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Algoritmos evolutivos y su relación con la inteligencia artificial -…
Algoritmos evolutivos y su relación con la inteligencia artificial
Qué es?
Un algoritmo evolutivo imita la evolución biológica para resolver problemas difíciles. Genera y cambia soluciones a lo largo del tiempo usando selección, cruce y mutación. Esto mejora gradualmente la calidad de las soluciones en cada generación. Se usa en muchas áreas, como diseño y redes neuronales.
Estrategia evolutiva
Se centra en la optimización de los parámetros de una solución, como ajustar valores numéricos, en lugar de evolucionar la estructura misma de la solución.
Utiliza criterios de éxito para evaluar la calidad y el rendimiento de una solución en función de los valores ajustados de los parámetros.
Codificación: discreta o continua.
Evolución diferencial
Genera nuevas soluciones combinando vectores de soluciones existentes.
A través de la mutación y el cruce binario, ajusta gradualmente las soluciones candidatas, permitiendo la exploración del espacio de búsqueda y la mejora de soluciones cercanas.
Codificación: continua.
Algoritmo genético
Su evaluación se basa en aptitud, convergencia hacia soluciones óptimas y aplicabilidad en diversas áreas los hace poderosos.
Codificación: binaria.
aplicados según probabilidad: cruzamiento, mutación.
Programación genética
Sirve para desarrollar programas informáticos que resuelvan tareas específicas.
Son representados como estructuras de árboles y evolucionan mediante operadores genéticos como el cruzamiento y la mutación.
codificación: arboles.
Programación evolutiva
Se enfoca en optimizar parámetros numéricos de programas fijos.
Usa evolución para mejorar comportamientos en lugar del genotipo.
La optimización se implementa a través de mutaciones, evitando el cruce entre padres.
Codificación: números reales.
Sistemas inmunes artificiales
Se basan en la idea de que el sistema inmunológico biológico es altamente efectivo en la detección y respuesta a amenazas.
Busca desarrollar algoritmos y modelos que imiten su funcionamiento para resolver problemas de optimización, clasificación y detección de anomalías.
Relación de AE con IA
Desempeñan un papel vital al automatizar la búsqueda de soluciones óptimas en diversos campos y equilibrar la exploración y explotación de soluciones, alineándose con los objetivos de adaptación y aprendizaje en sistemas inteligentes.