Bisturí de silicio

Algoritmos genéticos 2002-08-09
Imaginemos que tenemos que programar un robot de 4 patas para que camine.

Una opción es estudiar como debería mover las cuatro patas (primero la delantera izquierda avanza 45º y luego la trasera derecha avanza 30º.... y así).

Pero ¿qué pasa si tenemos que programar robots de 4, 5, 6, 2 patas, cada uno con patas diferentes?. ¿y si resulta que le enseñamos a caminar sobre cesped pero luego cuando le ponemos sobre arena se atasca?. ¿y si queremos que aprenda a subir escaleras?.

Una alternativa es utilizar algoritmos genéticos. Estos se basan en la ley de la selección natural y las mutaciones.

Supongamos que generamos al azar dos combinaciones de movimientos. Es decir, el robot por sí solo empieza a mover las patas sin ton ni son con dos estrategias diferentes (generadas al azar).

Luego decide cual de las dos es mejor (¿con cual avanzo mejor?) y la selecciona. Introduce entonces una pequeña variación (mutación) y la compara con la original.... ¿cual es mejor?... y así sucesivamente.

Al final, teóricamente, debería seleccionarse la mejor combinación. El robot es capaz de aprender por sí solo mediante una estrategia de ensayo error.

Más sobre algoritmos genéticos:

http://directory.google.com/Top/Computers/Artificial_Intelligence/Genetic_Programming/

Enviado por jbonis a las 11:40 | 6 Comentarios | Enlace

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Comentarios

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