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⭐Belgrano. Las tesinas UNIVERSIDAD DE BELGRANO. Departamento de Investigación Abril Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática
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Raquel Saavedra Olivares
1 UNIVERSIDAD DE BELGRANO Las tesinas de Belgrano Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática Optimización evolutiva de trayectorias de plataformas robóticas Nº 72 Pablo Luis Pettis Tutor: Raimundo O. D Aquila Departamento de Investigación Abril 20032 23 Resumen Este trabajo presenta la aplicación de técnicas provenientes de la Computación Evolutiva a la planificación de trayectorias de robots móviles autónomos, dentro de un ambiente conocido. El problema tratado encuadra dentro de la aplicación de técnicas de búsqueda y optimización de trayectorias, orientada a la robótica. La resolución de este problema requirió la personalización de los operadores genéticos, cruzamiento y la mutación, debido a la naturaleza de longitud variable de los individuos que componen la población. Esto, a su vez, da la posibilidad de visualizar, gráfica y claramente, la evolución de la aptitud de la población a medida que transcurren las generaciones. De acuerdo a lo experimentado, si el Algoritmo Evolutivo se ejecuta con parámetros adecuados, se obtendrán soluciones satisfactorias, en general serán cuasi-óptimas. Pueden encontrase dificultades ante óptimos locales pronunciados, para lo que se deja planteada una posible solución. Palabras Clave Inteligencia Artificial Sistemas Inteligentes Robótica Computación Evolutiva Algoritmos Evolutivos Planificación de caminos Abstract This work presents the application of techniques coming from Evolutionary Computing to autonomous mobile robot s trajectories, in a well known environment. The problem addressed is focused within trajectories search and optimization applications, aimed to robotics. The resolution of this problem required the customization of the operators, these are, crossover and mutation, because of the variable nature of the individuals which compose the population. At the same time, this gives the possibility of watching population s aptitude evolution throughout generations, visually and clearly. According to experimentation, satisfactory solutions, generally almost optimum ones, will be obtained if the Evolutionary Algorithm is executed with appropiate parameters. Difficulties would be found upon marked local optimums, for what a possible solution is left stated. Keywords Artificial Intelligence Intelligent Systems Robotics Evolutionary Computing Evolutionary Algorithms Path Planification 34 45 Índice 1. Introducción Planteamiento y objetivos Estado del Arte Introducción a la Computación Evolutiva Estructura genérica de los Algoritmos Evolutivos La Computación Evolutiva en el contexto de los problemas de búsqueda y optimización Clasificación general de los procedimientos de optimización Complejidad de los problemas de optimización Fortaleza y robustez. El conflicto entre generalidad y eficiencia Técnicas clásicas de búsqueda y optimización Algoritmos Genéticos Diferencias entre los Algoritmos Genéticos y los métodos tradicionales Estructura y componentes básicos Métodos y criterios necesarios para implantar un Algoritmo Genético Mecanismos de muestreo de poblaciones Procedimientos básicos de un Algoritmo Genético El Algoritmo Genético Básico (SGA). Implantación y ejemplos Dificultades en el uso de los Algoritmos Genéticos. Planteamiento y resolución Limitaciones de los Algoritmos Genéticos e inconvenientes asociados El problema de la debilidad de los Algoritmos Genéticos El problema de la diversidad en los Algoritmos Genéticos Convergencia prematura por problemas con la diversidad Resolución de inconvenientes, mejoras y alternativas El problema de la representación y la codificación Elección de la población inicial Convergencia en los Algoritmos Genéticos y criterios de terminación Parametrización de los Algoritmos Genéticos Trabajos realizados en relación al tema Definición del problema Solución Propuesta Representación Definición de la Función Aptitud Parametrización Población inicial y procesos de selección Operadores genéticos Criterio de parada Resultados Experimentales Conclusiones y futuras líneas de investigación Referencias Bibliográficas6 1. Introducción 1.1 Planteamiento y objetivos El planeamiento de trayectorias es probablemente una de las tareas más fundamentales en aplicaciones de robótica. La solución a este problema es muy importante en muchas aplicaciones industriales, como soldadura, pintado y pegado en líneas de montaje. Este problema puede ser tratado tanto mediante técnicas algorítmicas como otras, provenientes de los paradigmas de los Sistemas Inteligentes, en particular, los de la Computación Evolutiva. Bajo el término de Computación Evolutiva se engloba a una amplio conjunto de técnicas de resolución de problemas complejos basadas en la emulación de los procesos naturales de evolución. El principal aporte de la Computación Evolutiva a la metodología de resolución de problemas consiste en el uso de mecanismos de selección de soluciones potenciales y de construcción de nuevos candidatos por recombinación de características de otros ya presentes, de modo parecido a como ocurre en la evolución de los organismos naturales. Debe quedar bien claro que la Computación Evolutiva no trata tanto de reproducir ciertos fenómenos que suceden en la naturaleza como de aprovechar las ideas genéricas que hay detrás de ellos. Efectivamente, en el momento en que se tienen varios candidatos a solución para un problema surge inmediatamente la necesidad de establecer criterios de calidad y de selección, en función de la calidad, y también la idea de combinar características de buenas soluciones para obtener otras mejores. Dado que fue en el mundo natural donde primeramente se han planteado problemas de ese tipo, no tiene nada de extraño el que al aplicar tales ideas en la resolución de problemas científicos y técnicos se obtengan procedimientos bastante parecidos a los ya encontrados por la naturaleza tras un largo periodo de adaptación. Precisamente, la Computación Evolutiva surge a finales de los años 60 cuando John Holland se planteó la posibilidad de incorporar los mecanismos naturales de selección y supervivencia para resolver una gran cantidad de problemas de Inteligencia Artificial que ya habían sido resueltos muy eficientemente por la Naturaleza, pero que resultaban decepcionantemente inabordables mediante computadoras; el fruto de sus investigaciones ha sido considerado como el punto de arranque de la Computación Evolutiva. Los intereses de Holland y sus colaboradores fueron en principio académicos: esencialmente trataban de introducir un marco más amplio en el que englobar la Inteligencia Artificial con la intención de resolver ciertos problemas genéricos que constantemente aparecían en dicha disciplina; a la hora de llevarlas a la práctica las ideas de Holland resultaban, en el mejor de los casos, poco eficientes. Sin embargo. a mediados de los 80 la aparición de computadoras de altas prestaciones y bajo costo cambia por completo el panorama: la Computación Evolutiva se puede utilizar para resolver con éxito ciertos tipos de problemas de la ingeniería y de las ciencias sociales que anteriormente eran difícilmente resolubles. De ésta época son el libro de Goldberg [1] y el de Davis [5]; en ellos se plantean y resuelven problemas de la vida real en los que hay de por medio apreciables cantidades de dinero. Posiblemente como consecuencia del esfuerzo divulgador de éstos autores y debido también a las nuevas posibilidades que se vislumbraban, el desarrollo de la Computación Evolutiva a partir de entonces fue espectacular. Las implantaciones concretas de los modelos de la Computación Evolutiva se conocen como Algoritmos Evolutivos. En la actualidad funcionan con éxito aplicaciones industriales de los Algoritmos Evolutivos en campos tan dispares como el diseño de turbinas multietapa, el control de redes de distribución de gas, la planificación de tareas, el cálculo de estrategias de mercado o el cortado de piezas con mínimo desperdicio, por citar algunas. En la última década los Algoritmos Evolutivos específicamente han sido utilizados en muchos campos