CONCLUSIONES

Del ejemplo anterior podemos obtener varias conclusiones acerca del uso del algoritmo genéticos para la solución de problemas:

• Si ya se tiene una forma analitica o matemática para la solución del problema NO se debe usa algoritmos geneticos.
• Una de las partes mas importante del algoritmo es la función de "adaptación" ya que de acuerdo a esta evolucionan los parámetros indicados.
• Si la mutación en los individuos, se peuden "contaminar", es decir ya se crusan individuos con los mismos genes (todos los parametros son iguales) y por lo tamto no hay evolución, y por otro lado la necesidad de cambiar el rumbo de las generaciones si estas son las generaciones presentes son iguales a las pasadas.
• Los algoritmos genéticos son un proceso de prueba y error. Aunque el ejemplo muestra una función de evaluación sencilla, existen evaluaciones mucho mas complicadas que pretenden llegar más rapido a la solución, en lugar de ir casi a "ciegas".
• Los algoritmos genéticos han probado ser de gran ayuda en tareas en las que no se tiene conocimiento de cual es la mejor combinación de valores que lleva a una solución o a un óptimo. Una aplicación interesante de estos estan en la solución de la topologia óptima de las redes neuronales, asi como la asignación de peso a cada neurona.

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