Algoritmos Genéticos 4+

Programa de simulación informática de poblaciones genéticas. Esta programa se utiliza para la optimización de funciones (encontrar el mínimo o el máximo de una función).

Los algoritmos genéticos son uno de los métodos de búsqueda y optimización. El objetivo de la optimización es aumentar la eficiencia para alcanzar un cierto valor óptimo. Los algoritmos genéticos se basan en los mecanismos de selección natural y herencia. El algoritmo genético básico se construye a partir de tres operaciones: reproducción, cruzamiento y mutación. Los algoritmos genéticos operan sobre poblaciones de secuencias de codificación y usan reglas de selección aleatoria para buscar el valor óptimo global. Sin embargo, estas reglas aleatorias se definen para dar la dirección apropiada de la búsqueda (a través de varios mecanismos de selección o escalamiento de la función de aptitud). Este procedimiento básico se ve reforzado por ciertas manipulaciones genéticas, como las que se ven en la naturaleza. Estos incluyen los mecanismos de dominancia, diploidía, inversión y otros mecanismos de reconfiguración que ocurren a nivel cromosómico. Los usuarios pueden diseñar patrones de escala textuales o gráficos para la función de aptitud y luego utilizarlos en simulaciones. La aplicación también proporciona un análisis preliminar de datos estadísticos relativos a la distribución de la función de aptitud en la población. El programa permite al usuario comparar procedimientos no aleatorios (por ejemplo, escalamiento de la función de aptitud) utilizando la misma secuencia pseudoaleatoria (para procedimientos que requieren aleatorización, como selección, etc.) en simulaciones posteriores. Para visualizar mejor los procesos genéticos que tienen lugar durante la simulación, algunos de ellos se presentan al usuario mediante animaciones. Además, algunos de los datos obtenidos de la simulación se pueden guardar y compartir.