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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TIJUANA Maestría en Ciencias en Ciencias De La Computación Tema: Operadores genéticos Alumnas: Leticia Mendoza Reyes. Rosalinda Reyes Padilla. catedrático: Dr. Leonardo Trujillo. 18 / Marzo / 2010.

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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TIJUANA. Maestría en Ciencias en Ciencias De La Computación Tema: Operadores genéticos Alumnas :  Leticia Mendoza Reyes. Rosalinda Reyes Padilla. catedrático: Dr. Leonardo Trujillo. 18 / Marzo / 2010. Operadores genéticos. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: INSTITUTO TECNOLÓGICO  DE TIJUANA

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TIJUANA

Maestría en Ciencias en Ciencias De La Computación

Tema:

Operadores genéticos

Alumnas: Leticia Mendoza Reyes. Rosalinda Reyes Padilla.

 catedrático:

Dr. Leonardo Trujillo.

18 / Marzo / 2010.

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Operadores genéticos

Para el paso de una generación a la siguiente se aplica una serie de operadores genéticos. los operadores mas empleados son:

selección CruceMutaciónAlgoritmo de remplazo

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Cruce

Cruce (un mecanismo para obtener nuevos individuos a partir de otros).

Los diferentes métodos de cruce podrán operar de dos formas diferentes.

estrategia destructiva los descendientes se insertarán en la población temporal aunque sus padres tengan mejor ajuste

estrategia no destructiva la descendencia pasará a la siguiente generación únicamente si supera la bondad del ajuste de los padres (o de los individuos a reemplazar).

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Cruce de 1 punto

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Cruce de 2 punto

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Cruce de uniforme (DPX) (Double Point Crossover).

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Cruces específicos de codificaciones no binarias

Media: el gen de la descendencia toma el valor medio de los genes de los padres. Tiene la desventaja de que únicamente se genera un descendiente en el cruce de dos padres.

Media geométrica: cada gen de la descendencia toma como valor la raíz cuadrada del producto de los genes de los padres. Presenta el problema añadido de qué signo dar al resultado si los padres tienen signos diferentes.

Extensión: se toma la diferencia existente entre los genes situados en las mismas posiciones de los padres y se suma al valor más alto o se resta del valor más bajo.

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Mutación.

Produce un nuevo hijo a partir de un solo padre con solo cambiar un bit al azar.

Operador de Mutación.

1 0 0 1 0 0

1 0 0 1 1 0

Antes

Después

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Objetivo:

Simular los cambios adaptativos que sufren las especies.

Requisitos:

El efecto sobre el individuo debe ser pequeño. Existe una probabilidad de mutación pm.• Probabilidad menor al 1%.

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Mutación real.

Mutación uniforme.

Es una simple sustitución de un gen por un número aleatorio.Dado un cromosoma p como j-ésimo de un gen seleccionado para mutación, se produce un cromosoma c de la siguiente forma: si j=i; en caso contrario. Donde y representan los límites en el intervalo para gen .

iii baUC , ip

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Mutación Gaussiana (Normal).

Dado un cromosoma p como j-ésimo de un gen seleccionado para mutación, se produce un cromosoma c de la siguiente forma:

si j=i

en caso contrario.

Donde es una distribución normal con media y desviación estándar σ (parámetro). Alternativamente se puede disminuir el valor de σ a medida que aumenta el número de generaciones.

,ii pNC

ip

,ipN ip

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 5 3 4 2 6 7 8 9

Swap mutation

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 5 3 4 6 7 8 9

Insert mutation

Mutación para permutación.

Page 13: INSTITUTO TECNOLÓGICO  DE TIJUANA

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 3 5 4 2 6 7 8 9

Scramble Mutation

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 5 4 3 2 6 7 8 9

Inversion mutation