como lo que tiene que ver con sistemas de identificación, planificación y scheduling, procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones y de voz. Este trabajo trata la generación de trayectorias para robots móviles autónomos mediante Algoritmos Evolutivos. Estas trayectorias tendrán la particularidad de ser off-line, sobre ejes cartesianos, y libres de obstáculos, los cuales deberán ser esquivados con precisión. La aplicación de esta técnica de la Computación Evolutiva estará acompañada de una interfaz gráfica que permita observar claramente cómo se llega a la solución para cada caso en particular. Objetivos Dentro de este contexto se plantea como trabajo final de carrera para Ingeniería Informática, una aplicación práctica relacionada con los Algoritmos Evolutivos. Para ello, el proyecto se basa en los siguientes objetivos: 67 Realizar una búsqueda bibliográfica, lo más amplia posible, de toda la información relacionada con este tema seleccionando, que sea más relevante desde un punto de vista práctico. Resolver completamente algún problema de ingeniería real utilizando las rutinas estudiadas. En este caso consiste en la utilización de la Computación Evolutiva para la búsqueda de una trayectoria adecuada entre dos puntos de una plataforma recorrida por un robot móvil autónomo, mostrando claramente, de modo gráfico, la evolución de la solución generada por el Algoritmo Evolutivo. Con la intención de cumplir estos objetivos se ha elaborado una aplicación que resuelve el problema anteriormente planteado, mostrando gráficamente la constante evolución de las soluciones que surgen del Algoritmo Evolutivo, además de una investigación que consta de los capítulos que se describen a continuación. Estado del arte: Aquí se presenta a la Computación Evolutiva describiendo el lugar que ocupa en el contexto de los problemas de búsqueda y optimización. También se muestra la estructura y componentes básicos de los Algoritmos Evolutivos, así como los métodos y criterios necesarios para implantarlos. Por último se realizará una síntesis de trabajos similares que apuntan a resolver el problema planteado, destacando lo que es diferente en esta propuesta. Definición del problema: Planteo preciso del problema que se dispone a resolver, incluyendo todas las consideraciones pertinentes. Solución propuesta: Se detallará todo lo que tiene que ver con el método que llevamos adelante para resolver el problema definido. Resultados experimentales: En este capítulo se ilustrará lo obtenido mediante cada uno de los métodos aplicados, destacando las virtudes y defectos de cada uno, como así también al más apto para llegar a una solución cercana a la óptima. Conclusiones y futuras líneas de investigación. 2. Estado del Arte 2.1 Introducción a la Computación Evolutiva La Computación Evolutiva es un enfoque alternativo para abordar problemas complejos de búsqueda y aprendizaje a través de modelos computacionales de procesos evolutivos. Las implantaciones concretas de tales modelos se conocen como Algoritmos Evolutivos. El propósito genérico de los Algoritmos Evolutivos consiste en guiar una búsqueda estocástica haciendo evolucionar a un conjunto de estructuras y seleccionando de modo iterativo las más adecuadas. La Computación Evolutiva forma parte a su vez de un conjunto de metodologías de resolución de problemas que simulan con mayor o menor exactitud procesos naturales, como las Redes Neuronales. Todas ellas se engloban bajo el término Computación Natural. Pese a lo que pudiera parecer, el desarrollo de la Computación Natural no se debió tanto a disquisiciones académicas sino a la necesidad de resolver problemas cada vez más complejos en múltiples campos del conocimiento. Tal como se plantean dichos problemas las técnicas clásicas de búsqueda determinística y analítica no suelen ser de gran utilidad, lo que obliga a desarrollar nuevos paradigmas menos analíticos 1 y más sintéticos 2. En tal circunstancia. la búsqueda de analogías con la naturaleza es más una necesidad que una preferencia estética. Debe quedar claro en todo momento que no se persigue una simulación 3 de los procesos naturales, sino más bien una emulación 4 de dichos procesos. Por eso, un Algoritmo Evolutivo será tanto mejor cuanto mejores resultados proporcione en la resolución del problema planteado, independientemente de su fidelidad a la biología. De hecho, la mayoría de algoritmos que se derivan de este enfoque son exageradamente simplistas desde un punto de vista biológico, pero lo suficientemente complejos como para proporcionar robustos y potentes mecanismos de búsqueda. 2.2 Estructura genérica de los Algoritmos Evolutivos Como ya quedó dicho, la metodología de la Computación Evolutiva se plasma en los Algoritmos Evolutivos. En general, se llama Algoritmo Evolutivo a cualquier procedimiento estocástico de búsqueda basado en el principio de evolución. Dicho principio tiene una doble vertiente: la finalidad última es la supervivencia del más apto, el modo de conseguirlo es por adaptación al entorno. De un modo más gráfico, los más aptos tienen más posibilidades de sobrevivir y, como resultado, más oportunidades de transmitir sus características a las generaciones siguientes. 78 Más concretamente, al ejecutar un Algoritmo Evolutivo, una población de individuos, que representan a un conjunto de candidatos a soluciones de un problema, es sometida a una serie de transformaciones con las que se actualiza la búsqueda y después a un proceso de selección que favorece a los mejores individuos. Cada ciclo de transformación + selección constituye una generación. Se espera del Algoritmo Evolutivo que, tras cierto número de generaciones (iteraciones) el mejor individuo esté razonablemente próximo a la solución buscada. Dicho de otra manera, la Computación Evolutiva trata de desarrollar mecanismos estocásticos de búsqueda en paralelo con los que mejorar las técnicas clásicas de búsqueda determinista cuando estas no sean buenas o ni siquiera existan. Para que la mejora sea efectiva, tales mecanismos deben estar dirigidos, de ahí la necesidad de introducir un procedimiento de selección. En definitiva, para poder emular suficientemente el proceso de evolución el Algoritmo Evolutivo debe disponer de: 1. Una población de posibles soluciones debidamente representadas a través de individuos. 2. Un procedimiento de selección basado en la aptitud de los individuos. 3. Un procedimiento de transformación, esto es, de construcción de nuevas soluciones a partir de las disponibles actualmente. Una vez que estos elementos han sido convenientemente especificados se implanta el Algoritmo Evolutivo siguiendo el esquema general: BeginAlgorithm{EvolutionAlgorithm} P[0] = InitPop(); FitP[0] = EvalPop(P[0]) ; for(t = 0; t < MaxNumGen; t++) { Q[t] = SeleccionarProgenitores(P[t]) ; Q[t] = Transformar(Q[t]); Reproducción FitQ[t] = EvalPop(Q[t]) ; P[t] = SelSurv(P[t],Q[t],FitP[t],FitQ[t]); FitP[t] = EvalPop(P[t]) ; If (ChkTermCond(P[t], FitP[t])) return; } EndAlgorithm Población inicial Aptitudes iniciales Selección de reproductores Se evalúan la nueva población Condición de terminación Sobre ese esquema general se han desarrollado los siguientes paradigmas fundamentales: Algoritmos Genéticos: Cada cromosoma está constituido por una secuencia de binits. Programación Evolutiva: Es una generalización de los Algoritmos Genéticos. Se utilizan otras estructuras de datos que permitan lograr representaciones más eficientes de acuerdo al problema. Programación Genética: Cada cromosoma es un programa computacional en un lenguaje dado. Está usualmente constituido por secuencias de instrucciones del lenguaje 2.3 La Computación Evolutiva en el contexto de los problemas de búsqueda y optimización. Antes de entrar con detalle en la descripción de los cuatro paradigmas de la Computación Evolutiva conviene hacer un breve repaso a los conceptos elementales de la teoría general de búsqueda y optimización. Así se introducirá la terminología básica y además se situarán los Algoritmos Evolutivos en el marco de comparación adecuado. Se debe notar que los términos búsqueda y optimización son dos facetas de un mismo concepto: La diferencia estriba en que al decir búsqueda se quiere hacer hincapié en el proceso en sí, mientras que al decir optimización se destaca más el resultado de tal proceso. Sin pérdida de generalidad se puede admitir que se resuelve una maximización, pues para minimizar basta con cambiarle el signo a f(x). Para mayor sencillez se supondrá también que la optimización es monoobjetivo, esto es, que f(x) devuelve un escalar Clasificación general de los procedimientos de optimización De modo general se pueden establecer cinco criterios de clasificación para los procedimientos de optimización: 89 1. Basándose en la naturaleza de las soluciones las optimizaciones pueden ser: Numéricas: Si la solución queda completamente especificada en términos de un conjunto de m parámetros o atributos. Combinatorias: Si para especificar la solución no sólo hay que especificar un conjunto de m parámetros, sino también el orden (total o parcial) con que estos se combinan para dar dicha solución. En último término puede ocurrir que sea irrelevante la naturaleza de los atributos y sólo importe su orden. En tal caso se habla de problemas basados en el orden. 