Terminología de algoritmos genéticos
Funciones de aptitud
La función de fitness es la función que desea optimizar. Para los algoritmos de optimización estándar, esto se conoce como función objetivo. El software de la toolbox intenta encontrar el mínimo de la función de aptitud.
Escriba la función de aptitud como un archivo o una función anónima y pásela como un argumento de entrada del identificador de función a la función principal del algoritmo genético.
Individuos
Un individuo es cualquier punto al que se le puede aplicar la función de aptitud. El valor de la función de aptitud para un individuo es su puntuación. Por ejemplo, si la función de aptitud es
El vector (2, -3, 1), cuya longitud es el número de variables del problema, es un individuo. La puntuación del individuo (2, –3, 1) es f(2, –3, 1) = 51 .
A veces se hace referencia a un individuo como genoma y a las entradas vectoriales de un individuo como genes.
Poblaciones y generaciones
Una población es un conjunto de individuos. Por ejemplo, si el tamaño de la población es 100 y el número de variables en la función de aptitud es 3, usted representa la población mediante una matriz de 100 por 3. El mismo individuo puede aparecer más de una vez en la población. Por ejemplo, el individuo (2, -3, 1) puede aparecer en más de una fila del arreglo.
En cada iteración, el algoritmo genético realiza una serie de cálculos en la población actual para producir una nueva población. Cada población sucesiva se llama nueva generación.
Diversidad
Diversidad se refiere a la distancia promedio entre los individuos de una población. Una población tiene una alta diversidad si la distancia promedio es grande; de lo contrario, tiene una baja diversidad. En la siguiente figura, la población de la izquierda tiene alta diversidad, mientras que la población de la derecha tiene baja diversidad.
La diversidad es esencial para el algoritmo genético porque le permite buscar en una región más grande del espacio.
Valores de aptitud y mejores valores de aptitud
El valor de aptitud de un individuo es el valor de la función de aptitud para ese individuo. Debido a que el software de la toolbox encuentra el mínimo de la función de aptitud, el mejor valor de aptitud para una población es el valor de aptitud más pequeño para cualquier individuo en la población.
Padres e hijos
Para crear la próxima generación, el algoritmo genético selecciona ciertos individuos de la población actual, llamados padres, y los utiliza para crear individuos en la próxima generación, llamados hijos. Normalmente, es más probable que el algoritmo seleccione a los padres que tienen mejores valores de aptitud física.
