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Preguntas Computacion Evolutiva GRUPO 2
- ¿En qué se basa la computación evolutiva?
- ¿Cuál es el desafío real de los algoritmos evolutivos?
- ¿Qúe hace el modelo de selección elitista?
- Explique una de las ventajas del acercamiento evolutivo.
- Indique una propiedad del ADN.
- Describa las estrategias evolutivas que usan los Algoritmos Geneticos.
- ¿En qué tarea de un algoritmo evolutivo se crea una población con individuos correspondientes a las mejores soluciones contenidas en la población original?
- ¿Cuáles son las principales diferenciencias entre Algoritmos Geneticos y Programacion evolutiva?
- ¿En qué clase de problemas se puede aplicar algoritmos evolutivos?
- Indique los cuatro pasos que se consideran para descubrir la mejor solución a un problema.
10 comentarios:
Respuesta a la pregunta 10 del grupo 2
Indique los cuatro pasos que se consideran para descubrir la mejor solución a un problema.
Para descubrir una solución útil al problema tenemos 4 pasos como requisitos:
1.- Elección de la representación de la solución.
2.- Diseño de operadores de variación aleatoria.
3.- Determinar las reglas para los sobrevivientes.
4.- Inicializar la población.
Daniel Arcos
Respuesta pregunta 5 del grupo 2
Propiedades del ADN:
* Almacena y transmite información
* Se copia a el mismo (principalmente) para generar proteínas, pero también para transmitir información
* Puede mutar
Respuesta a la pregunta 1 del grupo 2
Direccionar la evolución en un computador para la solución de problemas difíciles. Se basa en algoritmos evolutivos, los cuales fueron un intento de simular algunos procesos de la naturaleza.
Att. Erick Rivadeneira
Carlos Vallejo
pregunta 2 grupo 2
¿Cuál es el desafío real de los algoritmos evolutivos?
resolver problemas de búsqueda de soluciones
el algoritmo selecciona una serie de elementos tratando de encontrar la conbinación óptima de estos, utilzando la experiencia adquirida en los anteriores almacenada en uno de los patrones genéticos.
Respuesta a la pregunta 4 del grupo 2
Una ventaja es la adaptibilidad para situaciones cambiantes. Cuando se debe encontrar la solución más adecuada a un problema, pueden surgir inconvenientes debido a diferentes circunstancias, haciendo que la solución original del problema ya no sea la mejor debido a estos percances.
En muchos procedimientos de optimización tradicionales, para estos casos se tendría que reiniciar el calculo si cualquier variale en el problema cambia, esto es computacionalmente caro. Con un algoritmo evoluptivo, la población inicial sirve como un repositorio de conocimiento almacenado que puede ser aplicado al paso, en un ambiente dinámico, por lo tanto comenzar desde el principio no es necesario.
Respuesta a la pregunta 8 del grupo 2
Las dos principales diferencias entre A.G y P.E. es que
1) PE usa solo mutación
2) En PE no hay restricción en el tipo de genoma (como la representación de cadenas de bits tan común en AG).
Dentro de los paradigmas de aprendizaje automático, los algoritmos genéticos se presentan como uno de los más prometedores en el camino hacia la inteligencia artificial.
Respuesta a la pregunta 3 del grupo 2:
El modelo de selección elitista fuerza a que el mejor individuo de la población en el
tiempo t, sea seleccionado como padre.
Respuesta a la pregunta 7
¿En qué tarea de un algoritmo evolutivo se crea una población con individuos correspondientes a las mejores soluciones contenidas en la población original?
En la primera iteración del algoritmo evolutivo se toman las mejores soluciones obtenidas de la población original de acuerdo a lo que hayamos establecido como las mejores soluciones. Si es que sobrevivieron algunas soluciones.
El grupo 1 es mejor que le grupo 2 uuuu
Respuesta a la pregunta 6 del grupo 2
Describa las estrategias evolutivas que usan los Algoritmos Geneticos.
Los creadores de las estrategias evolutivas (EE) fueron Rechemberg y Schwefel(1965, 1973), y partieron usando selección y una población de tamaño 1.
Después de los procesos de inicialización y evaluación los individuos se seleccionan en forma aleatoria y uniforme para ser padres.
En la recombinación de las EE estándar, pares de padres producen hijos vía recombinación, y además los hijos son perturbados vía mutación.
El número de hijos creados es mayor al número de padres P. La supervivencia es determinada e implementada ede dos diferentes métodos.
El primero, permite que los mejores hijos sobrevivan y reemplacen a los padres, esto se conoce como sobrevivencia (P,A)donde P es lapoblación y A es el número de hijos creados.
El segundo sobrevivencia (P + A) permite que los P mejores padres e hijos sobrevivan.
El método (P + A) es elitista mientras que el (P,A) no.
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