¿Qué son los algoritmos genéticos?
Los algoritmos genéticos se basan en principios biológficos para resolver problemas complejos de optimización y descubrimiento de conocimientos no triviales. Estos métodos computacionales utilizados ampliamente por investigadores, ingenieros e industriales son una herramienta poderosa que permite a las empresas mejorar su proceso productivo en tiempo real.
En el campo tecnológico hay muchísimas herramientas para los algoritmos genéticos y aquí se mencionan algunas:
1) GAMS (General Algebraic Modeling System): Este es un sistema de modelado algebraica general que permite a las empresas crear, analizar e implementar problemas complejos en tiempo real. 2) DEAP(Differential Evolution Accelerated Processing): Es una herramienta open-source para optimización global y descubrimiento no trivial de conocimientos basada en el algoritmo diferencial evolutivo (DE).
3) NSGA II: El Algoritmo Genético Multiobjeto Nonlinear Programming Solver(NSGAII): Es una herramienta open-source para optimización multiobjective no lineal. Permite a las empresas resolver problemas complejos de varios objetivos en tiempo real y mejorar su procesamiento productivo.
4) GENOME: Este es un sistema genético evolutivo que permite al usuario creer e implementar sus propios algoritmos genéticos personalizados para optimización, descubrimiento de conocimientos no triviales y otras aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial.
5) GEC: El Algoritmo Genético Evolutivo Concurrente (GEC): Es una herramienta open-source que permite a las empresas resolver problemas complejos de optimización en tiempo real utilizando un algoritmo genética evolucionista concurrente.
6) GAlib: Este es una biblioteca C++ para los algoritmos genéticos y sus aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial, tales como descubrimiento no trivial de conocimientos o optimización global en tiempo real. 7) Pikaia Genome Lab (PGL): Es un entorno gráfico interactivo que permite a los usuarios crear e implementar sus propios algoritmos genéticos personalizados para descubrimiento no trivial de conocimientos y optimización en tiempo real.
8) OpenGenius: Este es una herramienta open-source basada en el método del bosque sin árbol que permite a las empresas resolver problemas complejos relacionado con la inteligencia artificial, tales como descubrimiento no trivial de conocimientos o optimización global.
9) GeneticSharp: Este es un framework open-source para los algoritmos genéticos en C# y .NET que permite a las empresas crear e implementar sus propios sistemas inteligentes con capacidades avanzadas de descubrimiento no trivial de conocimientos o optimización global.
10) GA-Sim: Este es un simulador open-source para los algoritmos genéticos que permite a las empresas crear y ejecutar experimentos en tiempo real sobre diferentes tipos de problemas relacionados con la inteligencia artificial, tales como optimización o descubrimiento no trivial.
En resumen hay muchísimas herramientas para los algoritmos genéticos que pueden ser utilizadas por empresas y investigadores para mejorar su proceso productivo en tiempo real mediante el uso de inteligencia artificial avanzada, optimización global o descubrimiento no trivial.