Experimentación de ingeniería genética en el funcionamiento de algoritmos genéticos resultados y evaluación en optimización funcional

Abstract

En el presente trabajo de investigación mostramos a los Algoritmos Genéticos como la confirmación matemática del inevitable proceso evolutivo y el papel que tiene que ver relacionado con la Computación Evolutiva. El proceso evolutivo es algo dinámico. La teoría de la selección de las especies sostiene que aquellos individuos de una población que posean los caracteres más ventajosos dejarán proporcionalmente más descendencia en la siguiente generación; y si tales caracteres se deben a diferencias genéticas, que pueden transmitirse a los descendientes, tenderá a cambiar la composición genética de la población, aumentando el número de individuos con dichas características. De esta forma, la población completa de seres vivos se adapta a las circunstancias variables de su entorno. El resultado final es que los seres vivos tienden a perfeccionarse en relación con las circunstancias que los envuelven. Por lo que la población cambia (evoluciona) hacia la figura del más fuerte. Por otro lado, actualmente la revolución de la Ingeniería Genética llega a la utilidad practica en forma de nuevas terapias, prácticas preventivas, diagnósticos, medicamentos y estrategias de trasplantes de órganos; los nuevos alimentos se asoman al mercado, asimismo se presentan los resultados de incorporar estos principios en el desarrollo de la informática especialmente en el área de la Inteligencia Computacional en todo esto esta presente el denominado ''CLON'' aquel organismo que es idéntico, en genotipo y fenotipo a otro sea o no su progenitor. Aunque a los ojos de la opinión pública pueda resultar un fenómeno extraño, los organismos clónicos abundan en la naturaleza, especialmente en el mundo microbiano, donde se dan formas de reproducción que persiguen la generación de una descendencia con un contenido genético idéntico al de sus progenitores. Asimismo también presentamos al operador de ''MUTACIÓN' que implica la alteración aleatoria del material genético dando nuevas características tanto en su composición y estructura, a través de los genes, los que después de ser manipulados generan descendientes con características notorias que los distinguen de los demás normales individuos en los que en el trabajo hemos mencionado posibles soluciones. Se ha experimentado y observado el desempeño de los Algoritmos Genéticos, a los que se les ha incorporado la tecnología de la Ingeniería Genética utilizando para ello exclusivamente los operadores de Mutación y Clonación. Se ha experimentado la aplicación de la Mutación Simple y la Mutación Múltiple como operadores principales en la aplicación de los principios de ingeniería genética en los algoritmos genéticos primeramente se ha estudiado todo lo relacionado con los Algoritmos Genéticos, luego se aplico en dos funciones de evaluación las que han sido seleccionados del estudio realizado por Zbigniew Michalewicz que describe en su texto " Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs ", luego de probar el funcionamiento del algoritmo genético simple canónico en estas funciones , hemos utilizado las mismas funciones de evaluación para ver el funcionamiento del AG con la incorporación de los principios de la Ingeniería Genética a través de los operadores de clonación y mutación encontrándose una influencia significativa en su funcionamiento y la forma como trabajan, así también se encontró que el operador de mutación múltiple es el mejor y con su aplicación se ha mejorado y superado la búsqueda genética al contrastarse con los resultados encontrados por Michalewicz, quien utilizo el algoritmo genético.