Algoritmos Genéticos y Optimización Combinatoria

Los Algoritmos Evolutivos (AEs) se encuentran dentro del contexto de la Computación Evolutiva, la cual no es más, que un enfoque alternativo, para abordar problemas complejos de búsqueda y aprendizaje a través de modelos computacionales de los procesos evolutivos.

Los AEs vienen a ser, métodos precisos de la Computación Evolutiva, teniendo como fin, guiar algún tipo de búsqueda estocástica, de tal forma que, exista una interacción y selección repetitiva de las estructuras más aptas que conforman el proceso.

Dentro de los paradigmas de los AEs, los Algoritmos Genéticos (AGs) ocupan el lugar central, por razones tanto prácticas, como teóricas.

Los AGs han encontrado aplicación prácticamente todas las áreas de investigación debido a su potencial en los problemas de búsqueda y aprendizaje, así como su adaptación a los requerimientos de los usuarios. Éstos, triunfan donde los métodos tradicionales no le es posible encontrar buenas soluciones a un problema determinado. La áreas donde más se aplican los AGs, actualmente están siendo, Inteligencia Artificial, Robótica, Optimización de Procesos, Minería de Datos y en los procesos toma de decisiones de industrias.

Optimización Combinatoria:

La optimización combinatoria (OC) es una rama de las matemáticas aplicadas y ciencias de la computación, relacionada a la investigación de operaciones, teoría de algoritmos y teoría de la complejidad computacional.

La OC, también está relacionada con otros campos, como la inteligencia artificial e ingeniería de software. Los algoritmos de optimización combinatoria resuelven instancias de problemasque se creen ser difíciles en general, explorando el espacio de soluciones (usualmente grande) para estas instancias. Los algoritmos de optimización combinatoria logran esto reduciendo el tamaño efectivo del espacio, y explorando el espacio de búsqueda eficientemente.

La unión de la OC con los algoritmos genéticos puede producir buenos resultados de búsqueda debido a que, se reduce mucho más el espacio de búsqueda porque no se consideran todas las posibles soluciones. En la actualidad se buscan estrategias que no consideren todas las posibles soluciones del espacio de búsqueda de aquí la importancia del la OC.

 


Las cookies nos permiten ofrecer nuestros servicios. Al continuar navegando, aceptas el uso que hacemos de ellas [+]. Aceptar.