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Algoritmo genético
Definición:
Los algoritmos genéticos son técnicas de optimización inspiradas en la evolución biológica que utilizan procesos de selección natural y reproducción para encontrar soluciones a problemas complejos mediante la simulación de la evolución de poblaciones.
Algoritmo genético: una herramienta poderosa en la era digital
Los algoritmos genéticos son técnicas de optimización y búsqueda basadas en la evolución biológica. Este enfoque computacional se inspira en la teoría de la evolución de Charles Darwin y busca soluciones óptimas a problemas complejos mediante la generación, selección y combinación de soluciones parciales.
Características clave de los algoritmos genéticos:
1. Individuos y poblaciones: En un algoritmo genético, cada solución parcial se representa como un individuo que forma parte de una población. Estos individuos son evaluados y seleccionados en función de su aptitud para resolver el problema en cuestión.
2. Selección: Los individuos con mejores características (mayor aptitud) tienen más probabilidades de reproducirse y transmitir sus genes (información genética) a las siguientes generaciones de soluciones.
3. Cruce y mutación: Durante el proceso de reproducción, los individuos seleccionados se combinan mediante operaciones de cruce, lo que da lugar a nuevas soluciones que poseen características de sus progenitores. Además, para fomentar la diversidad genética, se introduce aleatoriamente la mutación en algunas soluciones.
Los algoritmos genéticos han demostrado ser especialmente eficaces en la optimización de funciones complejas, el diseño de redes neuronales, la planificación de rutas y la resolución de problemas de programación, entre otros campos. Su capacidad para encontrar soluciones de alta calidad en entornos de búsqueda amplios y no deterministas los convierte en una herramienta poderosa en la era digital.
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