FUNDAMENTOS DE COMPUTACIÓN INTELIGENTE (FCI) - COMPUTACIÓN EVOLUTIVA (CE) Angel - EISC - Univalle

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FUNDAMENTOS DE
COMPUTACIÓN
INTELIGENTE (FCI)

   COMPUTACIÓN
   EVOLUTIVA (CE)

         Angel - EISC - Univalle

FCI :

COMPUTACIÓN EVOLUTIVA
 Indice

 INTRODUCCIÓN
 EXPLICACIÓN DETALLADA DE
  CADA TÉCNICA EVOLUTIVA.
 APLICACIÓN A PROBLEMAS
  MULTIOBJETIVO.

            Angel - EISC - Univalle

FCI :

COMPUTACIÓN EVOLUTIVA
 Indice

 INTRODUCCIÓN
 EXPLICACIÓN DETALLADA DE
  CADA TÉCNICA EVOLUTIVA.
 APLICACIÓN A PROBLEMAS
  MULTIOBJETIVO.

            Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
  Técnica para buscar solución a problemas difíciles.
  TÉCNICA BIOINSPIRADA (la naturaleza la usa
    con mucho éxito).
     – Darwinismo = selección del más adaptado.
        • Competencia.
        • Lucha (gana el más fuerte).
        • La naturaleza son garras y dientes chorreando sangre.
        • El mundo es cruel pues lo domina el más fuerte.
     – Neodarwinismo = Darwinismo + Teoría de juegos
        • La competencia sigue existiendo, pero ahora nos damos cuenta
          que la cooperación es mucho más importante.
        • Sobreviven los que se apoyan mutuamente cooperando entre
          sí. Y ello crea nuevas estructuras (células eucariotas, seres
          multicelulares, grupos sociales, económicos, etc.).
        • El mundo lo fabrica y domina el más inteligente.
                           Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

  CARACTERÍSTICAS de la CE:
     – Requerimientos muy básicos.
     – No es una técnica heurística (no necesita
       conocimientos específicos del problema).
     – No es determinista.
     – Por ello:
          •   Menor exactitud.
          •   No ofrece garantías.
          •   Proporciona soluciones creativas (emergencia).
          •   Ámbito de aplicación muy amplio.

                            Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

 APLICACIONES:
     – Optimización.
     – Búsqueda.
     – Clasificación.
     – Control.
     – Diseño (artístico, industrial…).
     – Descubrimiento de estrategias en juegos.

                   Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
  EN GENERAL SE PUEDE APLICAR EN
    PROBLEMAS:
     – Con un espacio de soluciones a explorar muy
       amplio.
     – Con pocas (o ninguna) restricciones “duras”.
     – Que tengan uno o varios objetivos.
     – Si la definición del problema cambia con el
       tiempo.
     – Si no hay ninguna técnica exacta y polinómica
       que resuelva ese problema.
     – Que no estén muy bien definidos.
                     Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

 Y, EN GENERAL, NO MERECE LA
    PENA USARSE EN PROBLEMAS:
     – Con muchas restricciones “duras”.
     – De los que ya se conoce alguna técnica
       exacta o aproximada que lo resuelva en
       tiempo polinomial.

                   Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

  Algoritmos de búsqueda y optimización:
              G E NE R ALIDAD (R OB US TE Z)

                                               ALE ATOR IOS       C OMPUTAC IÓN
                                                                    E VOLUTIVA

                                                                 DE TE R MINÍS TIC OS

                                                              E FIC IE NC IA

                                                              Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
 TÉCNICAS EVOLUTIVAS:
   Alemania:
   – Estrategias evolutivas (ES), Rechenberg, Schwefel, Bienert, 1963.
   – Programación evolutiva (EP), Lawrence J. Fogel, 1966.
   USA:
   – Algoritmos genéticos (GA), John Holland, 1970.
   – Programación genética (GP), John Koza, 1990.
   – Gramáticas evolutivas (EG), Michael O’Neill, Conor Ryan, 1997.
   – Programación por expresión genética (GEP), Candida Ferreira,
      2000.
   Simulación físico-inspirada:
   – Simulated annealing (SA), Kirpatrick, Cerny, 1985.
   Otros:
   – Hardware evolutivo, robótica evolutiva, etc.
                           Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

 PARA QUE OCURRA EVOLUCIÓN
    DEBE DE HABER:
     – Una población de entes…
     – que se reproducen (autoduplicación)…
     – con errores en las copias…
     – sometidos a una presión selectiva.

                  Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
  LA EVOLUCIÓN PUEDE DARSE EN
    CUALQUIER TIPO DE SISTEMA:
     –   Biológico.
     –   Físico (arcillas…).
     –   Químico.
     –   Computacional.
     –   Social (modas, la ciencia…).
     –   Económico.
     –   Mental (memes).
     –   Mecánico, hidráulico, etc.
                       Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

 POR ELLO, LA EVOLUCIÓN ES UN
  CONCEPTO ABSTRACTO (y no
  meramente biológico).
 Alrededor de en 1995 se acuñó un
  nuevo término: VIDA ARTIFICIAL
  (Christopher Langton), como
  generalización de la vida biológica.

                Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
  LA EVOLUCIÓN CREA COMPLEJIDAD (emergen
   nuevas estructuras, relaciones y organizaciones,
   imprevisibles incluso para el diseñador del
   sistema).
  LA EVOLUCIÓN TAMBIÉN SIRVE PARA
   RESOLVER PROBLEMAS COMPLEJOS (por
   coevolución).
  De ahí viene la esperanza de lograr un “gran
   resolvedor universal de problemas” (el objetivo de
   la INTELIGENCIA ARTIFICIAL).
  Pero, ojo a los teoremas NFL (no-free-lunch).

                     Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

 BIBLIOGRAFÍA (BIOLOGÍA).
     – [Darwin ???] Charles Darwin, “El origen de las especies”, ???
     – [Dawkins 1994] Richard Dawkins, "El gen egoísta", Salvat
       Editores, Barcelona, 1994.
     – [Dennett 1999] Daniel C. Dennett, "La peligrosa idea de Darwin",
       Círculo de Lectores, Madrid, 1999.

                           Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
  BIBLIOGRAFÍA (COMPLEJIDAD, CAOS).
     – [Lewin 1992] Roger Lewin, "Complexity: Life at the edge of
       chaos", MacMillan Publishing Company, New York, 1992.
     – [Waldrop 1992] M. Mitchell Waldrop, "Complexity", Simon &
       Schuster, New York, 1992.
     – [Wagensberg 1985] Jorge Wagensberg, "Ideas sobre la
       complejidad del mundo", Tusquets Editores, Barcelona, 1985.
     – [Prigogine 1997] Ilya Prigogine, "El fin de las certidumbres",
       Taurus, Madrid, 1997.
     – [Prigogine 1997] Ilya Prigogine, "La estructura de lo complejo",
       Alianza Editorial, Madrid, 1997.
     – [Kauffman 1993] Stuart A. Kauffman, "The origins of order. Self-
       organization selection in evolution", Oxford University Press,
       New York, 1993.
     – [Kauffman 2000] Stuart Kauffman, "Investigations", Oxford
       University Press, New  York,
                            Angel      2000.
                                  - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN

 BIBLIOGRAFÍA (VIDA ARTIFICIAL).
     – [Bedau 2000] Mark A. Bedau, John S. McCaskill, Norman
       H. Packard, Steen Rasmussen, "Artificial Life VII", MIT
       Press, Cambridge, Massachusetts, 2000.
     – [Langton 1995] Cristopher G. Langton (editor), "Artificial
       Life: an overview", The MIT Press, Cambridge -
       Massachusetts, 1995.
     – [Langton 1997] Cristopher G. Langton, Katsunori
       Shimohara (editores), "Artificial Life V", The MIT Press,
       Cambridge - Massachusetts, 1997.

                         Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
  BIBLIOGRAFÍA (COMPUTACIÓN
    EVOLUTIVA):
     – [Holland 1992] Holland, “Algoritmos genéticos”, Rev.
       Investigación y Ciencia, No. 192, pag. 38-45, Barcelona, 1992.
     – [Riolo 1992] Rick L. Riolo, “Los bits mejor dotados”, Rev.
       Investigación y Ciencia, No. 192, pag. 84-87, Barcelona, 1992.
     – [Gómez 2001] José Alejandro Gómez Teshima, "Máquinas de
       estados finitos evolutivas (FSMs) usando Algoritmos Genéticos",
       Proyecto de grado en Ingeniería Electrónica, Universidad del
       Valle, Octubre de 2001.
     – [Cabezas 2004] Iván Mauricio Cabezas Troyano, “Algoritmos
       Genéticos Híbridos Distribuidos”, Proyecto de grado de
       Ingeniería de Sistemas, EISC, Universidad del Valle, Cali, 2004.

                           Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

INTRODUCCIÓN
  BIBLIOGRAFÍA (COMPUTACIÓN
    EVOLUTIVA):
     – [Fogel 1967] Lawrence J. Fogel, Alvin J. Owens, Michael J.
       Walsh, "Artificial intelligence through simulated evolution", John
       Willey & Sons, New York, 1967.
     – [Fogel 1995] D. B. Fogel, "Evolutionary Computation", IEEE
       Press, New York, 1995.
     – [GECCO 2001] Lee Spector, "Proceedings of the Genetic and
       Evolutionary Computation Conference", Morgan Kaufmann
       Publishers, San Francisco, California, 2001.
     – [Geyer 1995] Andreas Geyer-Schulz, "Fuzzy Rule-Based Expert
       Systems and Genetic Machine Learning", Physica-Verlag
       Heidelberg, Alemania, 1995.
     – [Nolfi 2000] Stefano Nolfi, “Evolutionary Robotics: The Biology,
       Intelligence and Technology of Self-Organized Machines“, MIT
       Press, Cambridge, 2000.Angel - EISC - Univalle

FCI :: CE :

        INTRODUCCIÓN

                      CROMOSOMA

     GEN                                EXPRESIÓN

                                                            if(x > y + z)
ALELOS de un GEN                                                for(i = 0; i < 100; i++)
                                                                   z += y;

                   G E NO TIP O                              FE NO TIP O
                                  Angel - EISC - Univalle

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