2. Basándose en el grado de aleatoriedad que se le da al proceso de búsqueda las optimizaciones pueden ser: Deterministas o dirigidas: El procedimiento de búsqueda es completamente determinista, es decir, en las mismas condiciones de partida proporciona idénticos resultados. Aleatorias o al azar: El procedimiento de búsqueda es completamente aleatorio. Habitualmente, se delimita una región de búsqueda y se toman puntos al azar dentro de ellas. Después mediante argumentos estadísticos se puede dar una estimación de máxima verosimilitud para el valor del óptimo. Estocásticas u orientadas: Se combinan en proporción variable la búsqueda determinista con la búsqueda aleatoria. La componente determinista orienta la dirección de búsqueda y la aleatoria se encarga de la búsqueda local. Las técnicas clásicas de optimización, ya sean analíticas o enumerativas, son todas deterministas; por lo común son las más eficientes, pero son muy específicas y precisan mucho conocimiento adicional sobre la función objetivo así como el uso de hipótesis suplementarias de buen comportamiento, entre otros inconvenientes. En cuanto a las técnicas aleatorias la situación es opuesta: no requieren ninguna información adicional y se pueden aplicar a cualquier tipo de problemas, pero son poco eficientes. Por estos motivos resulta conveniente buscar un punto intermedio entre la máxima eficiencia de las técnicas deterministas y la máxima eficacia de las aleatorias. 3. Basándose en la dirección preferente de búsqueda las optimizaciones pueden ser: En profundidad ó Explotadoras: La búsqueda da prioridad a la explotación de las soluciones disponibles antes que a la exploración de nuevas soluciones. En anchura ó Exploradoras: La búsqueda da prioridad a la exploración de nuevas soluciones antes que a la explotación de las disponibles. En pocas palabras, la exploración trata de obtener más conocimiento del espacio de búsqueda y la explotación trata de aprovechar el que ya se tiene. Muchos métodos de búsqueda no son explotadores o exploradores puros, sino que combinan ambos procedimientos. De hecho es deseable tener control sobre la relación explotación - exploración. Idealmente, esa relación debería poderse expresar como un cociente entre dos parámetros al que se llama grado de penetración. 4. Basándose en el número de candidatos a solución que se mantienen simultáneamente las búsquedas pueden ser: Simples: Se mantiene un solo candidato a solución que se va actualizando sucesivamente para proporcionar, presumiblemente, soluciones cada vez más exactas del problema. Múltiples: Se mantienen simultáneamente varios candidatos a solución con los cuales se va acotando cada vez con más precisión la región (o regiones) donde se encuentra el/los óptimo/s. Son las más apropiadas para implantaciones en paralelo. Aunque son computacionalmente más costosas, las búsquedas múltiples presentan tal cantidad de ventajas sobre las búsquedas simples que se deberían usar siempre que fuera posible, aunque no se disponga de procesadores en paralelo. 5. Basándose en la información disponible sobre la función a optimizar las búsquedas pueden ser: Ciegas: El proceso a optimizar funciona como una caja negra que ante ciertos valores de los parámetros devuelve un valor del objetivo. Es decir, no se dispone de ninguna información explícita sobre la aplicación f(x). A estos métodos de optimización se los denomina como optimización mediante cajas negras. La ventaja de estos métodos es que proporcionan algoritmos de búsqueda de propósito general, los cuales son muy fáciles de implantar para un problema específico. Heurísticas: Se dispone de cierta información explícita sobre el proceso a optimizar, la cual se puede aprovechar para guiar la búsqueda. En la jerga del ramo a dicha información útil para la búsqueda se le llama conocimiento específico. Las técnicas heurísticas proporcionan algoritmos dedicados de búsqueda, esto es, específicos para un problema concreto y difícilmente adaptables para cualquier otro. 910 Tradicionalmente se ha tratado de añadir la máxima cantidad de conocimiento específico en los problemas de optimización, dado que es lo que más eficacia da a la búsqueda. Sin embargo, en problemas reales de mediana complejidad resulta muy difícil, cuando no imposible, encontrar tal información y la que se encuentra no suele ser de muy buena calidad. A efectos prácticos, el conocimiento específico sólo sirve verdaderamente cuando es de buena calidad, y aun así se debe tener cuidado porque acentúa la tendencia a estancar la búsqueda en óptimos locales. La cuestión de si añadir conocimiento específico a un problema y de cuánto y cómo añadirlo es fundamental en la teoría moderna de optimización Complejidad de los problemas de optimización Atendiendo a su complejidad, se dice de un problema de optimización que es polinómicamente programable cuando existen procedimientos de resolución que dan la respuesta tras realizar un número de operaciones que es, a lo sumo, una función polinómica del tamaño del problema. Este es un requisito mínimo de complejidad, es decir, si un problema no es polinómicamente programable todos los métodos de resolución serán inútiles para tamaños crecientes del problema ya que ningún computador sería capaz de afrontarlos en un tiempo razonable. Por desgracia, gran número de los problemas de optimización que surgen en la práctica no son polinómicamente programables y, lo que es peor, existen buenas razones teóricas para pensar que ésta es una característica intrínseca de tales problemas, esto es, es imposible encontrar un procedimiento polinómico de búsqueda que los resuelva. Dado que tales problemas se deben resolver de un modo u otro caben las siguientes alternativas: 1. Modificar el problema de tal manera que admita un algoritmo de resolución aproximada, esto es, que encuentre buenas soluciones pero no necesariamente la mejor. A tales soluciones se les llama cuasi óptimos. 2. Desarrollar algoritmos específicos que encuentren la solución en algunos casos, pero no necesariamente en todos, con la esperanza (más o menos fundada) de que los problemas que surgen en la práctica entren en el primer grupo. 3. Rebajar las restricciones del problema para que admita un algoritmo de resolución en tiempo polinómico y obtener varias soluciones. Se elegirá la que más se ajuste a las restricciones originales. 