F11 – Full screen
Cursos/Talleres de Modelado y Diseño con Herramientas de Complejidad – Parte 1
El AG es una meta-heurística basada en la metáfora de la selección natural; ha demostrado eficiencia en la resolución de problemas de alta dimensionalidad y de amplio espacio de fases. Se lo ha utilizado tanto para la creación artística en plástica y música como para plantear hipótesis en arqueología, antropología biológica y teoría de redes sociales. Las metaheurísticas de este tipo sirven para comprender el papel de la diversidad en el cambio subsiguiente y la homología algorítmica entre los procesos de cambio, independientemente del objeto que se trate. No hay como estos algoritmos para comprobar la idea de Gregory Bateson (profundamente cibernética) de la identidad formal de los fenómenos de cambio, aprendizaje, búsqueda y procesamiento de información.
El AG constituye una instancia de un alto valor pedagógico en cuanto a clarificar qué es un algoritmo. Es un precioso antídoto, además, a la difundida creencia que sostiene que todo algoritmo debe ser cuantitativo. Su despliegue, por último, implica una poderosa metáfora, toda vez que la idea que subyace a su algorítmica replica el funcionamiento de la evolución y la selección natural.
Al lado del AG hay innúmeras variedades de metaheurísticas no reduccionistas, pero “inspiradas en la naturaleza” (o la cultura). Difícilmente se consiga por allí una lista más amplia que ésta: el algoritmo genético, la programación evolutiva, la estrategia evolutiva, la programación genética, la memética, el algoritmo genético interactivo o basados en humanos (HBGA), el algoritmo cultural, la evolución estocástica, la inteligencia de enjambre, las colonias de hormigas, la búsqueda adaptativa CHC, el aprendizaje incremental, la estrategia evolutiva asistida por modelos, la difusión simulada, la simulación de templado, el templado microcanónico, el templado cuántico, la búsqueda armónica, la aceptación de umbral, el método del Gran Diluvio, la entropía cruzada, la optimización multidisciplinaria, la programación genética lineal, la evolución gramatical, la evolución diferencial, las hiper-heurísticas y el escalamiento de colinas.
Alternativamente es posible ver la presentación en la pantalla siguiente.
- Ejecutar applet de visualización de algoritmo genético GeneticViewer. Requiere Java. En redes de alto tráfico hay que conceder algunos minutos para la descarga del applet.
- Ejecutar EvA2Base (ex-JavaEVA) – Plataforma de programación genética. Requiere Java.
- Ejecutar programa de creación musical basada en algoritmos evolucionarios DarwinRocks. Requiere Java.
- Ejecutar applet de simulación de templado (simulated annealing) en este enlace. Requiere Java.
Materiales adicionales:
- Video de demostración de programa GenJam – Improvisando un acompañamiento de Jam Sessions con algoritmo genético y redes neuronales:
- Video de demostración:
- Video de demostración:
- Link: Portal ACM para Robert Reynolds
- Ver o bajar:
- Ver o bajar:
Vínculos especiales:
1) Animal Simulation Laboratory
2) Introduction to Genetic Algorithms
En los nuevos sistemas operativos ls programas en Java no se pueden ejecutar a menos que se habilite el directorio o el URL en que se encuentran en la configuración de seguridad de Java. En tal caso se debe agregar permiso de ejecución al directorio http://www.rennard.org/alife/english/gavintrgb.html.
3) GenJam
En esta pantalla se puede visualizar el video de Karl Sims “Evolved virtual creatures”. Con el botón derecho del mouse se puede optar por pantalla completa y otras alternativas. La operación de video requiere Flash:
Otros documentos relevantes de este sitio:
- Artes visuales y sonoras con metaheurísticas evolucionarias (2008)
- Artículos sobre Complejidad & Caos
- Complejidad y Caos: Una exploración antropológica (2006)
Ver otras secciones del curso:
Palabras clave: algoritmo genético – genetic algorithm – fractales – dimensión fractal – modelos de simulación – evolucionario – cursos – diseño – arquitectura
Usuarios en linea:
