Una revisión de los algoritmos evolutivos y sus aplicaciones

Resumen

Los algoritmos evolutivos (AEs) son procedimientos de búsqueda y optimización que tienen sus orígenes e inspiración en el mundo biológico. Se caracterizan por imitar procesos adaptativos de los sistemas naturales y se basan en la supervivencia del mejor individuo, siendo un individuo una solución potencial del problema que se implementa como una estructura de datos. Trabajan sobre poblaciones de soluciones que evolucionan de generación en generación mediante operadores genéticos adaptados al problema. En este artículo se explica el algoritmo genético simple que parte de una población de soluciones, y en base al valor de la función de adaptación para cada uno de los individuos (soluciones) de esa población, se seleccionan los mejores individuos (según dicha función) y se combinan para generar otros nuevos. Este proceso se repite cíclicamente hasta que se cumple un criterio de parada. También se muestra una introducción a los algoritmos genéticos paralelos, puesto que un algoritmo genético tiene una estructura que se adapta perfectamente a la paralelización. Por último se hace una breve descripción de algunas aplicaciones reales de los algoritmos evolutivos.