Los algoritmos genéticos son el mejor ejemplo de algoritmo basado en la población.
Considere el problema de la mochila en el que n objetos reciben cada uno con un peso y tienen que seleccionar un grupo de objetos sin exceder el límite de peso total para la mochila. Los objetos juntos que pueden proporcionar el peso total máximo sin exceder la capacidad de la mochila serán la solución óptima.
Al resolver esto usando un algoritmo genético, el primer paso es representar las posibles soluciones al problema. Cada posible solución se llama como un individuo o cromosoma . Estas posibles soluciones juntas forman la población.
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Por ejemplo:
Considerar 5 objetos se da. Tome una matriz de longitud 5. Rellene con 0s y 1s, donde un cero representa que el objeto está ausente y uno representa que está presente.
Posibles soluciones para el problema de la mochila:
- 1 0 1 0 0 – (objeto 1, se elige el objeto 3)
- 0 1 1 0 0
- 0 0 1 1 1
- 0 1 0 1 0
Las posibles soluciones mencionadas anteriormente se denominan población. El puntaje de aptitud física de cada individuo en la población se puede calcular sumando los pesos de los objetos presentados en ese. No es necesario que cada solución sea la óptima. Pero estos sirven como la población inicial para el algoritmo genético y las operaciones de selección, cruce, mutación se realizan en esta población inicial para obtener las óptimas.
Este tipo de algoritmos que comienza con una población inicial generada aleatoriamente y que converge a la solución óptima son los algoritmos basados en la población.
La aplicación del algoritmo basado en población se puede encontrar en problemas de optimización y en Inteligencia Artificial.
