https://github.com/diegovallejodev/algoritmo-genetico
Algoritmo genetico en js
https://github.com/diegovallejodev/algoritmo-genetico
algoritmo-genetico
Last synced: 3 months ago
JSON representation
Algoritmo genetico en js
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/diegovallejodev/algoritmo-genetico
- Owner: DiegoVallejoDev
- License: mit
- Created: 2018-01-31T21:47:18.000Z (over 7 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-02-11T22:59:23.000Z (over 7 years ago)
- Last Synced: 2025-01-25T09:27:15.718Z (5 months ago)
- Topics: algoritmo-genetico
- Language: JavaScript
- Size: 280 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.MD
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
Algoritmos Geneticos (AGs)
===================================================================
1 - Un sitiema biologico tiene una poblacion de individuos
muchos de los cuales tienen la capacidad de reproducirse
2 - Los individuos tienen esperanza de vida finita
3 - Hay variacion en la poblacion
--------------------------------------------------------------------
Solucion potencial => "solucion candidata" o "individuo"
Grupo de individuos => "Poblacion"
--------------------------------------------------------------------
problema robot P(ligero/Bateria)
+ Se requiere esquema de codificacion
+ funcion objetivo
f = Rango(Hrs) + Poder(Watts) - Masa(KG)
Generar poblacion inicial aleatoria
I1 = (010101) combinacion Esquema
cada bit es llamado alelo
secuencia de bits que contiene una caracteristica
es llamado gen
genes especificos son llamados genotipos
parametros que representa Genotipo son llamados fenotipos
----------------------------------------------------------------------
los padres se reproducen
010101-:011001
101001-:100101
se reemplaza la poblacion con hijos y los padres mueren
Para elegir a los padres deacuerdo a su fitness(f)
Ruleta de seleccion
Pseudocodigo ruleta
r <- aleatorio(0,1)
si r<0.1
Padre = Ind1
sino si r<0.3
Padre = Ind2
.
.
.
fin del si
Mutacion
rango de mutacion ~1%
cada decendiente tiene una posibilidad de 1% de
que un alelo mute
===========================================================================
Pseudocodigo Algoritmo Genetico
Padres = {Poblacion Generada aleatoriamente}
Mientras(!Criterio de terminacion)
Calcular la condicion para cada padre de la poblacion
Hijos <- 0
Mientras |Hijos|<|Padres|
Usar la seleccion probabilistica de la condicion
(Ruleta) para seleccionar un par de padres
Reproducir a los padres para crear a los hijos(h1,h2)
Hijos <- Hijos + {h1,h2}
Bucle
Aleatoriamente Mutar algunos Hijos
Padres <- Hijos
Siguiente Generacion
============================================================================
Parametros de especificacion para obtener buenos resultados
1 - Esquema de codificacion
2 - funcion objetivo que mapea las soluciones del problema a los valores de
condicion de cada individuo
3 - Tamaño de la poblacion
4 - Metodo de seleccion (Ruleta u otro)
5 - Rango de mutacion
6 - escala de condicion "Fitness"
7 - Tipo de Cruce
8 - Incesto
------------------------------------------------------------------------------
Practica 1
considere el problema de minimizacion
minx f(x)=x^4 + 5x^3 +4x^2 -4x +1
supongamos que el minimo ocurre en x E [-4,-1]
codificamos x con 4 bits
0000 = -4.0
0001 = -3.8
0010 = -3.6
.
.
.
1110 = -1.2
1111 = -1.0