Optimización inspirada por la naturaleza: Algoritmos Genéticos en la resolución de problemas

Ponente(s): Emmanuel Roque Neponuceno

Los algoritmos genéticos (AG) son un tipo de algoritmo de optimización que se inspiran en los principios de la selección natural. Funcionan buscando iterativamente una población de soluciones y seleccionando las soluciones "más aptas" para reproducir. La descendencia de estas soluciones luego se muta y se recombina, creando una nueva población de soluciones. Este proceso se repite hasta que se encuentra una solución satisfactoria. Los AG son una herramienta poderosa para resolver una amplia variedad de problemas de optimización, incluidos la programación, el enrutamiento, el aprendizaje automático y muchos más. Son particularmente adecuados para problemas que son difíciles de resolver con métodos tradicionales. Cómo funcionan los AG Los AG funcionan simulando el proceso de selección natural. En la naturaleza, los individuos más aptos tienen más probabilidades de sobrevivir y reproducirse, transmitiendo sus genes a la siguiente generación. Los AG utilizan un proceso similar para buscar las soluciones "más adecuadas" a un problema. El primer paso en un AG es crear una población de soluciones. Estas soluciones se pueden representar de diversas formas, como cadenas binarias, cromosomas o funciones matemáticas. El siguiente paso es evaluar cada solución en la población. Esto se hace midiendo qué tan bien cada solución satisface la función objetivo del problema. Las soluciones que se evalúan como las "más aptas" se seleccionan para reproducirlas. La descendencia de estas soluciones luego se muta y se recombina, creando una nueva población de soluciones. Este proceso se repite hasta que se encuentra una solución satisfactoria. La versatilidad de los AG Los AG son una herramienta versátil que se puede aplicar a una amplia variedad de problemas. Se han utilizado en una variedad de campos como las ingenierías, biología y medicina por mencionar algunas. El objetivo de este cartel es presentar y destacar la importancia de los algoritmos genéticos en el campo de la optimización matemática. A través de diagramas, ejemplos prácticos y explicaciones claras brindar una comprensión profunda de como los algoritmos genéticos aplican principios de la Teoría de la Evolución de Charles Darwin a problemas complejos de manera eficiente. Así como resaltar su versatilidad en diferentes áreas de estudio. Se resaltará la importancia en que está teniendo en la elaboración de mi tesis: Diseño y creación de un prototipo para la gestión de horarios y asignación de aulas en la Facultad de Matemáticas UAGro Nodo Chilpancingo, y como los AG se está usando para abordar el problema de la elaboración de horarios de clase.