4.47.4.3 Algoritmo Genético Canónico (8 horas) [Habilidades ]

Referencias Bibliográficas: [Rozenberg et al., 2012,Holland, 1975,Goldberg, 1989,Mitchell, 2004,Michalewicz, 1996] Temas

1. Algoritmo Genético: definición, componentes.
2. Algoritmo Genético Canónico: procedimiento elemental, ciclo de un AG, representación (codificación binaria, real a binario, decodificación binario a real), inicialización de la población, evaluación y aptitud, selección (proporcional, torneo), operadores genéticos (cruces, mutaciones), el dilema exploiting-exploring, ajustes en la aptitud, ajustes en la selección.
3. Monitoreo de un AG: curvas best-so-far, online, off-line
4. Convergencia
5. Teoría de Schemata: Máscaras, esquemas, definiciones y propiedades, Schemata theorem: impacto de la selección, cruce de 1 punto y mutación, teorema fundamental de los algoritmos genéticos, hipótesis de los bloques constructores.

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)

1. Entender los algoritmos genéticos tradicionales.
2. Analizar y evaluar ventajas y desventajas del modelo genético tradicional.
3. Implementar un ejemplo de algoritmo genético tradicional y analizar su comportamiento.