Algoritmo Gen�ticos (AG)

El AG es un m�todo de b�squeda heur�stica que opera mediante b�squeda determinada y aleatoria. El conjunto de soluciones posibles para el problema de la optimizaci�n se considera como una poblaci�n de individuos. El grado de adaptaci�n de un individuo en su entorno esta determinado por su adaptabilidad.

Las coordenadas de un individuo en el espacio de la b�squedas est�n representadas por los cromosomas, en esencia un conjunto de cadenas de caracteres. Un gen es una subsecci�n de un cromosoma que codifica el valor de un �nico par�metro que ha de ser optimizado. Las Codificaciones t�picas para un gen pueden ser binarias o enteras.

Mediante la simulaci�n de operaciones evolutivas recombinaci�n, mutaci�n, y selecci�n se encuentran nuevas generaciones de puntos de b�squeda, los cuales muestran un mayor nivel de adaptabilidad que sus antecesores.

Seg�n la FAQ de "comp.ai.genetic" no se puede enfatizar m�s claramente que un AG no es un b�squeda puramente aleatoria para una soluci�n del problema. El AG usa procesos estoc�stico, pero el resultado es claramente no aleatorio (mejor que el aleatorio).

Diagrama Estructurado de un AG:
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P(t)    generaci�n de antecesores en un tiempo t
P''(t)  generaci�n de descendientes en un tiempo t

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|>>>>>>>>>>>  Algoritmo AG  <<<<<<<<<<<<<<|
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| INICIALIZACI�N t := 0                   |
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| INICIALIZACI�N P(t)                     |
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| evaluaci�n ADAPTABILIDAD de P(t)         |
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| mientras no CRITERIO DE PARADA hacer    |
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|   | P'(t)  := RECOMBINACI�N{P(t)}       |
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|   | P''(t) := MUTACI�N{P'(t)}           |
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|   | P(t+1) := SELECCI�N{P''(t) + P(t)}  |
|   +-------------------------------------+
|   | evaluaci�n ADAPTABILIDAD de P''(t)   |
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|   | t := t + 1                          |
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