El desarrollo de los Algoritmos
Genéticos se debe en gran medida a los trabajos de John Holland en 1975, pero
fue en 1989 cuando su enorme potencial de aplicación práctica fue realmente
mostrado por el trabajo de Goldberg. A partir de entonces han sido miles las
contribuciones tanto teóricas como prácticas en muy diferentes campos de la
ciencia y la tecnología. Desde 1995 la aplicación en problemas de tipo
industrial ha puesto de manifiesto su utilidad en la solución de problemas
reales complejos, incrementando la demanda de su utilización en un número
creciente de sectores industriales y de negocios.
Un algoritmo genético es una potente herramienta informática para
encontrar la solución óptima a ecuaciones complejas con contornos también
muy complejos. Se puede definir como un algoritmo de búsqueda basado en un
muestreo secuencial controlado por reglas basadas en los procesos naturales que permiten la evolución de los seres vivos:
1.
Toma de muestras
2.
Tratamiento
3.
Evaluación
El muestreo secuencial se
aplica, casi siempre, en forma de conjuntos sucesivos de tamaño fijo (todos con
el mismo número de muestras), mientras que el control y obtención de dichos
conjuntos se realiza tratando de imitar
los procesos naturales de Selección,
Cruce y Mutación.
La
función de aptitud es la prueba de fuego, establece el grado de idoneidad de la
muestra y tratará de buscar otras con mejor grado de aptitud. La función de
aptitud puede ser monoobjetivo o multiobjetivo.
Los pocos teoremas que existen
son los siguientes:
Teorema de
los esquemas:
Los esquemas
con función de aptitud media superior a la media de la población, de longitud
pequeña y con un orden bajo aumentarán su presencia de forma exponencial en las
sucesivas generaciones. La conclusión fundamental del mismo es que un AG es un
“buen transmisor de esquemas pequeños” más que un buen transmisor de buenas
soluciones.
Teorema del
“No Free Lunch”:
Este teorema
establece que no existe un AG “universal” válido para cualquier tipo de
problema. Por lo que deberá encontrarse cual es el AG que mejor funciona para
cada problema en particular. Es curioso, pero las características del método no
garantizan que se encuentre el valor óptimo.
El ALGORITMO DE EVOLUCIÓN FLEXIBLE
Es un nuevo método evolutivo de optimización global, robusto, sin parámetros y
capaz de guardar memoria de lo acontecido durante los procesos de
optimización y que aprende durante los
mismos.
El motor de aprendizaje aglutina
los cálculos de las medidas estadísticas con el fin de comprobar en
determinados momentos qué ocurre en el proceso de optimización, es decir, comprobar si hay estancamiento,
convergencia prematura ó diversidad en las soluciones. Se implementaron
cuatro medidas estadísticas diferentes: divergencia,
convergencia, varianza y distancia euclídea. Las tres primeras son medidas
fenotípicas, basadas en valores de función objetivo, mientras que la última es
genotípica y se basa en información sobre las variables directamente.
En este sentido, es imprescindible dotar de cierta clase de “memoria”
al algoritmo, para que se pueda almacenar qué procesos ó parámetros han sido de
utilidad durante el proceso de optimización, como por ejemplo los que
utilizan los sistemas clasificadores.
OPTIMOS LOCALES O EXTINCIÓN
Si el algoritmo llega a un óptimo
local se producirá un enquistamiento. Entonces el sistema debe ser lo
suficientemente bueno para rastrear otras posibles soluciones. En la evolución
biológica ha sucedido lo mismo. Hagamos un somero repaso por las 5 ó 6 grandes extinciones que han sucedido a lo
largo de la historia:
- Precámbrico Superior. Hace 670 millones de año. La vida animal se encontraba todavía diseminada y esa extinción en masa de especies de organismos diezmó la población de fitoplancton unicelular del océano, que fueron los primeros organismos que desarrollaron células con núcleos. Tras esta extinción apareció una gran diversidad de especies nuevas de organismos, cuyo aspecto era distinto a cualquier otro anterior.
- Paleozoico – Era primaria. Hace 435 millones de años. Una larga glaciación casi acaba con la vida marina, algunos peces sobreviven y los invertebrados pagan un duro tributo.
- Devónico. Hace 367 millones de años. Desaparecen un gran número de especies de peces y el 70% de los invertebrados marinos.
