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Algoritmos genéticos

Algoritmos genéticos. Algoritmos genéticos. Idea básica. Algoritmo conocido. Problema Solución complejo ideal. A menudo este esquema no es realista

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Algoritmos genéticos

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Presentation Transcript

  1. Algoritmos genéticos

  2. Algoritmos genéticos Idea básica Algoritmo conocido Problema Solución complejo ideal • A menudo este esquema no es realista • Problemas NP • Algoritmo desconocido • Solución “buena y rápida” es aceptable • ... • Deseamos hallar un método alternativo para analizar un gran número • de soluciones posibles Aprendamos de la Naturaleza

  3. Algoritmos genéticos ADN (cristal aperiódico, Schrödinger) Operón off/on Guanina Adenina Tiamina Citosina codón gen mRNA 20 aminoácidos + stops proteínas mRNA tRNA Humanos: 3 109 bases 1 molécula ADN 2 103 bases 1 gen pero 30000/40000 genes • ADN basura • secuencias repetidas • genes con multiples copias • transposición de genes • exones, intrones • transposones

  4. Algoritmos genéticos La reproduccion no preserva la forma exacta del material genético Meiosis Recombinación de material genético crossover Mutaciones Mecanismos de corrección protegen parcialmente la fidelidad de la copia del ADN copiado 1 error / 10000 bases - correcciones = 1 error / 109 bases + Selección Natural Surpervivencia del mejor “adaptado” antes de la reproducción Crossover aleatorio y mutaciones filtrados por selección natural a lo largo de muchas generaciones lleva a especies mejor “adaptadas”. Grandes poblaciones vienen de unos pocos individuos

  5. Algoritmos genéticos Estrategia de un Algoritmo Genético Problema Solución Complejo óptima Buena Población de soluciones selección natural ruleta mutaciones bajo ritmo crossover frecuencia alta • Los algoritmos genéticos son potentes • AGs trabajan con una parametrización del problema • AGs usan una función premio • AGs usan reglas de transición probabilísticas

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