{"id":7616,"date":"2020-03-06T13:05:31","date_gmt":"2020-03-06T12:05:31","guid":{"rendered":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/?page_id=7616"},"modified":"2022-12-03T23:03:44","modified_gmt":"2022-12-03T22:03:44","slug":"strategies-devolution-pour-lalgorithme-genetique","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmos-devolucion\/estrategias-de-evolucion-para-el-algoritmo-genetico\/","title":{"rendered":"Estrategias evolutivas para el algoritmo gen\u00e9tico"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"7616\" class=\"elementor elementor-7616\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b046363 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b046363\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container 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style=\"cursor:inherit\">Contenido<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Tabla de contenido alternativo\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Palanca<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 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M\u00e1s precisamente, la t\u00e9cnica se inspira en el proceso de evoluci\u00f3n a nivel macro o de especie (fenotipo, hereditario, variaci\u00f3n) y no se interesa por los mecanismos gen\u00e9ticos de la evoluci\u00f3n (genoma, cromosomas, genes, alelos).<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">El objetivo del algoritmo de evoluci\u00f3n estrat\u00e9gica es maximizar la relevancia de recopilar soluciones candidatas en el contexto de una funci\u00f3n objetivo en un dominio determinado. El objetivo se logra mediante la adopci\u00f3n de variaci\u00f3n din\u00e1mica, un sustituto del descenso con modificaci\u00f3n, donde la cantidad de variaci\u00f3n se ha adaptado din\u00e1micamente con heur\u00edsticas basadas en el rendimiento. Los enfoques contempor\u00e1neos coadaptan los par\u00e1metros que controlan la cantidad y el sesgo de variaci\u00f3n con las soluciones candidatas.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Las instancias de los algoritmos de la estrategia de evoluci\u00f3n se pueden describir de manera concisa con terminolog\u00eda personalizada en la forma (\u03bc; \u03bb), donde \u03bc es el n\u00famero de soluciones candidatas en la generaci\u00f3n principal y \u03bb es la cantidad de soluciones candidatas generadas a partir de la generaci\u00f3n principal. En esta configuraci\u00f3n, los mejores \u03bc se mantienen si \u03bb&gt; \u03bc&gt; 1. Adem\u00e1s del algoritmo denominado Comma Selection Evolution Strategies, se puede definir una variaci\u00f3n de selecci\u00f3n aditiva (\u03bc + \u03bb), donde los mejores miembros de la uni\u00f3n del Las generaciones \u03bc y \u03bb compiten en aptitud para un puesto en la pr\u00f3xima generaci\u00f3n.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Otra versi\u00f3n de la notaci\u00f3n del algoritmo incluye un \u03c1 como (\u03bc \/ \u03c1; \u03bb) que especifica el n\u00famero de padres que contribuir\u00e1n a cada nueva soluci\u00f3n candidata utilizando un operador de recombinaci\u00f3n. Una regla cl\u00e1sica usada para gobernar la cantidad de mutaci\u00f3n (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar usada en la mutaci\u00f3n para la optimizaci\u00f3n de la funci\u00f3n continua) fue la regla 1: 5, donde la proporci\u00f3n de mutaciones exitosas debe ser 1: 5 de todas las mutaciones. Si es mayor, la varianza aumenta; de lo contrario, si la relaci\u00f3n es menor, la varianza disminuye.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">La variaci\u00f3n de selecci\u00f3n por coma del algoritmo puede ser buena para casos de problemas din\u00e1micos dada su capacidad para continuar explorando el espacio de b\u00fasqueda, mientras que la variaci\u00f3n de selecci\u00f3n aditiva puede ser buena para el refinamiento y la convergencia.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-7614 size-full\" src=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/evolprog.png\" alt=\"estrategias de evoluci\u00f3n\" width=\"416\" height=\"365\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/evolprog.png 416w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/evolprog-300x263.png 300w\" sizes=\"(max-width: 416px) 100vw, 416px\" \/><\/figure>\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\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Algoritmos de evoluci\u00f3n P\u00e1gina de inicio de Wiki Dificultad Media 50% Estrategias de evoluci\u00f3n Las estrategias de evoluci\u00f3n se inspiran en la teor\u00eda de la evoluci\u00f3n por selecci\u00f3n natural. 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