- Frontera Era primaria-Secundaria. Hace 251 millones de años. La más dramática de todas ya que perecieron el 90% de todas las especies marinas y terrestres, en ellos, el 98% de lo crinoideos, 78% de los braquiópodos, 76% de los briosos, 71% de cefalópodos, 21 familias de reptiles y 6 de anfibios, además de un gran número de insectos. Los conocidos trilobites desaparacieron para siempre con esta extinción en masa. Estudios recientes parecen demostrar que se debió al impacto de un asteroide de grandes proporciones en la costa noroeste de lo que actualmente es Australia.
- Triásico. Hace 210 millones de años. Desaparecieron el 75% de los invertebrados marinos. Y se extinguieron los reptiles mamiferianos, dando paso a los dinosaurios. Se desconocen los motivos de dicha extinción pero entre los más creíbles se encuentran una serie de erupciones volcánicas masivas que pudieron ocasionar un cambio climático.
- Cretácico. Hace 65 millones de años. Desaparecieron los dinosaurios y los amonites además de otro buen número de especies. Los mamíferos se extienden por los espacios terrestres y los peces se adueñan de los mares. La causa sería el impacto de un cometa en la Tierra.
Desde los albores de la vida en
la Tierra, algunas especies de los diversos organismos que habitan en el
planeta se han extinguido y han posibilitado el surgimiento y desarrollo de
nuevas especies de organismos que pueden adaptarse mejor al medio ambiente. Cuando
ocurre una extinción en masa de una o más especies se desarrollan nuevas
especies. Esto hace que la extinciones de algunas especies de organismos
desempeñen un función importante en la evolución de la vida en al Tierra. Si
las especies no llegaran a extinguirse para dejar su espacio a organismos más
avanzados, la vida en la Tierra no habría progresado hasta lo que es
actualmente, y los únicos organismos que habitarían la Tierra serían los microorganismos
primigenios con que empezó la vida en el mar.
Según el registro fósil, se ha
calculado que durante los periodos de extinción normal, es decir, sin que
intervenga ningún cataclismo, la pérdida es de una especie cada cuatro años.
Parece como si la existencia
periódica de grandes extinciones fuera lo habitual. Tras cada época de gran
extinción viene otra de explosión de biodiversidad y de complejidad. Es como si
los grandes cataclismos fuesen necesarios para la evolución.
CONCLUSIÓN
Se puede
constatar como los algoritmos genéticos tienen un gran paralelismo con la
evolución, y sirve para además para avanzar:
v
Selección de los mejores adaptados.( Selección
natural o elitismo)
v
Introducción de variaciones aleatorias.
(Mutaciones)
v
Cruce de muestras. (Simbiosis)
v
Memoria del pasado. (Archivo Akasico de Erdwin
Lazlo o Cámpos Mórficos de Rupert Sheldrake)
La evolución
comprende periodos lineales donde parece cumplirse la teoría de Darwin y otros
periodos de convulsos de extinción y explosión de nuevas especies.
Parece que la
evolución se desarrolla llegando a un óptimo local, donde se enquista y sólo
mediante una extinción se pueden llegar a otros óptimos mejores. Como dice el
teorema de los esquemas, los algoritmos genéticos son buenos transmisores de
soluciones parciales más que buenos transmisores de buenas soluciones.
Después de un periodo de extinción hay un
breve periodo de explosión de biodiversidad (creatividad) y rápida evolución
hasta llegar a otro óptimo local de mayor rango.
Los mecanismos
para la selección de individuos son elitismo, mutación y cruce. Además hay que
añadir otro que se emplean en los algoritmos de evolución flexible: memoria
sobre lo acontecido y herramientas para la detección de enquistamiento.
Posiblemente
no exista una algoritmo genético único, y en cada universo se desarrollará otro
diferente cuya búsqueda será la creciente complejidad y la supervivencia.
El ser humano
puede constituir un óptimo local o ser un mero eslabón en la montaña. Si es un
óptimo local que se enquista, entonces estamos condenados a la extinción por
algún cataclismo externo, interno, ... por el contrario si somos un eslabón
seguiremos existiendo pero seremos inferior a otra especie venidera.
El propio
Darwin llegó a decir: “Si se pudiera
demostrar que existió cualquier órgano complejo sin posibilidades de haberse
formado por numerosas modificaciones lees y sucesivas, mi teoría se derrumbaría
totalmente”. Esto lo refuto Margulis con la formación de las células
eucariotas (teoría simbiogénesis).
En otros capítulos desarrollaremos los conceptos de mutación, simbiosis, memoria, …
En otros capítulos desarrollaremos los conceptos de mutación, simbiosis, memoria, …
