Algoritmo evolutivo (AE) es una técnica de optimización inspirada en los principios de la evolución biológica.
Este tipo de algoritmo pertenece a la familia de los algoritmos genéticos y otros métodos basados en la evolución.
La programación genética, las estrategias evolutivas y la evolución diferencial.
Los algoritmos evolutivos utilizan conceptos como la selección natural, mutación, recombinación y reproducción.
Para encontrar soluciones aproximadas a problemas complejos de optimización.
Características Principales de los Algoritmos Evolutivos
Población de Soluciones Candidatas
Los AEs trabajan con una población de soluciones posibles llamadas individuos.
Cada individuo representa una posible solución a un problema específico.
Es evaluado mediante una función de aptitud fitness function.
Mide su calidad o rendimiento.
Codificación Genética
Las soluciones se codifican de manera similar a como los seres vivos tienen un código genético.
En muchos casos, se usa una representación de cadenas binarias o vectores numéricos,
El formato específico depende del problema.
Selección
El principio de selección natural se aplica para elegir los individuos más aptos para reproducirse y generar descendencia.
Las soluciones de mejor rendimiento tienen una mayor probabilidad de ser seleccionadas.
Mientras que las de menor rendimiento tienen menos oportunidades de reproducirse.
Recombinación (Cruzamiento)
En este proceso, dos individuos (padres) se combinan para producir uno o más nuevos individuos (hijos).
La recombinación implica mezclar los «genes»
Las características de la solución de los padres.
Con la esperanza de que la descendencia herede las mejores propiedades de ambos.
Mutación
La mutación introduce variabilidad en la población, alterando aleatoriamente algunas partes de los individuos.
Este proceso ayuda a evitar que el algoritmo se estanque en soluciones subóptimas.
Al explorar nuevas regiones del espacio de búsqueda.
Supervivencia del Más Apto
Después de aplicar selección, recombinación y mutación, la población es actualizada.
Algunos individuos viejos pueden ser reemplazados por los nuevos individuos.
Aquellos que tienen mayor aptitud son más propensos a sobrevivir en las generaciones siguientes.
Iteración Evolutiva
El proceso se repite durante muchas generaciones.
A lo largo de estas iteraciones, la población de soluciones tiende a mejorar.
Acercándose a la solución óptima del problema.
Flujo de un Algoritmo Evolutivo
El flujo típico de un algoritmo evolutivo sigue los siguientes pasos.
Inicialización
Se genera una población inicial de soluciones aleatorias.
Evaluación
Se evalúa la aptitud de cada individuo en la población utilizando la función de aptitud.
Selección
Se seleccionan los individuos más aptos para reproducirse.
Reproducción
Se aplican operadores genéticos como recombinación y mutación para generar una nueva población.
Reemplazo
La nueva población reemplaza a la población anterior, manteniendo o mejorando la calidad global de las soluciones.
Verificación de Criterios de Parada
El proceso evolutivo continúa hasta que se cumple un criterio de parada.
Puede ser un número máximo de generaciones o una calidad de solución deseada.
Tipos de Algoritmos Evolutivos
Existen varias variantes de los algoritmos evolutivos.
Cada una con su propio enfoque o énfasis en diferentes aspectos del proceso evolutivo.
Algoritmos Genéticos (GA)
Son la forma más popular de algoritmo evolutivo y operan generalmente sobre representaciones binarias (cadenas de bits).
Los operadores de cruce y mutación son clave para generar nuevas soluciones.
Estrategias Evolutivas (ES)
Se centran más en la adaptación de parámetros y son comúnmente usados en problemas de optimización continua.
Utilizan representaciones numéricas .
Se centran más en la mutación y la selección de los mejores individuos.
Programación Genética (GP)
En lugar de soluciones codificadas como vectores de bits o números.
La programación genética evoluciona programas completos.
Es útil para encontrar programas o algoritmos que resuelvan problemas específicos.
Evolución Diferencial (DE)
Es un enfoque de optimización continua que emplea una forma particular.
De recombinación basada en diferencias entre soluciones candidatas.
Funciona bien en espacios de búsqueda grandes y complejos.
Ventajas y Desventajas de los Algoritmos Evolutivos
Ventajas
No requieren conocimiento previo del problema
Los AEs son métodos basados en búsqueda.
No requieren derivadas ni otros datos específicos del problema.
Versatilidad
Pueden aplicarse a una amplia variedad de problemas,
Desde la optimización numérica hasta la optimización combinatoria.
Incluso la creación de programas.
Globalidad
Tienden a explorar todo el espacio de soluciones.
Evitando caer fácilmente en mínimos locales.
Desventajas
Coste computacional
Los AEs suelen ser computacionalmente costosos.
Pueden requerir evaluar miles o millones de soluciones en el proceso de búsqueda.
Convergencia lenta
Aunque exploran el espacio de búsqueda globalmente.
Pueden necesitar muchas iteraciones para encontrar una solución óptima o cercana.
Parámetros delicados
Los AEs requieren la configuración de varios parámetros.
Tamaño de la población, tasa de mutación, número de generaciones.
La elección incorrecta de estos puede afectar negativamente el rendimiento.
Aplicaciones de los Algoritmos Evolutivos
Los algoritmos evolutivos se utilizan en una amplia gama de campos.
Debido a su capacidad para abordar problemas complejos de optimización.
Algunas aplicaciones notables incluyen:
Optimización de Diseño de Ingeniería
En la ingeniería mecánica y eléctrica, los AEs se utilizan para optimizar el diseño de componentes.
Antenas, sistemas de refrigeración, y estructuras.
Inteligencia Artificial en Videojuegos
Se han aplicado AEs para evolucionar comportamientos complejos en agentes de IA dentro de videojuegos.
Permitiendo que los personajes aprendan o mejoren sus estrategias de juego.
Evolución de Redes Neuronales (Neuroevolución)
Los AEs pueden utilizarse para evolucionar arquitecturas de redes neuronales.
Ajustar los pesos y conexiones de una red para resolver problemas específicos.
Optimización de Portafolios Financieros
En finanzas, los AEs pueden ser empleados para encontrar combinaciones óptimas.
De activos en portafolios de inversión.
Balanceando riesgo y retorno.
Problemas de Ruta y Planificación
Los AEs son efectivos en problemas combinatorios.
Como la planificación de rutas para vehículos.
La programación de tareas en sistemas de manufactura.
Los algoritmos evolutivos son una poderosa herramienta para resolver problemas de optimización.
En áreas donde las soluciones exactas son difíciles de encontrar o no son viables.
Al imitar los procesos de evolución biológica.
Estos algoritmos permiten generar soluciones eficientes de manera iterativa y adaptativa.
Aunque pueden ser costosos en términos de tiempo de cómputo.
Su flexibilidad y capacidad para encontrar soluciones globales los hacen especialmente útiles.
En problemas complejos y mal definidos.
