Historia y evolucion del mercadeo en la republica dominicana

4564 palabras 19 páginas
Introducción
El algoritmo genético es una técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución de Darwin, que ha cobrado tremenda popularidad alrededor del mundo durante los últimos años. Se presentarán aquí los conceptos básicos que se requieren para abordarla, así como un sencillo ejemplo que permita a los lectores comprender cómo aplicarla al problema de su elección. Adicionalmente, se hablará acerca de los diversos ambientes de programación actuales basados en algoritmos genéticos y de las áreas abiertas de investigación y como esta constituida.

Índice:
Portada………………………………….…pág.1
Introducción………………………………pág.2
Índice………………………………………pág.3
Historia………………….....................pág.4
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En cada generación, los cromosomas son evaluados usando alguna medida de aptitud. Las siguientes generaciones (nuevos cromosomas), llamada descendencia, se forman utilizando dos operadores genéticos, de sobrecruzamiento y de mutación.

Ejemplos y aplicaciones.
En realidad, los algoritmos de búsqueda abarcan prácticamente todo algoritmo para resolver problemas automáticamente. Habitualmente, en Informática se habla de búsqueda cuando hay que hallar información, siguiendo un determinado criterio, dentro de un conjunto de datos almacenados; sin embargo, aquí nos referiremos a otro tipo de algoritmos de búsqueda, a saber, aquellos que, dado el espacio de todas las posibles soluciones a un problema, y partiendo de una solución inicial, son capaces de encontrar la solución mejor o la única. El ejemplo clásico de este tipo de problemas se encuentra en los rompecabezas y juegos que se suelen abordar en inteligencia artificial. Un ejemplo es el problema de las 8 reinas, en el cual se deben de colocar 8 reinas en un tablero de ajedrez de forma que ninguna amenace a otra; o las torres de Hanói, en el que, dada una serie de discos de radio decreciente apilados, hay que apilarlos en otro sitio teniendo en cuenta que no se puede colocar ningún disco encima de otro de radio inferior.
Los algoritmos genéticos son de probada eficacia en caso de querer calcular funciones no derivables (o de derivación muy compleja) aunque

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