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Algoritmos Evolutivos: Un Enfoque Práctico
Carlos Cervigon Ruckaüer
(Autor)
·
Ra-Ma
· Tapa Blanda
Algoritmos Evolutivos: Un Enfoque Práctico - Carlos Cervigon Ruckaé R
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Reseña del libro "Algoritmos Evolutivos: Un Enfoque Práctico"
Los algoritmos evolutivos constituyen una técnica general de resolución de problemas de búsqueda y optimización inspirada en la teoría de la evolución de las especies y la selección natural.Estos algoritmos permiten abordar problemas complejos que surgen en las ingenierías y los campos científicos: problemas de planificación de tareas, horarios, tráfico aéreo y ferroviario, búsqueda de caminos óptimos, optimización de funciones, etc. Con este libro hemos querido aportar un enfoque práctico al estudio de los algoritmos evolutivos, que es fundamental para aplicarlos a problemas reales de cualquier disciplina del conocimiento.El libro tiene dos partes: la primera, en la que se describen los algoritmos; y la segunda en la que se proponen numerosos proyectos y se resuelven empleando estas técnicas.Los algoritmos evolutivos presentan una estructura general que puede aplicarse a los distintos problemas, facilitando así enormemente las tareas de diseño e implementación. El único requisito de un usuario que desee aplicar esta técnica para resolver un problema concreto es saber programar en cualquier lenguaje de propósito general en el que codificaría el algoritmo evolutivo.Sin embargo, para obtener buenos resultados con estos algoritmos es necesario conocerlos con detalle, ya que dentro del esquema general de un algoritmo evolutivo hay que elegir múltiples componentes y parámetros, de los que va a depender la calidad del resultado y la eficiencia del algoritmo.El conocimiento de la elección más adecuada en cada caso, que a menudo depende de detalles sutiles del problema considerado, sólo se consigue con la práctica. Esta idea nos ha llevado a proponer este libro, que consideramos adecuado para cualquier ingeniero o licenciado con conocimientos básicos de programación.PRÓLOGOAES: TÉCNICAS DE BÚSQUEDA Y OPTIMIZACIÓN1.1 LA TEORÍA DE LA EVOLUCIÓN1.2 ESQUEMA GENERAL DE UN ALGORITMO EVOLUTIVO1.3 BÚSQUEDA Y OPTIMIZACIÓNALGORITMOS GENÉTICOS2.1 PRINCIPALES ELEMENTOS DE UN AG2.2 REPRESENTACIÓN DE LOS INDIVIDUOS2.3 GENERACIÓN DE LA POBLACIÓN INICIAL2.4 GRADO DE ADAPTACIÓN DE LOS INDIVIDUOS2.5 CONDICIONES DE TERMINACIÓN2.6 EL PROCESO DE SELECCIÓN: MECANISMOS DE MUESTREO2.7 EL PROCESO DE REPRODUCCIÓN: OPERADORES GENÉTICOS2.7.1 Operador de Cruce Monopunto2.7.2 Operador de Mutación Aleatoria bit a bit2.8 EL PROCESO DE REEMPLAZO2.9 IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO GENÉTICO SIMPLE2.9.1 Estructuras de Datos2.9.2 Generación de la Población Inicial2.9.3 Adaptación de los Individuos2.9.4 Evaluación de la Población2.9.5 Selección de Supervivientes2.9.6 Reproducción, Cruce y Mutación2.10 EJEMPLO DE APLICACIÓN A LA BÚSQUEDA DEL ÓPTIMO DE UNA FUNCIÓN2.11 PROPIEDADES TEÓRICAS DE LOS ALGORITMOS GENÉTICOS2.11.1 Esquemas2.11.2 El Teorema Fundamental2.11.3 Paralelismo ImplícitoALTERNATIVAS A LOS COMPONENTES DE UN ALGORITMO EVOLUTIVO 573.1 DE LA FUNCIÓN OBJETIVO A LA FUNCIÓN DE ADAPTACIÓN3.1.1 Haciendo Positiva la Función de Adaptación3.1.2 Escalado de la Función de Adaptación3.2 ELITISMO3.3 CRITERIOS DE TERMINACIÓN3.4 VARIANTES DE LOS OPERADORES