Algunas aplicaciones de los
Algoritmos
genéticos
Los Algoritmos Genéticos, han servido para que los estudios realizados en torno a ellos, se hayan aplicado a diversos problemas y modelos en ingeniaría, y en la ciencia en general. Cabe destacar entre ellos:
Los Algoritmos Genéticos, han servido para que los estudios realizados en torno a ellos, se hayan aplicado a diversos problemas y modelos en ingeniaría, y en la ciencia en general. Cabe destacar entre ellos:
Optimización:
Se trata de un campo especialmente abonado para el uso de los Algoritmos Genéticos, por las características intrínsecas de estos problemas. No en vano fueron la fuente de inspiración para los creadores estos algoritmos. Los Algoritmos Genéticos se han utilizado en numerosas tareas de optimización, incluyendo la optimización numérica, y los problemas de optimización combinatoria.
Programación automática:
Se trata de un campo especialmente abonado para el uso de los Algoritmos Genéticos, por las características intrínsecas de estos problemas. No en vano fueron la fuente de inspiración para los creadores estos algoritmos. Los Algoritmos Genéticos se han utilizado en numerosas tareas de optimización, incluyendo la optimización numérica, y los problemas de optimización combinatoria.
Programación automática:
Los Algoritmos Genéticos se han
empleado para desarrollar programas para tareas específicas, y para diseñar
otras estructuras computacionales tales como el autómata celular, y las redes
de clasificación.
Aprendizaje
máquina:
Los algoritmos genéticos se han utilizado también en muchas de estas aplicaciones, tales como la predicción del tiempo o la estructura de una proteína. Han servido asimismo para desarrollar determinados aspectos de sistemas particulares de aprendizaje, como pueda ser el de los pesos en una red neuronal, las reglas para sistemas de clasificación de aprendizaje o sistemas de producción simbólica, y los sensores para robots.
Los algoritmos genéticos se han utilizado también en muchas de estas aplicaciones, tales como la predicción del tiempo o la estructura de una proteína. Han servido asimismo para desarrollar determinados aspectos de sistemas particulares de aprendizaje, como pueda ser el de los pesos en una red neuronal, las reglas para sistemas de clasificación de aprendizaje o sistemas de producción simbólica, y los sensores para robots.
Economía:
En este caso, se ha hecho uso de estos Algoritmos para modelizar procesos de innovación, el desarrollo estrategias de puja, y la aparición de mercados económicos.
En este caso, se ha hecho uso de estos Algoritmos para modelizar procesos de innovación, el desarrollo estrategias de puja, y la aparición de mercados económicos.
Sistemas
inmunes:
A la hora de modelizar varios aspectos de los sistemas inmunes naturales, incluyendo la mutación somática durante la vida de un individuo y el descubrimiento de familias de genes múltiples en tiempo evolutivo, ha resultado útil el empleo de esta técnica.
A la hora de modelizar varios aspectos de los sistemas inmunes naturales, incluyendo la mutación somática durante la vida de un individuo y el descubrimiento de familias de genes múltiples en tiempo evolutivo, ha resultado útil el empleo de esta técnica.
Ecología:
En la modelización de fenómenos ecológicos tales como las carreras de armamento biológico, la coevolución de parásito-huésped, la simbiosis, y el flujo de recursos.
En la modelización de fenómenos ecológicos tales como las carreras de armamento biológico, la coevolución de parásito-huésped, la simbiosis, y el flujo de recursos.
Genética
de poblaciones:
En el estudio de preguntas del tipo “¿Bajo qué condiciones será viable evolutivamente un gene para la recombinación?”
En el estudio de preguntas del tipo “¿Bajo qué condiciones será viable evolutivamente un gene para la recombinación?”
Evolución
y aprendizaje:
Los Algoritmos Genéticos se han utilizado en el estudio de las relaciones entre el aprendizaje individual y la evolución de la especie.
Los Algoritmos Genéticos se han utilizado en el estudio de las relaciones entre el aprendizaje individual y la evolución de la especie.
Sistemas
sociales:
En el estudio de aspectos evolutivos de los sistemas sociales, tales como la evolución del comportamiento social en colonias de insectos, y la evolución de la cooperación y la comunicación en sistemas multi-agentes.
En el estudio de aspectos evolutivos de los sistemas sociales, tales como la evolución del comportamiento social en colonias de insectos, y la evolución de la cooperación y la comunicación en sistemas multi-agentes.
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