Un algoritmo genético (AG) es un algoritmo de búsqueda y una técnica heurística que imita el proceso de selección natural. Este enfoque fue propuesto por primera vez por John Holland en 1975.
Los AG implican una población de soluciones potenciales (llamadas cromosomas o fenotipos) que evolucionan hacia una solución mejor mediante la aplicación de operadores genéticos (cruce y mutación). El proceso comienza con una población de cromosomas generados al azar, y luego procede a través de una serie de generaciones, cada una de las cuales implica la selección de cromosomas para la reproducción, la aplicación de operadores genéticos para crear nuevos cromosomas (descendientes), y la sustitución de los cromosomas menos aptos con los nuevos descendientes.
Se evalúa la aptitud de cada cromosoma y los cromosomas más aptos tienen más probabilidades de ser seleccionados para su reproducción. El objetivo es encontrar el cromosoma con la mayor aptitud (la mejor solución del problema).
El AG se ha aplicado a una amplia gama de problemas, como la optimización, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
¿Cuál es la diferencia entre algoritmo genético y programación genética?
Los algoritmos genéticos y la programación genética son dos tipos de algoritmos evolutivos que se utilizan para tareas de optimización. Los algoritmos genéticos se utilizan para problemas de optimización en los que la solución se representa como un conjunto de valores (por ejemplo, una lista de números o un conjunto de parámetros), mientras que la programación genética se utiliza para problemas en los que la solución se representa como un conjunto de instrucciones (por ejemplo, un programa de ordenador).
La principal diferencia entre los algoritmos genéticos y la programación genética es que los algoritmos genéticos utilizan un proceso de selección que se basa en la aptitud de las soluciones, mientras que la programación genética utiliza un proceso de selección que se basa en el comportamiento de las soluciones.
En general, los algoritmos genéticos son más eficaces que la programación genética para las tareas de optimización. Sin embargo, la programación genética tiene la ventaja de poder optimizar soluciones que no son fácilmente representadas como un conjunto de valores.
¿Qué es el algoritmo genético en las pruebas de software?
Un algoritmo genético es una heurística de búsqueda que se inspira en la teoría de la selección natural de Charles Darwin. Este algoritmo se utiliza para encontrar soluciones óptimas o casi óptimas a los problemas que son difíciles o imposibles de resolver utilizando los métodos tradicionales.
La idea básica de un algoritmo genético es comenzar con una población de soluciones (llamadas "cromosomas" o "individuos") y luego aplicar una serie de operadores (llamados "operadores genéticos") a la población para producir una nueva generación de soluciones. A continuación se evalúa la nueva generación de soluciones, y las mejores se conservan y se utilizan para producir la siguiente generación, y así sucesivamente. El proceso continúa hasta que se encuentra una solución deseada o se cumple un criterio de parada predeterminado.
Hay diferentes maneras de implementar un algoritmo genético, pero el enfoque más común es utilizar una "representación genética" para las soluciones, y definir una "función de aptitud" que se puede utilizar para evaluar la calidad de una solución. La representación genética puede ser cualquier cosa que pueda ser manipulada por los operadores genéticos, y la función de aptitud debe ser capaz de ser evaluada para cualquier solución dada.
Los operadores genéticos más comunes son la mutación, el cruce y la selección. La mutación es un cambio aleatorio en la solución, el cruce es un proceso de combinación de dos soluciones para producir una nueva solución, y la selección es un proceso de elección de las mejores soluciones para la reproducción.
Hay muchas maneras diferentes de implementar un algoritmo genético, y hay mucho espacio para la experimentación. Los detalles específicos de la implementación dependerán del problema que se está resolviendo, y de las preferencias de la persona que implementa el algoritmo.
¿Qué es un algoritmo genético? Una variedad de problemas de optimización se puede resolver mediante algoritmos genéticos. Son capaces de encontrar soluciones casi óptimas para problemas con un gran número de variables. Esta es una de sus principales ventajas. También son capaces de encontrar a menudo soluciones que no se pueden encontrar utilizando otras técnicas de optimización, como la optimización basada en el gradiente. ¿Qué se entiende por algoritmo heurístico? Un algoritmo heurístico es aquel que está diseñado para resolver un problema de forma más eficiente que los métodos tradicionales. Los algoritmos heurísticos se utilizan a menudo en situaciones en las que no se conoce la solución exacta, o es demasiado costosa de encontrar.