Algoritmos Evolutivos

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    <h1>Algoritmos Evolutivos</h1>
    <h2>Introducción</h2>
    
	<p>Desde los albores de la humanidad, con su aguda observación el ser
	humano se ha inspirado en la naturaleza para
	idear las soluciones técnicas a sus problemas cotidianos. A pesar de
	ser muy trillada hoy en día la expresión
     <i>sabia naturaleza,</i> ésta no deja de ser muy cierta. </p> 
	 <p> Actualmente la <b>biomímesis</b> es la disciplina encargada de,
	 mediante las modernas técnicas que dispone se disponen
	 hoy en día (ejemplos: genética, nanotecnología, etc), adaptar las las
	 invenciones naturales
	 logradas a lo largo de millones de años de evolución a la cotidianeidad
	 del ser humano, por ejemplo: 
	 <li>Usar el gen de la araña que codifica la resistencia de su tela en un
	 gusano de seda para crear seda más resistente</li>
	 <li>La flor del loto, símbolo oriental de la pureza debido a que la planta
	 se <i>autolimpia</i> del barro de la lluvia,
     está inspirando la fabricación de pinturas que repelen la suciedad   </li> 
     <li>Ecolocación de los murciélagos ha inspirado bastones para no videntes
	 </li></p>
	<br>			
	<h2> Teoría de la evolución</h2>     
	<p>La teoría de la evolución explica como los seres vivos (plantas,
	animales, hongos, bacterias, etc)
	que viven en el mundo contemporáneo aparecieron: Cuáles son sus
	orígenes, quiénes van a habitar el mundo en el futuro, 
	como un organismo tan simple como una célula se llegó a convertir 
	en el ser humano, cómo el planeta Tierra ha evolucionado
	junto a la vida, desde un primitivo planeta muy escaso en oxígeno 
	hasta el planeta en que vivimos ahora, cómo terraformar
	un planeta para colonizarlo, etc.</p>
	<p>	Para entender la evolución, hay algunos conceptos que son 
	claves, como
	<li>La selección natural</li>
	<li>La reproducción de individuos</li>
	<li>La diversidad genética</li>
	<li>El medio</li>
	<li>Genotipo</li>
	<li>Fenotipo</li>
	Entre muchos otros más		
	</p>	
	<p>En pocas palabras, la evolución consiste en que el medio 
	ambiente va seleccionando los individuos que mejor se adaptan a
	este. Estos individuos tienen mayores probabilidades de reproducirse.
	Los descendientes de estos individuos (parecidos a sus progenitores), 
	se mezclaran con la población y a largo plazo la población entera se irá
	pareciendo a los individuos mejor adaptados.</p>
	<p> La evolución es un proceso que no tiene un objetivo fijo, y que siempre
   va cambiando dependiendo de como cambia el medio (que también cambia
   constantemente). Es esta dúctil propiedad la que ha proporcionado tanto éxito
   a este natural mecanismo: La obra maestra de la naturaleza</p>
    <br>     
	<h2> Algoritmos Evolutivos (AE) </h2>
	<p>Por supuesto que el desarrollo de algoritmos no se podía quedar atrás
	con los aportes proporcionados por la teoría de la evolución: Esto se ha
	plasmado en los algoritmos evolutivos. </p>
	<p>Los AE siguen el mismo algoritmo de la evolución: Dado un problema, se
	investiga un genotipo puede representar el universo de posibles
	soluciones al problema en cuestión. Esta es la etapa más difícil de la
	solución. </p>
	<p>Una vez que se ha encontrado esta representación, se genera una población
	de individuos con genotipos inicializados aleatoriamente. Acto seguido se
	entra a un loop en donde se evalúa que tan bien se adapta la solución
	proporcionada por cada individuo al problema, los 
	individuos con mejor adaptación al problema generando nuevos descendientes,
	se seleccionan individuos aleatoriamente (favoreciendo a que se escoja una
	mayor cantidad de individuos que presenten una mejor adaptación) y luego se
	vuelve al primer paso.</p>
	<p> Estos pasos se repiten hasta que se cumpla alguna condición de
	finalización (ya sea que haya pasado un determinado número de generaciones,
	que se haya alcanzado cierta calidad de solución, etc.)</p>
	<p> A veces los AE no alcanzan la mejor solución, pero si sirven para
	encontrar una solución decente utilizando una cantidad baja de recursos.
	Además, para muchos problemas donde se ocupan AE, es demasiado difícil
	encontrar una solución decente, y no existe un método clásico para encontrar
	una solución óptima. Es por eso que los AE son un gran aporte. </p>
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