4. Investigar el intervalo de algoritmos cuasi-polinómicos. Los algoritmos de resolución en tiempo no exponencial dan algunas esperanzas de resolver problemas moderadamente grandes. Los nuevos métodos de optimización deben poder contemplar la utilización de estas u otras alternativas para proporcionar soluciones razonables a problemas de este tipo. Concretamente, los Algoritmos Evolutivos suelen hacer uso de la primera alternativa, buscan cuasi-óptimos Fortaleza y robustez. El conflicto entre generalidad y eficiencia Tradicionalmente, la característica global más importante de un método de búsqueda es su fortaleza. Esta se mide en términos de eficiencia: un método es tanto más fuerte cuanto más eficientemente lleve a cabo su tarea. Ahora bien, un postulado fundamental de la teoría de optimización afirma que la eficiencia y la generalidad son objetivos contrapuestos, esto es, cuanto más fuerte sea un método menor cantidad de problemas será capaz de resolver y viceversa. Es precisamente a esto a lo que se refiere la bibliografía al hablar del conflicto entre generalidad y eficiencia. Los métodos heurísticos y/o deterministas son los que más fortaleza poseen. Tradicionalmente han sido los más usados porque es preferible tener poca generalidad antes que poca eficiencia. Sin embargo, el incremento de la cantidad y complejidad de los problemas a resolver llevó a mediados de la década de los 60 formular la siguiente cuestión: 10 Admitiendo que para los procedimientos tradicionales de búsqueda la relación generalidad vs. eficiencia es inevitablemente constante. Existen otros procedimientos de búsqueda para los que dicho producto sea mayor? Esto lleva a cuestionar el papel fundamental que se otorga a la fortaleza para evaluar la calidad de un método de búsqueda y a introducir una nueva característica de los métodos de búsqueda: la robustez. Un método es tanto más robusto cuanto mayor sea la relación generalidad x eficiencia. Desde esta perspectiva, se trata de determinar si existen métodos de búsqueda más robustos que los tradicionales. Como consecuencia del gran número de investigaciones iniciadas en aquella época se han encontrado efectivamente nuevos procedimientos de búsqueda más robustos que las tradicionales. Para ello ha sido11 necesario relativizar las exigencias de fortaleza y aprovechar las buenas cualidades en términos de robustez que proporcionan el no determinismo y la opacidad, esto es la no utilización de conocimiento específico. 2.4 Técnicas clásicas de búsqueda y optimización Se hará un recorrido somero sobre las técnicas de optimización más comunes, no tanto para describirlas sino para enumerar sus limitaciones en términos de robustez. Técnicas analíticas de búsqueda y optimización De manera general, las técnicas clásicas de búsqueda y optimización se pueden clasificar como analíticas o como enumerativas. Las técnicas analíticas están especialmente indicadas para problemas numéricos con las siguientes propiedades: El espacio de búsqueda ha de estar claramente definido y ser continuo y regular para que en todo momento tenga sentido el concepto de vecindad. La función objetivo no debe ser ruidosa (a cada entrada le ha de corresponder siempre la misma salida) y ha de ser lo suficientemente lisa como para que en todo momento se pueda definir una dirección preferente de búsqueda. Las técnicas clásicas hallan el óptimo resolviendo ecuaciones de modo directo o indirecto. La resolución directa sólo es abordable cuando f(x) se expresa como una composición analítica de funciones elementales y aún en tal caso puede ocurrir que no sea el mejor método. Los métodos indirectos de resolución buscan el óptimo trepando iterativamente la función objetivo en la dirección de máxima pendiente. Procediendo de este modo se garantiza encontrar un óptimo local o subóptimo (un punto rodeado de puntos peores que él), aunque no necesariamente el óptimo global. Este procedimiento de escalada da lugar a algoritmos de resolución muy sencillos, siempre y cuando se disponga de una buena técnica de determinación de la dirección de máxima pendiente. Habitualmente, tal dirección se determina a través de modelos locales aproximados de primer o segundo orden auxiliados por procedimientos diversos que evitan el estancamiento de la búsqueda en mesetas, en grietas o en puntos singulares. Todas estas técnicas analíticas tienen dos serias desventajas, que van en detrimento de su robustez. Primeramente. todas admiten de un modo u otro que aunque no se pueda dar una forma cerrada a la función objetivo, tiene sentido el concepto de pendiente ; ello restringe grandemente su campo de aplicación. A decir verdad, se han desarrollado técnicas analíticas de búsqueda que no hacen uso de dicho concepto, pero aun así siguen requiriendo que en todo momento esté completamente definida una dirección preferente de búsqueda. En definitiva, por una causa o por otra se precisa una gran cantidad de conocimiento específico. En segundo lugar, las técnicas analíticas son esencialmente locales, esto es, sólo pueden hallar subóptimos y, lo que es peor, en el caso de que haya varios (a esto se le llama multimodalidad) el acabar en uno u otro depende del punto inicial, siendo imposible determinar a priori a qué subóptimo llevará un punto inicial dado. Esos dos resultados se resumen en que. por un lado, las técnicas analíticas de optimización son muy eficientes pero muy específicas, esto es, muy fuertes. Por otro lado, las desventajas de la alta especificidad no se logran compensar con la alta eficiencia, lo que las hace poco robustas. Técnicas enumerativas de búsqueda y optimización El campo natural de aplicación de las técnicas enumerativas de optimización es el de los problemas combinatorios, aunque no de modo exclusivo. El método del simples, sin ir más lejos, es una técnica enumerativa para resolver problemas de optimización numérica y la Programación Dinámica de Bellman sirve tanto para problemas numéricos como combinatorios. No existen métodos generales para resolver problemas de optimización combinatoria. ni siquiera existe un problema típico. Debido en gran parte a esto, todas las técnicas enumerativas de búsqueda y optimización requieren gran cantidad de conocimiento específico. Las técnicas de búsqueda en grafos constituyen las herramientas más comunes para la búsqueda enumerativa. Procedimientos como el algoritmo A* o el de ramificación y acotación dan resultados bastante aceptables al resolver problemas combinatorios de mediano tamaño. Sin embargo, la mayoría de las técnicas clásicas para resolver problemas combinatorios tienen complejidad exponencial (esto es, el número de operaciones a realizar aumenta exponencialmente con el tamaño del problema), por lo que resultan ser inútiles en la resolución de problemas grandes. En definitiva, bien sea por su tendencia al crecimiento exponencial o por su alta solicitación de conocimiento específico, las técnicas enumerativas de optimización resultan ser poco robustas. 1112 La conclusión final que se extrae de este apartado es que las técnicas clásicas de optimización, bien por demasiado específicas bien por demasiado ineficientes, no tienen gran robustez. Precisamente, la Computación Evolutiva trata de incrementar la robustez de los métodos de búsqueda añadiéndoles eficacia manteniendo su generalidad y viceversa. 2.5 Algoritmos Genéticos De entre los paradigmas principales de la Computación Evolutiva, los Algoritmos Genéticos son los de mayor popularidad. Las razones de esta preeminencia son tanto teóricas como prácticas, siendo las más importantes: Los Algoritmos Genéticos reúnen de modo natural, todas las ideas fundamentales de la Computación Evolutiva. Son muy flexibles, es decir, pueden adoptar con facilidad nuevas ideas, generales o específicas, que surjan en el campo de la Computación Evolutiva. Además, se pueden hibridar fácilmente con otros paradigmas y enfoques, aunque no tengan ninguna relación con la Computación Evolutiva. De entre todos los paradigmas de la Computación Evolutiva son los que menos conocimiento específico necesitan para su funcionamiento, y en consecuencia, los más versátiles. Pero es que además pueden incorporar conocimiento específico con poco esfuerzo adicional. Son fácilmente implantables en computadores de capacidades medias, proporcionando resultados francamente aceptables, en cuanto a precisión y recursos empleados, para una gran cantidad de problemas difícilmente resolubles por otros métodos. Posiblemente como consecuencia de los anteriores argumentos los Algoritmos Genéticos son el paradigma más usado de entre los de la Computación Evolutiva y, junto con las Redes Neuronales, los más usados de toda la Computación Natural. Esto es importante en la medida en que pone a disposición del usuario gran cantidad de ensayos empíricos previos que proporcionan operadores, parámetros e implantaciones específicas para una amplia gama de problemas. Debido a todo esto, todo progreso en el campo de la Computación Evolutiva se plantea teniendo en mente este paradigma. La consecuencia final es que es imprescindible realizar un estudio amplio y pormenorizado de tales métodos si se quiere tener un conocimiento cabal de la Computación Evolutiva. Una definición general de los Algoritmos Genéticos podría ser como sigue: Los Algoritmos