Introducción: Computación evolutiva


En la naturaleza los individuos compiten entre sí por recursos que les permitan sobrevivir, por ejemplo agua, comida, refugio, etc. La Computación Evolutiva trata de buscar técnicas basadas en la simulación de procesos naturales y la genética para resolver problemas complejos de búsqueda y aprendizaje.

Agrupa técnicas como Algoritmos genéticos, Estrategias Evolutivas y Programación Evolutiva, son similares y comparten características.

En 1950 y 1960 varios científicos de manera independiente estudiaron los sistemas evolutivos, la idea era “evolucionar” una población de individuos y que estos fueran la solución de un problema conocido, todo inspirado en la selección natural y la variación de genética natural.

En 1960, Rechenberg empleó un método para optimizar parámetros reales a ciertos dispositivos, denominado como “estrategias evolutivas”. Fogel, Owens y Walsh (1966) crearon la técnica “programación evolutiva”, en la cuál los individuos a soluciones de tareas determinadas se representan por máquinas de estados finitos, y sus estados de transición se evolucionaban mediante mutación aleatoria.

Hay muchas investigaciones que se enfocan en los algoritmos para la optimización y el aprendizaje inspirados en la evolución. Así que básicamente, la idea es encontrar soluciones basadas en la evolución hasta lograr la respuesta óptima.

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Acerca de silvercorp

Blog personal de Ye§i creado el 18/Ag/06 enfocado al diseño gráfico, tecnología y programación.

Publicado el octubre 30, 2013 en Inteligencia Artificial. Añade a favoritos el enlace permanente. Deja un comentario.

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