GENÉTICOS3.4.1 Cruce Multipunto3.4.2 Cruce Segmentado3.4.3 Cruce Uniforme3.4.4 Cruce Adaptativo3.4.5 Tasa de Mutación Variable3.4.6 Mutación Adaptativa3.5 TRATAMIENTO DE PROBLEMAS CON RESTRICCIONES3.5.1 Técnicas básicas3.5.2 Algunos problemas de restricciones tratados con AEs3.5.2.1 Técnicas de penalización3.5.2.2 Técnicas de reparación3.5.2.3 Técnicas de codificación3.5.2.4 Comparativa3.5.2.5 El problema de las N reinas3.5.2.6 Empaquetado en Contenedores3.5.2.7 Coloreado de grafosOTROS TIPOS DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS4.1 ALGORITMOS EVOLUTIVOS EN OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA4.1.1 El problema del viajante de comercio4.1.1.1 Representación de los individuos4.1.1.2 Operadores de cruce4.1.1.3 Operadores de mutación4.2 ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARA NÚMEROS REALES4.2.1 Operadores de cruce4.2.1.1 Cruce discreto simple4.2.1.2 Cruce discreto de dos puntos4.2.1.3 Cruce discreto uniforme4.2.1.4 Cruce aritmético4.2.1.5 Cruce media geométrica4.2.1.6 Cruce SBX4.2.1.7 Cruce BLX-a4.2.2 Operadores de mutación4.2.2.1 Mutación uniforme4.2.2.2 Mutación No Uniforme4.3 PROGRAMACIÓN GENÉTICA4.3.1 Creación de los individuos4.3.2 Operadores de cruce4.3.3 Operadores de mutaciónEXTENSIONES DE LOS ALGORITMOS GENÉTICOS5.1 ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTIOBJETIVO5.1.1 Funciones agregativas5.1.2 Aproximaciones que utilizan el concepto de dominancia5.1.3 Ejemplos de aplicación5.2 ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARALELOS5.2.1 Modelos centralizados o en granja5.2.2 Modelos de islas o distribuidos5.2.3 Modelos de grano fino o celulares5.2.4 Modelos híbridos5.3 ALGORITMOS MEMÉTICOS5.4 NUEVAS TENDENCIAS5.4.1 Inteligencia colectiva y Algoritmos de Colonias de Hormigas5.4.2 Evolución diferencial5.4.3 Algoritmos de Estimación de Distribuciones5.4.4 Evolución gramaticalOPTIMIZACIÓN DE FUNCIONES (A)1. MAXIMIZACION DE FUNCIONES2. MINIMIZACIÓN DE FUNCIONES3. OPTIMIZACIÓN DE FUNCIONES DE VARIAS VARIABLESOPTIMIZACIÓN DE FUNCIONES (B)BÚSQUEDA DE RUTAS DE METRO1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA2. DISEÑO DEL ALGORITMO2.1 Representación de los individuos2.2 Generación de la población inicial2.3 Función de adaptación2.4 Operador de cruce2.5 Operador de mutación2.6 Consideraciones adicionales3. TRATAMIENTO ALTERNATIVO DE LAS RESTRICCIONES4. CON OTRAS RESTRICCIONES5. UN EJEMPLO DE INTERFAZ GRÁFICAPLANIFICACIÓN DE HORARIOS1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA2. DISEÑO DEL ALGORITMO2.1 Representación de los individuos2.2 Generación de la población inicial2.3 Función de adaptación2.4 Operador de cruce2.5 Operador de mutación2.6 Consideraciones adicionales3. TRATAMIENTO ALTERNATIVO DE LAS RESTRICCIONES4. CON OTRAS RESTRICCIONESCORTADO DE PATRONES1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA2. DISEÑO DEL ALGORITMO2.1 Representación de los datos de entrada2.2 Representación de los individuos2.3 Generación de la población inicial2.4 Función de adaptación2.5 Operador de cruce2.6 Operador de mutación2.7 Parámetros del algoritmo3. VARIANTES DEL DISEÑO DEL ALGORITMO3.1 Diseño e implementaciónCONTROL DE TRÁFICO AÉREO1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA2. DISEÑO DEL ALGORITMO2.1 Representación de los individuos2.2 Generación de la población inicial2.3 Función de adaptación2.4 Operador de cruce2
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