COMPUTACIÓN EVOLUTIVA

Durante los últimos años, la comunidad científica internacional ha mostrado un gran interés en la técnica de búsqueda basada en algoritmo genéticos. Basándose en los mecanismos de selección utilizados por la naturaleza, y donde solo los individuos más aptos de una población son los que tienden a sobreviven, debido a su forma de adaptación fácil y rápida en lo referente a los cambios que se producen en su entorno

La computación evolutiva se trata de una rama de la IA la cual involucra problemas de optimización combinatoria. Proporcionan un medio alternativo ante problemas complejos en diferentes áreas, tales como la ingeniería, química, medicina, economía, entre otras

Durante las décadas de 1960 y 1970, varias corrientes de investigación independiente comenzaron a formar lo que ahora se conoce como Computación Evolutiva.

Se han propuesto varios enfoques para la computación evolutiva: estrategias evolutivas, algoritmos genéticos, programación genética, clasificadores genéticos, entre otras.

Dentro de los principales algoritmos (modelos) bioinspirados existentes se encuentran:

Redes Neuronales

Se trata de un Sistema basado en el comportamiento del sistema nervioso, con el fin de resolver problemas de optimización.

Modelos Evolutivos

Esta basado en la imitación de los seres vivos para la correcta adaptación con su entorno.

Colonia De Hormigas

Este modelo está basado en el comportamiento de las hormigas cuando recogen comida

Colmena De Abejas

Centrado en el comportamiento de las abejas para la recolección de néctar.

Los Algoritmos Genéricos se caracterizan por la búsqueda de individuos que puedan tener el mejor desempeño posible en sus tareas y a la vez utilizar sus características con el fin de producir individuos que se encuentren “mejor adaptados” en cada generación, lo que los hace ser mejores en su tarea que los individuos anteriores.

Sin duda, los Algoritmos Genéticos generan las soluciones posibles a un problema como individuos que forman parte de una población. Donde cada uno posee una secuencia de caracteres denominado gen, y al conjunto de caracteres se le denomina cromosoma.

Por otro lado, los individuos son evaluados de acuerdo a que tan bien solucionan el problema y posteriormente, son seleccionados los mejores individuos, donde llegan a la etapa de recombinación genética, donde se emplean estrategias de cruce y mutación con el fin de producir variedades de individuos diferentes a sus antecesores, las cuales son utilizados para poblar la siguiente generación del algoritmo.

Sin duda, los algoritmos genéticos forman parte importante de las más nuevas tecnologías en la actualidad, permitiendo tomar los sistemas biológicos los cuales han venido evolucionando por miles de años, haciendo suyas aquellas ideas y conceptos, aplicando cada uno de ellos a las nuevas tecnologías de información que nos rodean en el día a día, haciendo de la vida algo mucho más fácil y mejorando los sistemas que pasaron de métodos más manuales a métodos más automáticos gracias a la biología y sus sistemas los cuales fueron tomados para ser replicados en un contexto tecnológico.

Fátima Torrealba

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Fátima Torrealba

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