Algoritmos Genéticos

En el año de 1859, Charles Darwin publicó uno de los pilares de la ciencia moderna: “El origen de las especies”. Darwin escribió este libro tras un viaje alrededor del mundo; patrocinado por la corona inglesa y con fines totalmente científicos. En este trabajo describe las interacciones e interconexiones entre las especies. Pero es en las islas Galápagos, un territorio bastante aislado, donde tras analizar las variaciones en los animales que habitan las diferentes islas, concluye que han ido cambiando para adaptarse a su medio, también cambiante. Posteriormente extrapola estas conclusiones a la población de todo el planeta y nace la teoría evolutiva.



El ser humano, en muchas ocasiones, ha mejorado su tecnología inspirándose en diseños de la naturaleza; como los aviones y sus alas de pájaros, como los submarinos con sus vejigas flotatorias de peces, y la infinidad de materiales inspirados en tejidos naturales. Pero esto no se ha limitado a la tecnología “física”, los algoritmos evolutivos son formas de resolver problemas inspirados en la evolución, la forma de resolver problemas de optimización de la naturaleza. Un caso particular de estos algoritmos, el más popular, es el de los algoritmos genéticos.

Para tener un algoritmo genético, lo primero que necesitamos definir es el “dominio” y la “función de aptitud”. Por ejemplo, si tenemos el típico problema de las líneas aéreas y sus rutas; el dominio son las rutas posibles y los pasajeros que hay que llevar de un punto a otro; la función de aptitud es bajar los costos y transportar la mayor parte de pasajeros, o todos en un caso óptimo.
La solución del problema puede comenzar con las rutas actuales, o con rutas aleatorias. Ahora lo que hay que definir es ¿cómo cambiar las rutas?, ¿cómo evoluciona el sistema? Es aquí donde se tiene el más grande paralelismo con la genética de Darwin, las operaciones que se tienen son herencia (mantener ciertas rutas) y mutación (cambiar ciertas rutas). Ahora entra la función de aptitud, tomamos las rutas que más pasajeros transportan al menor costo; esta es la selección, como la selección natural de Darwin. Ahora entra la recombinación de los grupos de rutas que sobrevivieron y el proceso puede continuar indefinidamente. Pero en algún momento las soluciones que estemos encontrando serán lo suficientemente buenas para nuestro problema y las tomamos como resultado final.



Los algoritmos genéticos comenzaron a usarse en 1954 con los trabajos de Nils Aall Barricelli y poco a poco fueron más populares hasta llegar a su máximo en la década de los noventa, máximo que han mantenido. Actualmente su aplicación es muy diversa, va desde las finanzas y las ingenierías hasta la biología evolutiva y el control.