Ajuste de parámetros de algoritmos genéticos: propuesta de método compuesto

Resumen

En este artículo se presenta la influencia de las opciones de funcionamiento de los algoritmos genéticos (GA) en la optimización de la función Eggholder. Además, se hace una propuesta de un método compuesto, basado en la generación de una población inicial. Los resultados obtenidos plantean que, para optimizar este tipo de funciones y obtener resultados satisfactorios, utilizando el GA simple es necesario establecer tamaños de población grandes (200 o más), aunque esto implica un aumento significativo del tiempo de cómputo. En cuanto al escalamiento de la función aptitud, la mejor opción resultó ser rank, la selección mediante estocástica uniforme, el cruce mediante un punto, la reproducción estableciendo un elitismo del 5 % de la población total y una fracción de cruce de 0.9. Debido a la incapacidad del GA simple de encontrar el óptimo global de manera regular se plantea generar una población inicial para el algoritmo, utilizando, para este caso, el propio algoritmo de GA simple, obteniendo resultados superiores, aunque con un aumento significativo del tiempo computacional.