Genéticos son métodos estocásticos de búsqueda ciega de soluciones cuasi-óptimas. En ellos se mantiene una población que representa a un conjunto de posibles soluciones la cual es sometida a ciertas transformaciones con las que se trata de obtener nuevos candidatos y a un proceso de selección sesgado en favor de los mejores candidatos. Sin entrar de momento en pormenores, se debe señalar que la principal innovación de los Algoritmos Genéticos en el dominio de los métodos de búsqueda es la adición de un mecanismo de selección de soluciones. Recuérdese que la selección tiene dos vertientes: a corto plazo los mejores tienen más posibilidades de sobrevivir y a largo plazo los mejores tienen más posibilidades de tener descendencia. A causa de esto. el mecanismo de selección se desdobla en dos: uno elige los elementos que se van a trasformar posteriormente este es el operador de selección a secas; el otro operador elige los elementos que van a sobrevivir, por lo que se le llama reemplazo. En cuanto a las restantes características, cabe destacar que los Algoritmos Genéticos son métodos de búsqueda: Ciega, es decir, no disponen de ningún conocimiento específico del problema. de manera que la búsqueda se basa exclusivamente en los valores de la función objetivo. Codificada, puesto que no trabajan directamente sobre el dominio del problema, sino sobre representaciones de sus elementos. Múltiple, esto es, buscan simultáneamente entre un conjunto de candidatos. Estocástica referida tanto a las fases de selección como a las de transformación. Ello proporciona control sobre el factor de penetración de la búsqueda. Todas las características enumeradas se introducen deliberadamente para proporcionar más robustez a la búsqueda. esto es, para darle más eficiencia sin perder la generalidad y viceversa. Goldberg [1] justifica esta afinación del siguiente modo: Los Algoritmos Genéticos manejan variables de decisión o de control representadas como cadenas con el fin de explotar similitudes entre cadenas de altas prestaciones. Otros métodos tratan habitualmente con las funciones y sus variables de control directamente. Dado que los Algoritmos Genéticos operan en el nivel de códigos, son difíciles de engañar aun cuando la función sea difícil para los enfoques tradicionales. Los Algoritmos Genéticos trabajan con una población; muchos otros métodos trabajan con un único punto. De este modo, los Algoritmos Genéticos encuentran seguridad en la cantidad. Al mantener una población de puntos bien adaptados, se reduce la probabilidad de alcanzar un falso óptimo. 1213 Los Algoritmos Genéticos consiguen gran parte de su amplitud ignorando la información que no sea la del objetivo. Otros métodos se basan fuertemente en tal información, y en problemas donde la información necesaria no está disponible o es difícil de conseguir, estos otros métodos fallan. Los Algoritmos Genéticos son generales porque explotan la información disponible en cualquier problema de búsqueda. Los Algoritmos Genéticos procesan similitudes en el código subyacente junto con información proveniente de la ordenación de las estructuras de acuerdo con sus capacidades de supervivencia en el entorno actual. Al explotar una información tan fácilmente disponible, los Algoritmos Genéticos se pueden aplicar en prácticamente cualquier problema. Las reglas de transición de los Algoritmos Genéticos son estocásticas: otros muchos métodos tienen reglas de transición deterministas. Hay una diferencia. no obstante, entre los operadores estocásticos de los Algoritmos Genéticos y otros métodos que no son más que paseos aleatorios. Los Algoritmos Genéticos usan el azar para guiar una búsqueda fuertemente explotadora. Esto puede parecer inusual, usar del azar para conseguir resultados concretos (los mejores puntos), pero hay gran cantidad de precedentes en la naturaleza. Sin embargo, la característica esencial de los Algoritmos Genéticos no se observa directamente: es su capacidad de intercambio estructurado de información en paralelo, o abreviadamente el paralelismo implícito. De modo intuitivo, esta característica se refiere a lo siguiente: los Algoritmos Genéticos procesan externamente cadenas de códigos, sin embargo, lo que se está procesando internamente son similitudes entre cadenas y de manera tal que al procesar cada una de las cadenas de la población se están procesando a la vez todos los patrones de similitud que contienen, que son muchos más. Es precisamente por esta propiedad que los Algoritmos Genéticos son mucho más eficaces que otros métodos de búsqueda ciega. y por tanto más robustos con independencia de otras consideraciones Diferencias entre los Algoritmos Genéticos y los métodos tradicionales. Para sobrepasar a los métodos tradicionales en el búsqueda de robustez, los Algoritmos Genéticos deben diferir de estos en algunos puntos fundamentales. Los Algoritmos Genéticos difieren de otros procedimientos de búsqueda y optimización en los siguientes aspectos: 1. Los Algoritmos Genéticos trabajan con una codificación de los parámetros, no con los parámetros en sí. 2. Los Algoritmos Genéticos realizan búsquedas sobre un conjunto de puntos, no sobre un único punto. 3. Los Algoritmos Genéticos toman información a través de una función objetivo, no a través de información auxiliar. 4. Los Algoritmos Genéticos usan reglas de transición probabilísticas, no determinísticas. 5. Los operadores utilizados no dependen del problema. Los Algoritmos Genéticos requieren que la codificación de los parámetros posea una longitud finita basada en un alfabeto también finito. En muchos métodos de optimización nos movemos de un punto a otro cautelosamente utilizando reglas de transición para determinar el próximo. Este método punto-a-punto es peligroso porque lleva a encontrar falsos picos en espacios de búsqueda multimodal (de varios picos). A diferencia de esto, los Algoritmos Genéticos trabajan con una numerosa cantidad de puntos en simultáneo (individuos), escalando varios picos en paralelo; por lo tanto la probabilidad de encontrar un pico falso se reduce Estructura y componentes básicos Como ya quedó dicho en el capítulo anterior, al ejecutar un Algoritmo Evolutivo una población de individuos, que representan a un conjunto de candidatos a soluciones de un problema, es sometida a una serie de transformaciones con las que se actualiza la búsqueda y después a un proceso de selección que favorece a los mejores individuos. Cada ciclo de selección y búsqueda constituye una generación, y se espera del algoritmo evolutivo que, al cabo de un número razonable de generaciones, el mejor individuo represente a un candidato lo suficientemente próximo a la solución buscada. Los Algoritmos Genéticos, como ejemplo fundamental de Algoritmos Evolutivos, siguen dicho esquema básico con ciertas peculiaridades propias de la implantación que se verán seguidamente. De modo gráfico, la estructura genérica del bucle básico de un Algoritmo Genético se sintetiza en el siguiente diagrama: 1. Análisis: Separación y distinción de los elementos de un todo. 2. Síntesis: Composición de un todo por la reunión de sus partes. 3. Simular: Representar alguna cosa, fingiendo lo que no es. 4. Emular: Imitar las acciones de otro procurando igualarle y aun excederle. 