En informática, las estrategias evolutivas son un tipo de algoritmos evolutivos que se caracterizan principalmente por: La selección de individuos para la recombinación es imparcial y es un proceso determinista, se diferencian del resto de los Algoritmos Evolutivos principalmente por la forma del operador de mutación y son aplicadas principalmente en problemas de optimización continua donde la representación es a través de vectores de números reales. Fueron originalmente creadas en la Universidad Técnica de Berlín en 1964.
La forma general de los algoritmos Estrategias Evolutivas tiene la siguiente notación:
Donde
µ: Tamaño de la población
ρ: Número de padres seleccionados para recombinarse
0 given ρ, µ, λ ϵ N+ 1 initialize P = {(xk; f(xk)) | 1 ≤ k ≤ µ} 2 while not happy 3 Q = {} 4 for k ϵ {1, ... , λ} 5 selected = select_mates(ρ, P) 6 xk = recombine(selected) 7 xk = mutate(xk) 8 Q = Q + (xk; f(xk)) 9 P = P U Q 10 P = select_by_age(P) 11 P = select_best(µ, P) // by f-ranking
En el cual se tiene inicialmente un conjunto de µ padres. En cada iteración del algoritmo se crea la descendencia (λ), para esto se seleccionan aleatoriamente ρ padres que van a recombinarse, se muta el producto de la recombinación y se forma el nuevo individuo. Luego de formarse el conjunto de la descendencia, se seleccionan los mejores µ individuos entre la población anterior y la nueva descendencia.
Un vector aleatorio n-dimensional X, distribuye normal multivariante con parámetro y matriz de covarianza definida positiva C si su función de densidad es:
En notación corta:
Las distribuciones más usadas en Estrategias Evolutivas son:
Existen otras variantes de Estrategias Evolutivas:
(1+1)-ES (Solo un padre genera una descendencia mutando, luego se selecciona el mejor de ambos. Necesita de otros parámetros que se autoajustan)
(µ, λ)-MSC-ES
DR1, DR2, DR3
CMA-ES (Es uno de los más usados en la práctica, mantiene una matriz de parámetros que se autoajusta)
Referencias
Ejemplo de un algoritmo de computación evolutiva.
Datos:Q2912857
Septiembre 07, 2021
estrategia, evolutiva, informática, estrategias, evolutivas, tipo, algoritmos, evolutivos, caracterizan, principalmente, selección, individuos, para, recombinación, imparcial, proceso, determinista, diferencian, resto, algoritmos, evolutivos, principalmente, f. En informatica las estrategias evolutivas son un tipo de algoritmos evolutivos que se caracterizan principalmente por La seleccion de individuos para la recombinacion es imparcial y es un proceso determinista se diferencian del resto de los Algoritmos Evolutivos principalmente por la forma del operador de mutacion y son aplicadas principalmente en problemas de optimizacion continua donde la representacion es a traves de vectores de numeros reales Fueron originalmente creadas en la Universidad Tecnica de Berlin en 1964 La forma general de los algoritmos Estrategias Evolutivas tiene la siguiente notacion m r l E S displaystyle mu rho lambda ES Donde µ Tamano de la poblacion r Numero de padres seleccionados para recombinarse l Numero de individuos en la descendenciaUn seudocodigo para el algoritmo general puede ser el siguiente 0 given r µ l ϵ N 1 initialize P xk f xk 1 k µ 2 while not happy 3 Q 4 for k ϵ 1 l 5 selected select mates r P 6 xk recombine selected 7 xk mutate xk 8 Q Q xk f xk 9 P P U Q 10 P select by age P 11 P select best µ P by f rankingEn el cual se tiene inicialmente un conjunto de µ padres En cada iteracion del algoritmo se crea la descendencia l para esto se seleccionan aleatoriamente r padres que van a recombinarse se muta el producto de la recombinacion y se forma el nuevo individuo Luego de formarse el conjunto de la descendencia se seleccionan los mejores µ individuos entre la poblacion anterior y la nueva descendencia Una de las caracteristicas distintivas de las Estrategias Evolutivas dentro de los Algoritmos Evolutivos es el operador de mutacion Dicho operador se realiza a traves de una distribucion normal multivariante Un vector aleatorio n dimensional X distribuye normal multivariante con parametro y matriz de covarianza definida positiva C si su funcion de densidad es f x x 1 2 p n 2 det C 1 2 exp 1 2 x x T C 1 x x displaystyle fx x frac 1 2 pi n 2 cdot det C 1 2 cdot exp frac 1 2 x bar x T C 1 x bar x En notacion corta X N x C displaystyle X backsim N bar x C Las distribuciones mas usadas en Estrategias Evolutivas son N 0 1 N 0 d i a g d 2 N 0 C displaystyle N 0 1 N 0 diag delta 2 N 0 C Existen otras variantes de Estrategias Evolutivas 1 1 ES Solo un padre genera una descendencia mutando luego se selecciona el mejor de ambos Necesita de otros parametros que se autoajustan µ l MSC ES DR1 DR2 DR3 CMA ES Es uno de los mas usados en la practica mantiene una matriz de parametros que se autoajusta Referencias EditarEjemplo de un algoritmo de computacion evolutiva Datos Q2912857Obtenido de https es wikipedia org w index php title Estrategia evolutiva amp oldid 129045998, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,
