Los estudiantes podrán interactuar con el multimedio a través de videos con información que contextualice al usuario en el tema de los algoritmos genéticos, para que su contenido impacte en su aprendizaje, el multimedio cuenta con videos, ejemplos, ejercicios y documentos de consulta como glosario de términos permitiendo el autoaprendizaje y la autoevaluación.
Brindar al estudiante los conceptos fundamentales sobre Algoritmos Genéticos, con la finalidad de desarrollar en él, la capacidad de entender, implementar y utilizar los algoritmos genéticos en el lenguaje de programación de su elección para la optimización de problemas de ingeniería.
El uso de los Algoritmos Genéticos está relacionado con el concepto de Optimización, por lo que también es abordada, siendo el objetivo, maximizar el beneficio o minimizar el costo. Adicionalmente se muestran algunas aplicaciones de los Algoritmos Genéticos: escoger el arreglo de trabajos y de máquinas para minimizar el tiempo de producción, el Problema del Agente Viajero, minimizar la cantidad de merma en el corte de madera, vidrio, entre otros; todos ellos problemas combinatorios que pueden modelarse a través de programación matemática pero que conforme crecen el número de variables no son factibles de resolverse en un tiempo computacional razonable; por lo que resulta interesante uso de los Algoritmos Genéticos.
La función objetivo evalúa el dominio de la solución cuando se utilizan Algoritmos Genéticos, en está técnica existen algunos problemas comunes cuando se pretende minimizarla o maximizarla, y cómo un proceso basado en una mejora repetitiva puede ayudar a acercarnos al objetivo o por lo menos a estar muy cerca. Por último, se presentan las operaciones del Algoritmo Genético.
En el operador Selección se hace una analogía entre la Evolución Biológica y los Algoritmos Genéticos, en él, cada solución representa un individuo con características propias y que es posible de evaluar, en donde sobreviven aquellos individuos mejor evaluados y pasarán a las siguientes generaciones creando una nueva descendencia más facultada. Esta selección se puede realizar de varias formas, entre ellas están la selección proporcional, la selección por torneo y la selección por ruleta.
El cruce en un algoritmo genético es una operación que se realiza con el fin de tener nuevas soluciones que utilicen la información de soluciones anteriores y explotar la información ya generada en el proceso de optimización.
La mutación en un algoritmo genético es una operación cuyo objetivo es generar nueva información dentro de la población de soluciones para obtener una mejor exploración del espacio de búsqueda.
Un algoritmo genético completo permite ver la forma en la que se acoplan las diferentes operaciones de un algoritmo genético con el fin de hacerlo funcional para tareas de optimización, el orden de dichas operaciones es selección, cruce y mutación y tiene como finalidad identificar como deben repetirse para ir optimizando poco a poco un problema dado.
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