programacion genetica y estrategia evolutiva

UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLOFACULTAD DE INGENIERIA

ESCUELA ACADEMICO PROFESIONAL DE INGENIERIA DE SISTEMAS

”“REDES SEMÁNTICAS EN LA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTEGRANTES: Infante Quispe Antony Miranda Huamán Erwin Revilla Chicoma Verushka Vásquez Cabanillas Melany

 DOCENTE: Mg. Julio Luis Tenorio Cabrera

COMPUTACION EVOLUTIVA

Esta compuesta por modelos de evolución basados en poblaciones cuyos elementos representan soluciones a problemas.

La simulación de este procesos un ordenador resulta ser una técnica de optimización probabilística, que con frecuencia mejora a otros métodos clásico en problemas difíciles.

ALGORITMOS GENETICOS

Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema especifico.

La genética es el campo de la biología que busca comprender la herencia biológica que se transmite de generación en generación.

¿QUE ES UN ALGORITMO?

¿QUE ES GENETICA?

ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS

Desarrolladas en los 70 por Rechenberg.Se aplican a problemas de optimización

numérica.Se clasifican como métodos estocásticos de

escalada con paso adaptativo.Son rápidos y su principal característica es

que permiten la auto-adaptación de los parámetros de mutación.

se clasifican como: *EE simples *EE múltiples

Esta técnica esta básicamente enfocada hacia la optimización paramétrica. En esencia son métodos estocásticos con paso adaptativo, que permiten resolver problemas de optimización paramétrica.Las estrategias evolutivas pueden definirse como algoritmos evolutivos enfocados hacia la optimización paramétrica, teniendo como características principales que utilizan una representación a través de vectores reales, una selección determinística y operadores genéticos específicos de cruce y mutación. Además, su objetivo fundamental consiste en encontrar el valor real de un vector de N dimensiones.

PROGRAMACION GENETICA