¿Qué son los algoritmos genéticos?

Los algoritmos genéticos son una herramienta que podemos utilizar para resolver problemas biológicos y de software. Los algoritmos genéticos son una técnica de optimización que utiliza la mecánica de la evolución natural para encontrar soluciones a determinados tipos de problemas. La idea de utilizar estas técnicas es que la naturaleza lo ha hecho durante miles de millones de años, así que ¿por qué no intentarlo nosotros?

¿Qué es exactamente un algoritmo genético?

Un algoritmo genético es un algoritmo informático que imita la evolución biológica. Utiliza una serie de operadores genéticos para encontrar la mejor solución a un problema complejo, como optimizar las rutas de los camiones de reparto o identificar qué estudiantes tienen más probabilidades de graduarse con las mejores notas.

Un algoritmo genético comienza con una población inicial de soluciones (llamadas cromosomas) y luego aplica diversas técnicas de selección natural hasta que converge en una buena solución. La función de aptitud ayuda a determinar qué cromosoma es el mejor, de modo que cada generación da mejores resultados que la anterior.

¿Cómo puede ser útil en biología?

Los algoritmos genéticos son útiles en biología porque pueden utilizarse para modelar la evolución. Pueden utilizarse para modelar la deriva genética, la mutación y la selección natural. También pueden utilizarse para modelar las interacciones entre genes.

¿Son útiles para el software?

Se ha dicho que los algoritmos genéticos son útiles para problemas difíciles de definir y se utilizan cuando se requiere creatividad. Como se puede imaginar, este tipo de problemas surgen por todas partes en el desarrollo de software, ¡incluyendo la definición del propio problema!

Los algoritmos genéticos también pueden utilizarse junto con otros métodos o técnicas. Puedes usar un algoritmo genético primero para probar algunas ideas y luego usar métodos más tradicionales (como las bibliotecas de código) para implementar esas ideas. De este modo, puede obtener muchas ventajas de los algoritmos genéticos sin tener que hacer todo el trabajo usted mismo.

¿Cómo funcionan los algoritmos genéticos?

Los algoritmos genéticos son un tipo de algoritmo que simula el proceso de selección natural en la naturaleza. Funcionan imitando cómo los genes se transmiten de padres a hijos a través de la reproducción. La idea que subyace a los algoritmos genéticos es que se pueden utilizar para encontrar buenas soluciones, al igual que hacen los seres vivos todo el tiempo.

En un algoritmo genético, cada solución tiene una función de idoneidad asociada, que mide lo buena o mala que es esa solución para resolver el problema que estamos tratando de resolver (el objetivo del algoritmo). Luego, cada generación pasa sus mejores soluciones y las mezcla con otras nuevas al azar. En cada generación sucesiva, estas nuevas combinaciones serán mejores que sus predecesoras porque fueron capaces de combinar las mejores partes de múltiples «soluciones». Este proceso continúa hasta que finalmente tenemos una solución global muy buena que resuelve nuestro problema original.

¿Cuáles son las limitaciones de los algoritmos genéticos?

El uso de algoritmos genéticos tiene algunas limitaciones. En primer lugar, su ejecución es lenta. Esto puede hacerlos poco prácticos para problemas grandes o con muchos datos. Por ejemplo, es posible que se quiera utilizar la programación evolutiva para encontrar la mejor manera de que un brazo robótico recoja un objeto de una ubicación desconocida en una fábrica. Si este problema requiere miles de pruebas y cada una de ellas lleva semanas o meses (en lugar de días), probablemente se resolvería mejor utilizando la simulación por ordenador que los algoritmos genéticos.

En segundo lugar, los algoritmos genéticos no pueden manejar muy bien los problemas complejos (aunque si se pudiera limitar a trabajar sólo con problemas sencillos, esto no sería un problema). En tercer lugar, como no se adaptan bien durante su ejecución, los algoritmos genéticos no funcionan bien en entornos dinámicos en los que las cosas cambian durante la ejecución, como las plantas de fabricación en las que las piezas se mueven por las cintas transportadoras o las cadenas de montaje; los mercados que cambian los precios en función de la oferta/demanda; etc. En estos casos, los métodos de optimización tradicionales, como la programación lineal, pueden ser más adecuados que los AG.

Los algoritmos genéticos son una herramienta que podemos utilizar para resolver problemas biológicos y de software.

Los algoritmos genéticos son una herramienta que podemos utilizar para resolver problemas biológicos y de software. Se basan en la idea de la evolución, en la que los individuos más aptos son seleccionados para reproducirse. Este proceso de selección se lleva a cabo mediante una serie de pasos que incluyen la selección de individuos al azar, la evaluación de los mismos en función del valor de aptitud y la repetición de este proceso hasta que se encuentra una solución óptima.

Los algoritmos genéticos funcionan bien cuando se quiere optimizar algo, como un algoritmo o un modelo de aprendizaje automático, pero no se sabe exactamente para qué se está optimizando: ayudan a encontrar la mejor solución posible dadas las restricciones.

Conclusión

Hemos cubierto mucho terreno, pero esperamos que este artículo le haya permitido comprender mejor qué son los algoritmos genéticos y cómo funcionan. La principal conclusión es que los algoritmos genéticos pueden ser útiles para resolver problemas biológicos y de software, y son especialmente útiles porque son muy flexibles. Como siempre, si tienes alguna pregunta o comentario, no dudes en ponerte en contacto con nosotros a través del correo electrónico o de Twitter.

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