1. A que se refiere cuando se dice que la CE se ¡npira y simula la evolucion organica.
2. Por que y para que debe existir un intento de la evolucion en los algoritmos evolutivos.
3. Por que la mayoria de aplicaciones de los AE emplean los individuos haploides.
4.Explique la analogia gene-parte de la representacion de una solucion.
5. El cruce en la PG se produce por escogimiento aleatorio o por seleccion determinada?
6. Cuando termina el proceso de seleccion de los individuos en el AG.
7. Cual es el objetivo de la PG y cuales son las ventajas para el programador?
8. A partir de que año se vio a los AG como una programacion genetica avanzada?
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8 comentarios:
Con respecto a la pregunta Número 1
La computación evolutiva se inspira en la evolución por su capacidad de tratar y resolver problemas complejos. Es por esto que la CE intenta simular la evolución a manera de algortimos para dar respuestas a problemas muy complejos que con otras técnicas no se han podido resolver. La CE intenta llevar a la computación los principios de la evolución.
Con respecto a la pregunta Número 7
El objetivo de la Programación Genética es lograr que las computadoras aprendan a resolver problemas sin ser explícitamente programadas, se intenta obtener soluciones a partir de la inducción de programas. Las ventajas que la PG le presenta al programador consisten en que este no debe especificar el tamaño, forma y complejidad estructural de los programas-solución. En la PG los programas evolucionan hasta generar soluciones satisfactorias a los problemas que se les presenten.
Con respecto a la pregunta Número 8 (Andres Salgado)
A los algoritmos evolutivos se los viene considerando como una programación genética avanzada desde el año del 1992, cuando J.R. Koza publico su definicion de lo que a su entender seria un algoritmo genetico, relacionandolo con la teoria darwiniana y con funciones matematicas.
Con respecto a la pregunta Número 6 (Andres Salgado)
El proceso de seleccion de los individuos termina cuando se han creado una cantidad P de hijos suficiente como para reemplazar a los padres. Dichos hijos tienen un coeficiente mas alto de aptitud (son mas aptos que sus padres), por lo tanto sus hijos a su vez seran su version corregida y aumentada.
Con respecto a las pregunta número 4 (Alejandro Scacco)
En la naturaleza, el gene es el que aporta para la caracterización del nuevo ser. En la computación, seria el parametro que se debe tomar en cuenta para la solución de un problema
Con respecto a la pregunta número 3 (Alejandro Scacco)
La mayoria de las apliaciones de los AE emplean individuos haploides debido a que estos tienen cromosomas simples, en un AE el genotipo de un individuo que usa cadenas de bits es simplemente la configuracion de bits en el cromosoma de dicho individuo y generalmente no existe fenotipo
Con respecto a la pregunta Número 5 (Daniel de la Torre)
El cruce de la población en la Programación Genética se produce al elegir aleatoriamente un punto en cada padre e intercambiar las sub-estructuras debajo de esos punto. De esa manera se producen los dos descendientes correspondientes.
Con respecto a la pregunta Número 2 (Daniel de la Torre)
Los Algoritmos Evolutivos simulan a la evolución en lo que se refiere a las estructuras individuales, a través de procesos de selección y reproducción. Estos procesos dependen del rendimiento percibido de las estructuras individuales en un ambiente dado.
Los Algoritmos Evolutivos mantienen una población, la cual evoluciona de acuerdo a reglas de selección y otros operadores tales como recombinación y mutación. Cada individuo en la población es evaluado, recibiendo una medida de su aptitud en este ambiente.
Los Algoritmos Evolutivos son suficientemente complejos para proveer potentes y robustos mecanismos de búsqueda adaptativa debido a que simulan la evolución biológica.
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