1314 Selección Pop(n) Reproducción Reemplazo Como puede verse, una población Pop, que consta de n miembros se somete a un proceso de selección para constituir una población intermedia AuxPop de n criadores. De dicha población intermedia se extrae un grupo reducido de individuos llamados progenitores que son los que efectivamente se van a reproducir. Sirviéndose de los operadores genéticos, los progenitores son sometidos a ciertas transformaciones de alteración y recombinación en la fase de reproducción en virtud de las cuales se generan S nuevos individuos que constituyen la Descendencia. Para formar la nueva población Pop[t + 1] se deben seleccionar n supervivientes de entre los n + s de la población auxiliar y la descendencia, eso se hace en la fase de reemplazo. Como ya se comentó, la selección se hace en dos etapas con la idea de emular las dos vertientes del Principio de Selección natural: selección de criadores o selección a secas y selección de supervivientes para la próxima generación o reemplazo. Los objetos que se someten a evolución en un Algoritmo Genético son cadenas binarias y sobre las que se codifican los elementos del espacio de búsqueda; ambos reciben el nombre de individuo, codificado el uno y sin codificar el otro. También son usuales las denominaciones ejemplar, muestra o punto. Cada individuo x consta de m posiciones que son ocupadas por otros tantos atributos o genes los cuales se codifican en L = L L m bits. Naturalmente, si un atributo puede tomar más de dos valores se deberá representar mediante varios bits; entonces se deberá codificar mediante Lj = [Log 2 a j ] bits. En este punto conviene distinguir entre la estructura de los individuos y el contenido de cada uno: la estructura se deriva de la representación, es igual para todos y se expresa así «los 4 primeros bits representan al primer gen, los 8 siguientes al segundo, etc...», el contenido se deriva de la codificación y es simplemente el entero binario con que se codifica cierto individuo. En la jerga al uso a la estructura de un individuo se le dice genotipo y a su contenido fenotipo. A la hora de programar un Algoritmo Genético, el genotipo se implanta a través de una clase y los fenotipos a través de objetos o «instanciaciones» de dicha clase. Todo el procedimiento de búsqueda está guiado exclusivamente por una función de aptitud u(x), la cual se obtiene directamente a partir de la función de evaluación f(x) del correspondiente problema. La función de evaluación no tiene por qué estar expresada de forma cerrada como una función objetivo clásica; basta con que proporcione un índice de idoneidad para cada uno de los candidatos a solución que se le presenten. De todos modos, es conveniente que el procedimiento de obtención de dicho índice se pueda implantar con facilidad en un computador, dado que la evolución de todo el algoritmo va a depender de él. Comúnmente, a los valores proporcionados por la función de evaluación se les dice evaluaciones o bien aptitudes brutas mientras que a los valores proporcionados por la función de aptitud se les dice aptitudes a secas, y también, para distinguirlas de las aptitudes brutas, aptitudes netas Métodos y criterios necesarios para implantar un Algoritmo Genético Para implantar un Algoritmo Genético es necesario definir de modo inequívoco los siguientes métodos y criterios. Criterio de codificación: Dado que los Algoritmo Genéticos operan exclusivamente con cadenas binarias (representación) se debe especificar el procedimiento (codificación) con el que se hace corresponder cada punto del dominio del problema con una cadena, o con la terminología anterior, el mecanismo de paso del genotipo a los fenotipos. Criterio de tratamiento de los individuos no factibles: No siempre es posible establecer una correspondencia punto por punto entre el dominio de un problema y el conjunto de las cadenas binarias de tamaño t usadas para resolverlo, o sea, el espacio de búsqueda. Como consecuencia, no todas las cadenas codifican elemento válidos del espacio de búsqueda y se deben habilitar procedimientos útiles para distinguirlas. 1415 Criterio de inicialización: Se refiere a cómo se debe construir la población inicial con la que se arranca el bucle básico del Algoritmo Genético. Criterio de parada: Se deben concretar las condiciones con las que se considera que el Algoritmo Genético ha dado con una solución aceptable o, en su defecto, ha fracasado en la búsqueda y no tiene sentido continuar. Funciones de evaluación y aptitud: Se debe concretar la función de evaluación más apropiada para el problema, así como la función de aptitud que utilizará el Algoritmo Genético para resolverlo. Operadores genéticos: Se llaman así a los operadores con los que se lleva a cabo la reproducción. Todo Algoritmo Genético hace uso de al menos dos operadores genéticos, el cruce y la mutación; no obstante ellos no son los únicos posibles y además admiten variaciones. Criterios de selección: La selección debe dirigir el proceso de búsqueda en favor de los miembros más aptos, pero existen muchas maneras de llevar esto a cabo. Criterios de reemplazo: Los criterios con que se seleccionan los criadores no necesariamente han de ser los mismos con que se seleccionan los supervivientes, de ahí la necesidad de especificarlos por separado. Parámetros de funcionamiento: Un Algoritmo Genético necesita que se le proporcionen ciertos parámetros de funcionamiento, tales como el tamaño de la población, las probabilidades de aplicación de los operadores genéticos, la precisión de la codificación, las tolerancias de la convergencia, etc. La elección de unas u otras no sólo depende del tipo de problema a resolver, sino también de que no se violen ciertos requisitos imprescindibles para el buen funcionamiento del Algoritmo Genético Mecanismos de muestreo de poblaciones Un mecanismo auxiliar pero fundamental para los Algoritmos Genéticos es el de muestreo de poblaciones, esto es, la elección según ciertos criterios de un subconjunto de k individuos de una población especificada. Los mecanismos de muestreo son muy variados, distinguiéndose tres grupos fundamentales según el grado de intervención del azar en el proceso: Muestreo directo: Se toma un subconjunto de individuos de la población siguiendo un criterio fijo, del estilo de «los k mejores», los k peores», «a dedo», etc. Muestreo aleatorio simple o equiprobable: Se asignan a todos los elementos de la población base las mismas probabilidades de formar parte de la muestra y se constituye ésta mediante ensayos de Bernuolli simples. Muestreos estocásticos: Se asignan probabilidades de selección o puntuaciones a los elementos de la población base en función (directa o indirecta) de su aptitud. Existen muchos mecanismos de muestreo estocástico según para lo que se apliquen. En concreto, al implantar Algoritmos Genéticos se usan fundamentalmente cuatro tipos de muestreo estocástico, que se describirán seguidamente. Para ilustrarlos, se considerará el problema de muestrear estocásticamente dos elementos de la población P = {x 1,x 2,x 3,x 4 } siendo las puntuaciones asociadas p 1 = 0.1, p 2 = 0.3, p 3 = 0.1 y p 4 = 0.5 respectivamente. Por sorteo: Se consideran las puntuaciones estrictamente como probabilidades de elección para formar la muestra, y se constituye ésta realizando k ensayos de una variable aleatoria con dicha distribución de probabilidades. Dado que habitualmente sólo se dispone de un generador de números aleatorios simples (uniformemente distribuidos entre 0 y 1), para simular un ensayo de la distribución {p 1:...,p n } se hace lo siguiente: 1. Se calculan las puntuaciones acumuladas así: q o := 0 q i := P P i ( i = 1,..., n) 2. Se genera un número aleatorio simple r Rand[0,1) 3. Se elige el individuo x i que verifique q < r < qi i 1 Para muestrear por sorteo k individuos, se modifican trivialmente los dos últimos pasos así: 2. Se generan k números aleatorios simples r Rand [0,1) ( = 1,..., k). j j 3. Para cada j = 1,..., k se elige el individuo x i que verifique q < r < qi i 1 Para el ejemplo propuesto las puntuaciones acumuladas son: q 1 = 0.1 q 2 = 0.4 q 3 = 0.5 q 4 = 1.0 respectivamente, y los k = 2 números aleatorios simples se han hallado como 1516 r 1 = y r 2 = De esta manera, el primer elemento de la muestra resulta ser x i dado que q 0 < r 1 < q 1 el segundo será x 4 puesto que q 3 < r 1 < q 4. Nótese que existe la posibilidad de que algunos individuos puedan ser elegidos varias veces en una muestra (los que tengan mayor puntuación o un golpe de buena suerte con los r j ) y que otros individuos pueden no ser elegidos nunca (los que tengan menor puntuación o mala suerte). Debido a sus buenas propiedades teóricas, este es el muestreo que se utiliza por defecto con los Algoritmo Genéticos. No obstante. por diversos motivos sus prestaciones en la práctica no están siempre a la altura de las expectativas teóricas. Por restos: A cada individuo x i se le asignan directamente ëp i * kû puestos en la muestra. Seguidamente los individuos se reparten los puestos vacantes en función de sus puntuaciones. El reparto se suele hacer por sorteo y entonces se le dice muestreo estocástico por restos. Para el ejemplo propuesto, a x 4 le corresponde un puesto en la muestra; el individuo que ocupe el otro puesto se elige por sorteo, se genera un número aleatorio simple r = y se compara con las puntuaciones acumuladas q 1, en este caso el puesto vacante le corresponde a x 2 dado que qi < r < q 2. Existe una variante en la que el reparto de las vacantes se hace por muestreo directo; nótese que en esta variante no hay ninguna intervención del azar, o sea, no es un método de muestreo estocástico sino directo, por este motivo se le llama muestreo determinista por restos, para distinguirlo del descrito anteriormente. Universal o por ruleta: Es análogo al muestreo por sorteo sólo que ahora se genera un único número aleatorio simple r y con él se asignan todas las muestras de modo parecido a como se haría al girar una ruleta. 