Algoritmos geneticos inteligencia artificial

Algoritmos geneticos inteligencia artificial

cruce de algoritmos genéticos

En informática e investigación operativa, un algoritmo genético (AG) es una metaheurística inspirada en el proceso de selección natural que pertenece a la clase más amplia de los algoritmos evolutivos (AE). Los algoritmos genéticos se utilizan habitualmente para generar soluciones de alta calidad a problemas de optimización y búsqueda, basándose en operadores de inspiración biológica como la mutación, el cruce y la selección[1]. Algunos ejemplos de aplicaciones de los AG incluyen la optimización de árboles de decisión para un mejor rendimiento, la resolución automática de rompecabezas sudoku,[2] la optimización de hiperparámetros, etc.

En un algoritmo genético, una población de soluciones candidatas (llamadas individuos, criaturas o fenotipos) a un problema de optimización evoluciona hacia mejores soluciones. Cada solución candidata tiene un conjunto de propiedades (sus cromosomas o genotipo) que pueden mutar y alterarse; tradicionalmente, las soluciones se representan en binario como cadenas de 0s y 1s, pero también son posibles otras codificaciones[3].

La evolución suele partir de una población de individuos generados al azar, y es un proceso iterativo, en el que la población de cada iteración se denomina generación. En cada generación, se evalúa la aptitud de cada individuo de la población; la aptitud suele ser el valor de la función objetivo en el problema de optimización que se está resolviendo. Los individuos más aptos se seleccionan estocásticamente de la población actual, y el genoma de cada individuo se modifica (recombinado y posiblemente mutado al azar) para formar una nueva generación. La nueva generación de soluciones candidatas se utiliza entonces en la siguiente iteración del algoritmo. Por lo general, el algoritmo termina cuando se ha producido un número máximo de generaciones o se ha alcanzado un nivel de aptitud satisfactorio para la población.

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algoritmos genéticos con python

En informática e investigación operativa, un algoritmo genético (AG) es una metaheurística inspirada en el proceso de selección natural que pertenece a la clase más amplia de los algoritmos evolutivos (AE). Los algoritmos genéticos se utilizan comúnmente para generar soluciones de alta calidad a los problemas de optimización y búsqueda, basándose en operadores de inspiración biológica como la mutación, el cruce y la selección[1]. Algunos ejemplos de aplicaciones de AG incluyen la optimización de árboles de decisión para un mejor rendimiento, la resolución automática de rompecabezas sudoku,[2] la optimización de hiperparámetros, etc.

En un algoritmo genético, una población de soluciones candidatas (llamadas individuos, criaturas o fenotipos) a un problema de optimización evoluciona hacia mejores soluciones. Cada solución candidata tiene un conjunto de propiedades (sus cromosomas o genotipo) que pueden mutar y alterarse; tradicionalmente, las soluciones se representan en binario como cadenas de 0s y 1s, pero también son posibles otras codificaciones[3].

La evolución suele partir de una población de individuos generados al azar, y es un proceso iterativo, en el que la población de cada iteración se denomina generación. En cada generación, se evalúa la aptitud de cada individuo de la población; la aptitud suele ser el valor de la función objetivo en el problema de optimización que se está resolviendo. Los individuos más aptos se seleccionan estocásticamente de la población actual, y el genoma de cada individuo se modifica (recombinado y posiblemente mutado al azar) para formar una nueva generación. La nueva generación de soluciones candidatas se utiliza entonces en la siguiente iteración del algoritmo. Por lo general, el algoritmo termina cuando se ha producido un número máximo de generaciones o se ha alcanzado un nivel de aptitud satisfactorio para la población.

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Dado que la inteligencia humana es presumiblemente una función de un algoritmo genético natural en la naturaleza, ¿el uso de un algoritmo genético en un ordenador es un ejemplo de inteligencia artificial? Si no es así, ¿en qué se diferencian? ¿O tal vez algunos son y otros no expresan inteligencia artificial dependiendo de la escala del algoritmo y de lo que evoluciona?

En cuanto a la escala, no veo que sea un factor importante para definir la A.G. como I.A. o no. De la misma manera que podemos clasificar las diferentes formas de vida como más o menos inteligentes en lugar de decir simplemente inteligente o no inteligente.

Esto es probablemente más una cuestión de filosofía que otra cosa. En términos de cómo se definen comúnmente las cosas, diré que «sí, los algoritmos genéticos son parte de la IA». Si coges un libro completo sobre inteligencia artificial, probablemente habrá un capítulo sobre algoritmos genéticos (o más ampliamente, algoritmos evolutivos).

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