Ejecución - Algoritmos Genéticos: Búsqueda y Optimización por Selección Natural

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Ahora estamos listos para probar nuestro algoritmo. Si lo ejecutas varias veces, notarás que no todas las ejecuciones son exitosas. En cada oportunidad, el número de iteraciones será diferente. Esto se debe a una naturaleza de probabilidad del algoritmo. El algoritmo tiene varios puntos donde se puede mejorar. Puedes jugar con entrecruzamiento y probabilidades de mutación.

Bajar el número a una solución estable pero lenta. Un número más pequeño de cromosomas se verá afectado por operadores genéticos, por tanto, más iteraciones serán requeridas para la solución.

Aumentar los números acelerará el algoritmo, pero también hará que la solución sea inestable. Los cromosomas adecuados no solo serán preservados, pero también se verán afectados por los operadores genéticos. Por este motivo, perderán sus “buenos” genes.

Es importante encontrar un buen balance. Aumentar el número de iteraciones le dará al algoritmo más oportunidades para encontrar una solución pero, por otra parte, tomará más tiempo. También aplicar métodos diferentes de entrecruzamiento y mutación. Una buena selección de estos operadores mejorará drásticamente la calidad de la solución.

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