16 Para simular una tirada de ruleta se definen a partir de r Rand[0,1) los suficientes números: r 1 := (r + j 1) / k («j = 1,..., k) Con eso ya se determina la muestra comparando los r j con las puntuaciones acumuladas a la manera habitual. Para el ejemplo propuesto, si el número aleatorio es r = entonces se tiene: r 1 = r 2 = lo que proporciona la muestra {x 2, x 4 }. Como puede verse, la implantación del muestreo estocástico universal es muy sencilla y rápida, y en la práctica proporciona unas prestaciones análogas a las del muestreo por sorteo; por este motivo se suele usar en sustitución de éste. Por torneos: Cada elemento de la muestra se toma eligiendo el mejor de los individuos de un conjunto de z elementos tomados al azar de la población base: esto se repite k veces hasta completar la muestra. El parámetro z suele ser un entero pequeño comparado con el tamaño de la población base, normalmente 2 ó 3. Nótese que en este caso no es necesario hacer la asignación de puntuaciones. Todos los mecanismos de muestreo vistos admiten algunas variantes no necesariamente excluyentes; las más empleadas al trabajar con Algoritmos Genéticos son estas tres: 1. muestreo diferenciado: Cada elemento de la población base se puede tomar para formar la muestra a lo sumo una vez. 2. muestreo conservador: Todos los elementos de la población base tienen alguna oportunidad de ser elegidos. También se le conoce como muestreo duro. 3. muestreo excluyente: Se excluyen a priori algunos individuos del proceso de muestreo. También se le llama muestreo extintivo. De esta manera se habla, por ejemplo, de que el proceso de selección de criadores de cierto Algoritmo Genético se ha implantado a través de un muestreo estocástico por torneos de tamaño 2 en la variedad conservadora Procedimientos básicos de un Algoritmo Genético Una vez vistos los principales mecanismos de muestreo, se pueden describir los tres procedimientos básicos de que consta un Algoritmo Genético, a saber: selección (de criadores). reproducción (o transformación) y reemplazo (o selección de supervivientes). Nótese que para implantar un Algoritmo Genético se requiere un mínimo de dos parámetros: el tamaño de la población n y el tamaño de la descendencia s.17 El proceso de selección: Consiste en muestrear, a partir de la población inicial. los n elementos de la población de criadores. El criterio concreto de muestreo depende del problema y del buen juicio del programador. Los más usados en la práctica son los muestreos por sorteo, por ruleta y por torneos, en sus variedades conservadoras. Los muestreos deterministas se usan muy poco, entre otros motivos porque van contra la filosofía del método. El proceso de reproducción: Aplicando los operadores de transformación (cruce, mutación, inversión,...) sobre ciertos miembros de la población de criadores se obtiene una descendencia de s nuevos miembros. La determinación exacta de qué miembros se van a reproducir (los progenitores) se suele realizar mediante ensayos de Bernuolli; se admite a veces la variedad excluyente. No es necesario (de hecho, no es habitual) dar por adelantado el valor de s, normalmente sólo se da su valor esperado de modo indirecto a través de las probabilidades de aplicación de los operadores genéticos. Cuanto más grande sea el valor (real o esperado) de s más variará la población de una generación a otra. Salvo indicación en contra. lo común es trabajar con valores de s no mayores del 60 % de n. Más adelante se verán los diversos operadores genéticos que se usan con los Algoritmo Genéticos. Ahora bien. existen dos grupos de operadores que nunca faltan en un algoritmo genético: el cruce y la mutación. Los operadores de cruce son el arquetipo de operadores de recombinación: actúan sobre parejas de individuos y normalmente originan otro par de individuos que combinan características de los progenitores. Dado que en los Algoritmos Genéticos los individuos están representados a través de cadenas binarias, el cruce se lleva a cabo por intercambio de segmentos.???????????????????????????? Cruce Los operadores de mutación, por su parte, son el arquetipo de operadores de alteración dado que actúan sobre individuos solos, realizando una pequeña modificación alguno de sus genes o en el conjunto. El motivo de hacer esta separación es el siguiente: entendiendo que la búsqueda propiamente dicha se lleva a cabo en la fase de reproducción, resulta conveniente diferenciar los operadores de búsqueda en profundidad de los de búsqueda en anchura; los primeros se encargarán de explotar las mejores características de que disponga la población actual, los otros se encargarán de explorar nuevos dominios en busca de mejores soluciones. Desde esta perspectiva, los operadores de cruce son los que principalmente se encargan de la búsqueda en profundidad y los de mutación de la búsqueda en anchura. Así, dando mayor importancia a unos o a otros se puede ajustar el tipo de búsqueda a las necesidades del problema. Sin necesidad de entrar de momento en mayores precisiones es evidente que la división tiene un valor práctico para diferenciar dos modos complementarios de implantar la reproducción: el cruce se encarga de realizar un intercambio estructurado de información, la mutación proporciona una garantía de accesibilidad para todos los puntos del espacio de búsqueda. Existe una variante del proceso de reproducción que recibe el nombre de reproducción operacional; en ella cada miembro de la descendencia es producido por un solo operador genético y además éstos operadores sólo pueden actuar sobre los individuos, no sobre las poblaciones o sobre los genes. El proceso de reemplazo: A partir de los n miembros de la población de criadores y de los s miembros de la población de descendientes se debe obtener una nueva población de n miembros. Para hacerlo existen varios criterios: 1. Reemplazo inmediato (o al vuelo): Los s descendientes sustituyen a sus respectivos progenitores. 2. Reemplazo con factor de llenado: Los s descendientes sustituyen a aquellos miembros de la población de criadores que más se les parezcan. 3. Reemplazo por inserción: Según el tamaño relativo de la descendencia respecto de la población se distinguen dos casos, 1. s <= n: Se muestrean para ser eliminados s miembros de la población de criadores (según cierto criterio; normalmente, los peores). Esos miembros serán sustituidos por los descendientes. 2. s > n: Se muestrean n miembros de la población de descendientes y se constituye con ellos la nueva población. Nótese que de este modo cualquier individuo sólo puede vivir a lo sumo una generación. 4. Reemplazo por inclusión (o de tipo más ): Se juntan los s descendientes con los n progenitores en una sola población, y en ella se muestrean n miembros (normalmente, los mejores). 