Algoritmos genéticos de programaci
Este veranillo, te vamos a invitar a una ración diaria de píldoras tecnológicas por si tienes que enfrentarte a un quiz test informático a traición y librarte así de pagar la ronda en el chiringuito playero. Estáte atento, porque al final de la serie haremos un concurso de cultura tecnológica de cara al SIMO y nuestros XVI Premios PC Actual
¿SABÍAS QUE...? (#147)
Durante los casi veinte años de investigación que condujeron a Charles Darwin a la elaboración de la teoría de la evolución y culminaron con la publicación en el año 1859 de El origen de las especies, no pudo vislumbrar lo que representaría su hallazgo no sólo en el ámbito de la biología, sino también en una ciencia nonata que debería esperar casi un siglo más hasta la aparición de la primera computadora electrónica multipropósito entre los años 1943-1946, la conocida ENIAC.
Los algoritmos genéticos, también conocidos por las siglas GA, procedentes del término inglés Genetic Algorithms, fueron elaborados por el científico estadounidense John H. Holland a principios de la década de los setenta. Su importancia actual radica en que proporcionan un sistema de aprendizaje construido sobre la analogía entre el conjunto de soluciones de un problema y el de individuos de una población. Como sabemos, la clave de la evolución es la selección natural en la que cada individuo debe utilizar sus características innatas determinadas en su material genético con la finalidad de sobrevivir. Ésta es la base que sostiene e inspira toda la teoría de los algoritmos genéticos.
Teniendo en cuenta esto, es necesario establecer una equivalencia entre los elementos que intervienen en el proceso de evolución biológica y los que hacen lo propio en los problemas de optimización susceptibles de ser resueltos por medio de la programación genética. Por este motivo, es necesario partir de un conjunto de soluciones probables a imagen y semejanza de una población inicial, para posteriormente proceder a seleccionar individuos a través de una función de evaluación probabilística. Una vez realizado el proceso de selección, se efectúa la combinación o cruce de individuos con el objetivo de mantener el número de integrantes de la población y, posteriormente, se aplica un operador de mutación a un determinado porcentaje de la población.
Para transportar todo esto al terreno de la programación, es preciso definir una estructura de datos capaz de contener patrones diseñados para englobar todas aquellas aproximaciones susceptibles de ser calificadas como solución óptima al concluir una iteración. Después debe acometerse la definición de una función de evaluación capaz de afrontar la selección de las mejores hipótesis de la población actual, así como la especificación de los operadores genéticos encargados de llevar a cabo la recombinación de dos individuos y la mutación de uno cualquiera de los integrantes de la población. Los operadores que suelen utilizarse con más frecuencia reciben los nombre de «cruce» y «mutación».
La principal ventaja de los algoritmos genéticos es, sin lugar a dudas, su extrema sencillez. A diferencia de otros métodos de resolución de problemas, parten de un espacio de búsqueda inicial sobre el que efectúan un proceso de selección de posibles soluciones por aproximación. De esta forma, es posible enfrentarse a la resolución de problemas de difícil enfoque a través de otras metodologías de trabajo. Otra característica que incrementa el valor añadido de la programación genética se sostiene sobre el equilibrio que ofrece entre precisión y eficiencia, ya que es posible manipular el tiempo que el algoritmo debe invertir en calcular una solución óptima en función de unas necesidades concretas. Un incremento del tiempo de búsqueda supondrá mayor número de iteraciones sobre la población inicial y conllevará una solución de mayor calidad.
Rodrigo González Fernández
DIOPLOMADO EN RSE DE LA ONU
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