Los algoritmos genéticos (AG) son un tipo de algoritmo de optimización basado en los principios de la selección natural y la genética. Imitan el proceso de evolución seleccionando a los individuos más aptos de una población y criándolos para crear una nueva generación de individuos con un mejor estado físico. Este proceso continúa hasta que se encuentra la solución óptima.
El papel de los algoritmos genéticos en la optimización es encontrar el máximo o mínimo global de una función que es difícil, si no imposible, de calcular usando métodos tradicionales. Los GA se han aplicado con éxito a una amplia gama de problemas de optimización, como programación, optimización de rutas, optimización de carteras financieras y aprendizaje automático.
Los AG tienen varias ventajas sobre los métodos de optimización tradicionales, incluida su capacidad para manejar problemas de optimización no lineales y no convexos, su capacidad para encontrar múltiples soluciones (no solo el óptimo global) y su capacidad para manejar datos ruidosos e inciertos. Además, los GA son altamente paralelizables, lo que los hace adecuados para entornos informáticos de alto rendimiento.
En general, el papel de los algoritmos genéticos en la optimización es proporcionar una herramienta potente y flexible para encontrar soluciones óptimas a problemas de optimización complejos.
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