¿Qué es un algoritmo genético?

¿Te interesa saber qué es un algoritmo genético y para qué sirve? Si la respuesta es afirmativa, te recomendamos seguir leyendo este artículo, pues te lo contaremos todo acerca de esta práctica, cómo funciona, cómo se constituye y por qué deberías aprenderla. Así pues, para descubrir qué es un algoritmo genético, no dejes de leer este artículo y llega hasta el final, pues te también te ofrecemos una gran oportunidad.

¿Qué es un algoritmo genético?

Cuando la ciencia y la informática se integran, aparece el desarrollo algoritmo genético en la informática. El algoritmo genético es un algoritmo informático que te permite resolver cuestiones relacionadas con la optimización y de búsqueda.

Este es un concepto que viene del campo natural de la génetica y la selección natural. Es decir, toma como referencia el proceso en el que las especies que pueden adaptarse a los cambios del ambiente pueden sobrevivir y, de esta manera, reproducirse y continuar en la siguiente generación.

Así pues, sobrevive el que mayor capacidades tenga entre distintos individuos de generaciones diferentes y, de esta manera, se resuelve un problema. Todos los individuos van a representar una búsqueda o solución para el programa, así como una cadena de caracteres, enteros, flotantes o bits. La cadena o string haría el papel del cromosoma, como en la genética.

Elementos del algoritmo genético

Para hacer mucho más entendible la forma en la que funciona el algortimo genético, a continuación te listaremos algunos de los elementos más importante de esta práctica del sector informático. Tendrás que tener claro el significado de los siguientes elementos:

• Individuo: uno o varios individuos son los elementos que podrán solucionar los problemas del programa.
• Población: en el caso del campo informático, una población es una agrupación de individuos.
• Función fitness o función de adaptación: es una práctica que pretende evaluar el comportamiento de los individuos y comprobar si son parte de la solución de los problemas.
• Función de cruce: tal como en el proceso genético natural, al juntar dos elementos o individuos se generan descendientes, es decir, hijos, que son diseñados para otorgar mejores soluciones que las que otorgan los padres a los problemas del programa.

Estructura del algoritmo genético

Ahora que ya sabes qué es un algoritmo genético y cuáles son sus posibles elementos, que se reflejan en el mismo proceso de la genética natural, puedes entender el funcionamiento del algoritmo genético a partir de su estructura. Dicha estructura, como ha sucedido en los apartados anteriores, puede reflejarse en la genética natural.

• Fase de evaluación: a partir del método o función fitness o de adaptación se van a evaluar los individuos .
• Fase de selección: una vez evaluados, vas a pasar a la parte de la selección.
• Fase de reproducción: es la etapa para cruzar los individuos y obtener un “hijo” que pueda solucionar los problemas.
• Fase de mutación: se introducen nuevos cambios o elementos en el proceso del desarrollo del proyecto para solucionar los problemas que puedan aparecer.

De esta manera, puedes registrar cómo utiliza el algoritmo genético y cómo puedes utilizarlo a tu favor en tus programas de machine learning o inteligencia artificial.

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