1718 Naturalmente. los dos primeros criterios sólo se pueden usar cuando s < n. Sin hacer de esto una cuestión de principios, una buena elección de criterios para un algoritmo genético incorpora la selección mediante muestreo estocástico universal en la variedad conservadora; el reemplazo suele ser inmediato aunque es preferible el reemplazo por inserción con el mismo tipo de muestreo. Considerando todo lo discutido en esta sección. se muestra a continuación un pseudocódigo con el que implantar un algoritmo genético: BeginAlgorithm{GeneticAlgorithm} P[0] = InitPop(); FitP[0] = EvalPop(P[0]); for(t=0;t< MaxNumGen; t++) { Q[t] = SelectBreedersFrom(P[t]); Q[t] = Crossover(Q[t]); Q[t] = Mutate(Q[t]) ; FitQ[t] = EvalPop(Q[t]) ; P[t] = SelSurviv(P[t], Q[t], FitP[t], FitQ[t]); FitP[t] = EvalPop(P[t]); if( ChkTermCondP[t], FitP[t]) ) return; } EndAlgorithm Población de criadores El Algoritmo Genético Básico (SGA). Implantación y ejemplos. En esta sección se estudiará una implantación elemental pero completa del algoritmo descrito anteriormente y se resolverá con ella un ejemplo práctico de optimización paramétrica multimodal. Se trata, por un lado, de aclarar y concretar todo lo discutido en la sección anterior referido a los métodos, y por el otro lado facilitar la comprensión del estudio teórico de la siguiente sección. Dicha implantación fue propuesta por Goldberg [1], y es la que, con cambios menores, se usa habitualmente para ilustrar el funcionamiento de los Algoritmos Genéticos. El SGA (simple genetic algorithm) es una algoritmo genético que incorpora los siguientes métodos y criterios: 1. Criterio de codificación: Específico de cada problema. Debe hacer corresponder a cada punto del dominio del problema un elemento del espacio de búsqueda. el cual necesariamente consta de enteros binarios sin signo, esto es, cadenas binarias simples. 2. Criterio de tratamiento de los individuos no factibles: No hay. Se considera que la codificación se hace de tal manera que todas las cadenas posibles representan a individuos factibles. 3. Criterio de inicialización: La población inicial consta de cadenas binarias elegidas al azar. 4. Funciones de evaluación y aptitud: La función de aptitud coincide con la de evaluación. Preferiblemente la función de evaluación viene dada a través de una función objetivo. 5. Operadores genéticos: Cruce monopunto y mutación bit a bit sobre los individuos codificados. 6. Criterio de selección: Por sorteo. 7. Criterio de reemplazo: Inmediato. 8. Criterio de parada: Fijando el número máximo de iteraciones. 9. Parámetros de funcionamiento: Discrecionales. Una elección típica es: PopSize = 30 MaxIter = 50 p xov = 60% p mut = 3.33% De todas esas especificaciones las únicas que precisan explicación son las referidas a los operadores genéticos. El cruce monopunto genera dos descendientes a partir de dos progenitores cortándolos en una posición elegida al azar e intercambiando los respectivos segmentos. Es decir. dados dos progenitores codificados como v = (b 1... b t ) y w = (c 1... c t ) con b j. c j e 0,1 ( j = 1,...,k) se genera un número aleatorio r RandInt[1, k - 1] y se procede así: 1819 (b 1,...,b pos-1 bpos,...,b t ) (b 1,...,b pos-1 c pos,...,c t ) (c 1,...,c pos-1 c pos,...,c t ) (c 1,...,c pos-1 b pos,...,b t ) Cada aplicación de la mutación bit a bit conmuta un bit de entre todos los (n x?) de la población. Como ya se comentó, la determinación exacta de qué individuos se van a cruzar y qué bits se van mutar se lleva a cabo mediante ensayos de Bernuolli. Para el cruce el proceso es así: 1. Para cada individuo se genera un número aleatorio r i Rand[0,1). 2. Se comparan los r i con la probabilidad de cruce, p vxov, que es un parámetro del método. 3. Son seleccionados para cruzarse todos los individuos v i para los que r i < p xov. Para la mutación se realiza el mismo proceso con cada uno de los n x k bits de la población y usando la probabilidad de mutación p mut El emparejamiento de los individuos a cruzar se hace al azar; habitualmente, las etapas anteriores al cruce han introducido el suficiente desorden en la población como para que un emparejamiento sucesivo se pueda considerar aleatorio. Todavía queda un pequeño problema que resolver para implantar completamente el cruce: Qué hacer cuando el número de individuos a cruzar sea impar? En tal caso, el último individuo quedará desemparejado y lo que se hace es bien eliminarlo o bien emparejarlo con cualquier otro elegido al azar. Un Algoritmo Genético Básico [3] La mecánica de un Algoritmo Genético Básico es sorprendentemente simple, involucra nada más complejo que copiar individuos 1 y alternar individuos parcialmente. La simplicidad de operación poder de efecto son las dos principales atracciones de los Algoritmos Genéticos. Supongamos que queremos maximizar la función f(x) = x 2 en el intervalo [0,31], y tenemos una población de cuatro individuos, cuyos bits fueron elegidos al azar: Un Algoritmo Genético Básico que cosecha buenos resultados, de los que se espera mejores poblaciones sucesivas, está compuesto por tres operadores: 1. Reproducción 2. Cruce 3. Mutación La reproducción es el proceso en el que cada individuo es copiado de acuerdo al valor de su función objetivo 2, la cual es una medida de beneficio, utilidad, aptitud o bondad que pretendemos maximizar. Copiar individuos de acuerdo a sus valores de aptitud 3 significa que los individuos con mayor valor tendrán mayor probabilidad de contribuir en la descendencia de la siguiente generación. En poblaciones naturales la aptitud está determinada por la habilidad de la criatura para sobrevivir a depredadores, pestes y otros obstáculos hacia la adultez y posterior reproducción. El operador reproducción puede ser implementado en forma algorítmica de varias maneras. Tal vez la más sencilla sea a través de la ruleta pesada, que fue explicada anteriormente. Número String Fitness % del Total Total El porcentaje de aptitud de cada individuo de la población está representado en la siguiente figura: 1. Cadena de caracteres. 2. Fitness function. 3. Fitness value. 1920 14,4 30,9 5, ,2 Para reproducir simplemente hacemos girar la ruleta cuatro veces. Cada vez que un individuo es seleccionado para reproducción, una réplica exacta de éste se realiza. Luego se lo ingresa en un lote al que se le aplicarán otras operaciones genéticas. Luego de la reproducción, el cruce 4 simple puede proceder en dos pasos. Primero, los miembros de los individuos nuevos reproducidos son ubicados en pareja aleatoriamente. Segundo, cada par experimenta el cruce de la siguiente manera: se elige una posición k en un rango entre 1 y la longitud del individuo 1. Dos nuevos individuos se crean alternando todos los caracteres entre las posiciones k + 1 hasta el final del individuos inclusive. Por ejemplo consideremos los individuos A 1 y A 2 de nuestra población inicial: A 1 = A 2 = Supongamos que escogemos un número aleatorio entre 1 y 4, obteniendo k = 4 (como indica el separador ). El cruce resultante genera los dos nuevos individuos: A 1 = A 2 = La mecánica de la reproducción y el cruce son sorprendentemente simples, involucran la generación automática de números, copias de individuos, e intercambio parcial de individuos. Sin embargo, la combinación de la reproducción y el estructurado, aunque aleatorizado, intercambio de información del cruce le da a los Algoritmos Genéticos mucho de su poder. A partir de esto hay mucha confusión acerca del rol de la mutación en la genética (tanto natural como artificial), pero más allá de la confusión encontramos que la mutación juega un rol secundario en los Algoritmos Genéticos. La mutación es necesaria porque, aunque la reproducción y el cruce efectivamente buscan y recombinan conceptos, ocasionalmente pueden tornarse repetitivos y perder material genético útil potencialmente. En sistemas genéticos artificiales, el operador mutación protege sobre semejante pérdida irrecuperable. En un algoritmo genético simple, la mutación es la alteración ocasional (con baja probabilidad) de un valor del individuo. Mientras sea usado con moderación junto con la reproducción y el cruce, es un seguro contra la pérdida prematura de criterios importantes. El operador mutación juega un rol secundario en los Algoritmos Genéticos, la frecuencia de mutación para obtener buenos resultados, encontrada en estudios empíricos realizados, está e2n el orden de una mutación por cada mil bits. Las tasas de mutación son también pequeñas en las poblaciones naturales, llevándonos a concluir que la mutación es apropiadamente considerada como un mecanismo secundario de la adaptación de los Algoritmos Genéticos. Continuando con nuestro ejemplo, utilizamos individuos de cinco bits para obtener número de nuestro intervalo entre 0 (00000) y 31 (11111). Con la función objetivo ya definida al igual que la codificación, ya estamos en condiciones de simular una generación de un algoritmo genético con reproducción, cruce y mutación. Ya habíamos obtenido una población inicial de cuatro individuos al azar. La generación del algoritmo genético comienza con la reproducción. Elegimos la descendencia haciendo girar la ruleta pesada cuatro veces. 4. 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