Estás leyendo la publicación: 10 aplicaciones reales de la Optimización Genética
Los algoritmos genéticos tienen una variedad de aplicaciones, y una de las aplicaciones básicas de los algoritmos genéticos puede ser la optimización de problemas y soluciones. Utilizamos la optimización para encontrar la mejor solución a cualquier problema. La optimización mediante algoritmos genéticos puede considerarse optimización genética, y existen varios beneficios de realizar la optimización mediante algoritmos genéticos. En este artículo, vamos a enumerar 10 aplicaciones de optimización genética en la vida real.
Comencemos con estas interesantes aplicaciones una por una.
1. Problema del viajante de comercio (TSP)
Este es uno de los problemas de optimización combinatoria más comunes en la vida real que se puede resolver mediante la optimización genética. El motivo principal de este problema es encontrar un camino óptimo para ser recorrido por el vendedor, en un mapa dado con las rutas y distancias entre dos puntos. Si se utilizan algoritmos genéticos para encontrar la mejor estructura de ruta, no obtenemos la solución solo una vez. Después de cada iteración, podemos generar soluciones descendientes que pueden heredar las cualidades de las soluciones principales. TSP tiene una variedad de aplicaciones como planificación, logística y fabricación.
2. Problema de enrutamiento de vehículos (VRP)
El problema básico de generación de rutas para vehículos (VRP) puede considerarse como una generalización del problema TSP, que también es un problema de optimización combinatoria. En este problema, encontramos un peso óptimo de los bienes que se entregarán o un conjunto óptimo de rutas de entrega cuando otras cosas, como la distancia, el peso, los puntos de depósito están restringidas o tienen algún tipo de restricción. Los enfoques genéticos son competitivos con la búsqueda tabú y los algoritmos de recocido simulado en términos de calidad y tiempo de solución.
3. Mercados financieros
En el mercado financiero, utilizando la optimización genética, podemos resolver una variedad de problemas porque la optimización genética ayuda a encontrar un conjunto óptimo o una combinación de parámetros que pueden afectar las reglas del mercado y las transacciones. Por ejemplo, en el mercado de valores, cualquier regla es una herramienta popular para el análisis, la investigación y la decisión de comprar o vender acciones. En este ejemplo, el éxito de la negociación depende de la selección de valores óptimos para todos los parámetros y combinaciones de parámetros. Los algoritmos genéticos pueden ayudar a encontrar las combinaciones de parámetros óptimas y subóptimas. También por optimización genética, podemos encontrar el valor casi óptimo del conjunto de combinaciones.
4. Sistema de fabricación
Una de las principales aplicaciones de la optimización genética es minimizar una función de costo utilizando el conjunto optimizado de parámetros. En la fabricación, podemos ver varios ejemplos de función de costo y encontrar un conjunto óptimo de parámetros para esta función se puede realizar siguiendo la optimización genética. En muchos casos podemos encontrar la aplicación de la optimización genética en la fabricación de productos (variación de parámetros de producción o comparación de disposición de equipos). El motivo principal detrás de la aplicación de la optimización genética es lograr un plan de producción óptimo teniendo en cuenta las condiciones dinámicas como los inventarios, la capacidad o la calidad del material.
5. Diseño de ingeniería mecánica
En muchos procedimientos de diseño de componentes mecánicos, también podemos encontrar la aplicación de la optimización genética. Podemos tomar el diseño del ala de un avión como un ejemplo en el que debemos mejorar la relación entre sustentación y arrastre para un ala compleja. Este tipo de problema de diseño puede considerarse como un problema multidisciplinario, la función de aptitud en la optimización genética puede modificarse considerando algún requisito específico del diseño.
6. Agrupación y minería de datos
La agrupación de datos puede considerarse un proceso de aprendizaje no supervisado en el que tratamos de segmentar los datos en función de las características de los puntos de datos. Una de las partes principales del procedimiento es encontrar el punto central de los grupos y sabemos que los algoritmos genéticos tienen una gran capacidad para buscar un valor óptimo. En la agrupación y minería de datos, podemos usar algoritmos genéticos para encontrar un centro de datos con una tasa de error óptima.
7. Procesamiento de imágenes
Existen diversos trabajos e investigaciones que muestran los casos de uso de la optimización genética en diversas tareas de procesamiento de imágenes. Una de las principales tareas relacionadas con el enfoque genético en el procesamiento de imágenes es la segmentación de imágenes. Aunque estas optimizaciones genéticas se pueden utilizar en varias áreas de análisis de imágenes para resolver problemas complejos de optimización. El uso de la optimización genética de manera integrada con técnicas de segmentación de imágenes puede hacer que todo el procedimiento sea un problema de optimización.
8. Redes neuronales
Las redes neuronales en el aprendizaje automático son una de las áreas más grandes donde se han utilizado algoritmos genéticos para la optimización. Uno de los ejemplos más simples de casos de uso de optimización genética en redes neuronales es encontrar el conjunto de parámetros que mejor se ajusta a una red neuronal. En lugar de estos, podemos encontrar el uso de algoritmos genéticos en la optimización de tuberías de redes neuronales, la herencia de cualidades de las neuronas, etc.
9. Redes de sensores inalámbricos
La red de sensores inalámbricos es una red que incluye centros dedicados y dispersos espacialmente para mantener los registros sobre las condiciones físicas del entorno y pasar el registro a un sistema de almacenamiento central. Algunos parámetros notables son la vida útil de la red y el consumo de energía para el enrutamiento, que desempeña un papel clave en todas las aplicaciones. Usando los algoritmos genéticos en WSN, podemos simular los sensores y también se puede usar una función de aptitud de GA para optimizar y personalizar todas las etapas operativas de WSN.
10. Ciencias médicas
En la ciencia médica, podemos encontrar muchos ejemplos de casos de uso de optimización genética. La generación de un fármaco para diagnosticar cualquier enfermedad en el organismo puede contar con la aplicación de algoritmos genéticos. En varios ejemplos, encontramos el uso de la optimización genética en el análisis predictivo, como la predicción de la estructura del ARN, la predicción de operones y la predicción de proteínas, etc. También hay algunos casos de uso de la optimización genética en la alineación de procesos, como la alineación de secuencias múltiples de bioinformática, perfiles de expresión génica. análisis, plegamiento de proteínas, etc.
Estas son las 10 aplicaciones interesantes de la vida real donde la optimización genética se usa ampliamente. Estos algoritmos forman parte de la familia de algoritmos evolutivos que se basan en los principios de evaluación natural explicados en la teoría de la evolución de Charles Darwin.
