jueves, 23 de mayo de 2013

Ventajas y Desventajas de los algoritmos geneticos

Ventajas de los algoritmos genéticos

Los algoritmos genéticos poseen varias características que los hacen altamente deseables para problemas de optimización:

  •  No requieren conocimientos específicos del problema para llevar a cabo la búsqueda

  • Usan operadores aleatorios en vez de operadores determinísticos, lo que hace que la convergencia de la técnica varíe con respecto al tiempo.

  • Operan de forma simultánea con varias soluciones, tomando información de varios puntos del espacio de búsqueda como guía.

  • Resultan menos afectados por los máximos locales que las técnicas de búsqueda tradicionales.(1)



Desventajas de los algoritmos genéticos



  • El lenguaje que se debe utilizar debe tener la capacidad de tolerar cambios aleatorios; que no lleguen a producir resultados sin sentido o errores fatales. Una solución posible será definir a los individuos por listas de números donde cada uno de estos números representa algún aspecto de la solución que se tenga.

  • Puede demorarse bastante en converger o no en absoluto, esto depende de cierto modo en los parámetros que se estén utilizando, por ejemplo el tamaño de la población, numero de generaciones, etc.


  • Pueden converger prematuramente debido a una serie de problemas. Si un individuo que es más apto que la mayoría de sus competidores emerge muy pronto en el curso de la ejecución, se puede reproducir de tal forma que reduce la diversidad de la población muy pronto, haciendo que el algoritmo converja hacia el óptimo local. Este problema se presenta en poblaciones pequeñas, donde una variación aleatoria en el ritmo de reproducción provoca que un genotipo se haga dominante sobre los otros.(2)


1.       M.C. Carlos Artemio Coello Coello. Uso de algoritmos genéticos para el diseño óptimo de armaduras.pag 5

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