Algoritmo evolutivo para niños

Los algoritmos evolutivos son como programas de computadora que se inspiran en la forma en que la naturaleza mejora las cosas a través de la evolución biológica. Imagina que tienes un problema y necesitas encontrar la mejor solución posible. Estos algoritmos crean muchas soluciones posibles, las mezclan y las hacen "competir" entre sí. Las soluciones que son mejores para el problema sobreviven y se combinan para crear nuevas y aún mejores soluciones.

Estos algoritmos son una parte importante de la inteligencia artificial, que es cuando las máquinas pueden "pensar" o aprender. Son muy útiles para resolver problemas complicados donde hay muchísimas soluciones posibles y sería muy difícil para una persona o una computadora normal encontrar la mejor en poco tiempo.

Para entender cómo funcionan, usan términos parecidos a los de la biología:

• Las soluciones posibles se llaman individuos o cromosomas.
• El grupo de todos estos individuos se llama población.
• Los individuos se modifican usando "operadores genéticos":

* El cruce (o recombinación) es cuando se combina información de dos o más individuos para crear uno nuevo. * La mutación es un cambio pequeño y aleatorio en un individuo. * La selección es el proceso de elegir qué individuos son los mejores y pasarán a la siguiente "generación". Como los individuos que resuelven mejor el problema tienen más posibilidades de ser elegidos, la población de soluciones va mejorando poco a poco con cada nueva generación.

Antena de la nave espacial ST5 de la NASA. Esta intrincada forma fue encontrada usando un algoritmo evolutivo, con el propósito de conseguir el mejor patrón de radiación para la nave.

¿Qué tipos de algoritmos evolutivos existen?

Existen diferentes enfoques o "paradigmas" principales dentro de los algoritmos evolutivos. Cada uno se desarrolló por separado, pero hoy en día suelen combinar ideas de todos ellos para ser más efectivos.

Paradigmas principales

Los tres tipos más conocidos son:

• Programación evolutiva: Se enfoca en cómo los programas de computadora pueden evolucionar.
• Estrategias evolutivas: Se usan para encontrar los mejores valores para problemas de optimización.
• Algoritmos genéticos: Son los más conocidos y se inspiran directamente en la genética.

Tendencias actuales en algoritmos evolutivos

Los investigadores siempre están buscando nuevas formas de mejorar estos algoritmos. Algunas de las ideas más recientes incluyen:

• Evolución diferencial: Una forma específica de mutación y combinación de soluciones.
• Modelos probabilísticos: Usan la probabilidad para guiar la búsqueda de soluciones.
• Evolución simulada: Imitan procesos evolutivos de la naturaleza.
• Algoritmos culturales: Incorporan ideas de cómo las sociedades humanas aprenden y comparten conocimientos.
• Algoritmos meméticos: Combinan la evolución con la capacidad de los individuos de "aprender" y mejorar por sí mismos.
• Programación genética: Se enfoca en hacer que los programas de computadora se "escriban" y mejoren solos.

¿Cómo se comparan los algoritmos evolutivos?

Aunque todos los algoritmos evolutivos se basan en la idea de la evolución, tienen algunas diferencias en cómo funcionan. Por ejemplo, pueden variar en cómo representan las soluciones (si usan números, códigos binarios, etc.), cómo eligen a los mejores individuos o qué tipo de cambios aplican a las soluciones.

Al principio, cada tipo de algoritmo tenía sus propias reglas muy definidas. Pero con el tiempo, los científicos han tomado las mejores ideas de cada uno y las han combinado. Esto hace que hoy en día sea más difícil distinguirlos, ya que muchos algoritmos modernos usan una mezcla de técnicas para ser lo más eficientes posible.