{"id":7599,"date":"2020-03-03T16:08:03","date_gmt":"2020-03-03T15:08:03","guid":{"rendered":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/?page_id=7599"},"modified":"2022-12-03T23:03:44","modified_gmt":"2022-12-03T22:03:44","slug":"programmation-genetique","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmos-devolucion\/programacion-genetica\/","title":{"rendered":"Programaci\u00f3n gen\u00e9tica"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"7599\" class=\"elementor elementor-7599\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6d4a2d1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6d4a2d1\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column 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evoluci\u00f3n<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a042af8\" data-id=\"a042af8\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-419a97f elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"419a97f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Pagina de inicio<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a0b5581\" data-id=\"a0b5581\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b0b082 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4b0b082\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Algorithme_g%C3%A9n%C3%A9tique\" target=\"_blank\" 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class=\"ez-toc-section\" id=\"Programmation-genetique\"><\/span>Programaci\u00f3n gen\u00e9tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El algoritmo de programaci\u00f3n gen\u00e9tica se basa en la gen\u00e9tica de poblaciones (incluida la herencia y las frecuencias g\u00e9nicas) y la evoluci\u00f3n a nivel de poblaci\u00f3n, as\u00ed como en la comprensi\u00f3n mendeliana de la estructura (como cromosomas, genes, alelos) y los mecanismos (como la recombinaci\u00f3n y la mutaci\u00f3n). Esta es la llamada s\u00edntesis nueva o moderna de la biolog\u00eda evolutiva.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Los individuos de una poblaci\u00f3n contribuyen con su material gen\u00e9tico (llamado genotipo) proporcionalmente a la relevancia de su genoma expresado (llamado fenotipo) para su entorno. La pr\u00f3xima generaci\u00f3n se crea a trav\u00e9s de un proceso de apareamiento que involucra operadores gen\u00e9ticos como recombinar los genomas de dos individuos en la poblaci\u00f3n e introducir errores de copia aleatorios (llamados mutaciones). Este proceso iterativo puede conducir a una mejor adaptaci\u00f3n entre los fenotipos de los individuos de una poblaci\u00f3n y el medio ambiente.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>La programaci\u00f3n gen\u00e9tica se puede desarrollar y utilizar en un proceso adaptativo secundario, donde una evaluaci\u00f3n de los candidatos al final de este proceso adaptativo secundario se utiliza para el \u00e9xito reproductivo diferencial en el primer proceso evolutivo. Este sistema puede entenderse como las interdependencias experimentadas en el desarrollo evolutivo donde la evoluci\u00f3n opera en un embri\u00f3n que a su vez se convierte en un individuo en un entorno que eventualmente puede reproducirse.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El objetivo del algoritmo de programaci\u00f3n gen\u00e9tica es utilizar la inducci\u00f3n para dise\u00f1ar un programa de computadora. Esto se logra mediante el uso de operadores escalables en programas candidatos con una estructura de \u00e1rbol para mejorar el ajuste entre la poblaci\u00f3n de programas candidatos y una funci\u00f3n objetivo. La evaluaci\u00f3n de una soluci\u00f3n candidata implica su ejecuci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El programa gen\u00e9tico utiliza expresiones simb\u00f3licas similares a LISP llamadas expresiones S que representan el gr\u00e1fico de un programa con nodos de funci\u00f3n y nodos terminales. Mientras se ejecuta el algoritmo, los programas se tratan como datos y, cuando se eval\u00faan, se ejecutan. El cruce de un <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/teoria-de-grafos\/\">grafico<\/a> El programa siempre es primero en profundidad, y las funciones siempre deben devolver un valor.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El algoritmo de programaci\u00f3n gen\u00e9tica fue dise\u00f1ado para la programaci\u00f3n autom\u00e1tica inductiva y se adapta bien a la <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/correlacion-y-regresiones\/\">regresi\u00f3n<\/a> tareas simb\u00f3licas, de dise\u00f1o de controladores y de aprendizaje autom\u00e1tico bajo el nombre m\u00e1s amplio de aproximaci\u00f3n de funciones.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>La evaluaci\u00f3n (asignaci\u00f3n de aptitud) de una soluci\u00f3n candidata generalmente tiene en cuenta la estructura del programa, recompensando la parsimonia.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El proceso de selecci\u00f3n debe equilibrarse entre la selecci\u00f3n aleatoria y la selecci\u00f3n codiciosa para sesgar la investigaci\u00f3n hacia soluciones candidatas m\u00e1s finas (explotaci\u00f3n), al tiempo que se promueve la diversidad \u00fatil en la poblaci\u00f3n (exploraci\u00f3n).<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Un programa puede responder a cero o m\u00e1s valores de entrada y puede producir una o m\u00e1s salidas.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Todas las funciones utilizadas en el conjunto de nodos de funciones deben devolver un resultado utilizable. Por ejemplo, la funci\u00f3n de divisi\u00f3n debe devolver un valor sensible (como cero o uno) cuando ocurre una divisi\u00f3n por cero.<\/p>\n<p><\/p>\n<figure><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/geneprog.png\" alt=\"programaci\u00f3n gen\u00e9tica\" width=\"453\" height=\"740\" title=\"\"><\/figure>\n<p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>P\u00e1gina de inicio de Wiki de algoritmos de evoluci\u00f3n Programaci\u00f3n gen\u00e9tica El algoritmo de programaci\u00f3n gen\u00e9tica est\u00e1 inspirado en la gen\u00e9tica de poblaciones (incluidas la herencia y las frecuencias de los genes)... <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":7110,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-7599","page","type-page","status-publish","hentry"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7599","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7599"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7599\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18869,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7599\/revisions\/18869"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7110"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7599"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}