Los algoritmos genéticos (GA) son una técnica de inteligencia artificial que simulan la selección natural de Darwin, donde solo los mejores individuos son seleccionados para la reproducción. A lo largo de varias generaciones, las poblaciones naturales evolucionan según los principios de la selección natural, transmitiendo su herencia biológica a las nuevas generaciones.
Los algoritmos genéticos son capaces de abordar problemas complicados con muchas variables y un gran número de posibles resultados, simulando el proceso evolutivo de supervivencia del más apto para alcanzar un objetivo definido. Operan generando muchas respuestas aleatorias a un problema, eliminando las peores y cruzando las mejores respuestas. Repitiendo este proceso de eliminación y regeneración gradualmente se mejora la calidad de las respuestas hasta alcanzar una condición óptima o casi óptima.
Cómo funciona el algoritmo genético en la IA
En términos informáticos, un algoritmo genético implementa el modelo de cómputo utilizando matrices de bits o caracteres (cadena binaria) para representar los cromosomas. Cada cadena representa una solución potencial. El algoritmo genético manipula los cromosomas más prometedores en busca de soluciones mejoradas. Un algoritmo genético opera a través de un ciclo de tres etapas:
- Construir y mantener una población de soluciones a un problema
- Elegir las mejores soluciones para recombinarlas entre sí
- Utilizar su descendencia para reemplazar las soluciones menos adecuadas
Codificación de los algoritmos genéticos
Cada individuo de una población representa una posible solución a un problema dado. A cada individuo se le asigna un puntaje de aptitud según qué tan buena sea su solución al problema.
Una solución potencial a un problema puede representarse como un conjunto de parámetros. Por ejemplo, si nuestro problema es maximizar una función de tres variables, F(x; y; z), podríamos representar cada variable con un número binario de 10 bits (escalado adecuadamente). Nuestro cromosoma contendría entonces tres genes y consistiría en 30 dígitos binarios.
Función de aptitud
Una función de aptitud debe ser específica para cada problema a resolver. Dado un cromosoma particular, la función de aptitud devuelve un único mérito numérico proporcional a la utilidad del individuo que representa ese cromosoma.
Reproducción
Durante la fase de reproducción de los algoritmos genéticos, se seleccionan individuos de la población y se recombinan. Los padres se seleccionan al azar de la población utilizando un esquema que favorece a los individuos con puntajes de aptitud más altos.
Una vez seleccionados dos padres, sus cromosomas se recombinan, típicamente utilizando los mecanismos de cruce y mutación:
- El cruce toma dos individuos y corta sus cadenas cromosómicas en una posición elegida al azar, produciendo dos segmentos cabeza y dos segmentos cola . Los segmentos cola se intercambian para producir dos nuevos cromosomas de longitud completa. Los dos individuos heredan algunos genes de cada padre.
- La mutación se aplica individualmente a cada hijo después del cruce. Altera aleatoriamente cada gen con una pequeña probabilidad (normalmente 0.001).
Si el algoritmo genético se ha implementado correctamente, la población evolucionará a lo largo de generaciones sucesivas de modo que la aptitud del mejor individuo y del promedio de cada generación aumente hacia el óptimo global.
Aplicaciones de los algoritmos genéticos en la IA
Una aplicación típica de esta tecnología sería determinar la mejor ruta para entregar productos desde el punto A al punto B, cuando las condiciones pueden cambiar periódicamente. Estas condiciones podrían estar relacionadas con el clima, las condiciones de la carretera, el flujo de tráfico, las horas pico, etc. Muchas veces, la mejor ruta puede ser la más rápida, la más corta, la más escénica, la más rentable o una combinación de todas ellas. No hay una respuesta única que siempre sea perfectamente correcta. Puede llevarte del punto A al punto B, pero no necesariamente ser del agrado de todos o en todo momento del día o de la semana. De hecho, generalmente cuanto más opciones se proporcionen, más precisa será la respuesta.
Los algoritmos genéticos proporcionan varios beneficios a las tecnologías existentes de aprendizaje automático, como poder ser utilizados por la minería de datos para la selección de campos/atributos, y pueden combinarse con redes neuronales para determinar pesos y arquitecturas óptimas.
La tecnología de Agentes Inteligentes trabaja con herramientas de software heredadas para superar los límites de las tecnologías heredadas de aprendizaje automático, permitiendo la personalización, adaptabilidad y autoaprendizaje.
Consultas habituales
¿Qué es un algoritmo genético?
Un algoritmo genético es una técnica de inteligencia artificial que simula el proceso evolutivo de selección natural para resolver problemas complicados con muchas variables y posibles resultados.
¿Cómo funciona un algoritmo genético?
Un algoritmo genético opera mediante la generación de respuestas aleatorias a un problema, eliminando las peores y cruzando las mejores respuestas para mejorar gradualmente la calidad de las soluciones.
¿Cuál es la importancia de la función de aptitud en un algoritmo genético?
La función de aptitud asigna un puntaje a cada individuo de la población según qué tan buena sea su solución al problema. Este puntaje es utilizado para seleccionar los mejores individuos para la reproducción.
¿En qué se diferencia un algoritmo genético de otras técnicas de aprendizaje automático?
Los algoritmos genéticos se destacan por su capacidad de abordar problemas con muchas variables y posibles resultados, y por su capacidad de ser utilizados junto con otras técnicas de aprendizaje automático como la minería de datos y las redes neuronales.
Los algoritmos genéticos son una poderosa herramienta de inteligencia artificial que simulan el proceso evolutivo de selección natural para resolver problemas complicados. Su capacidad para abordar problemas con muchas variables y posibles resultados los hace especialmente útiles en campos como la optimización de rutas y la selección de atributos en la minería de datos. Al combinarlos con otras técnicas de aprendizaje automático, como las redes neuronales, se pueden obtener soluciones aún más óptimas. Los algoritmos genéticos representan un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial y tienen un gran potencial para mejorar y automatizar una amplia gama de tareas.
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