Entorno para el estudio del uso de los Algoritmos Genéticos

Fecha

2012-07-03

Autores

Díaz Rivero, Eddy

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Editor

Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas

Resumen

En la asignatura Inteligencia Artificial (IA) de las carreras Ciencia de la Computación e Ingeniería Informática se estudian los Algoritmos Genéticos (AG). En las clases prácticas y laboratorios se realizan ejercicios donde se experimenta con un software desarrollado hace unos 10 años en la propia facultad y que en estos momentos ya no cubre todas las expectativas. Por esta razón se emprendió la tarea de realizar un software con características similares al que se tiene, se decidió desarrollar la herramienta en Java, lenguaje de programación que se imparte desde primer año el cual es uno de los más usados en la actualidad. Se seleccionó la biblioteca JGAP que es un paquete en Java que implementa las funcionalidades de los AG y se utiliza el paquete JEP que implementa un reconocedor de expresiones matemáticas. Los elementos anteriores se combinaron en un ambiente visual similar al existente y se logró un software con mejores prestaciones en cuanto a los tipos de codificación, la complejidad de las funciones objetivos y la posibilidad de serializar el algoritmo genético creado para ser reusado desde otras aplicaciones.
The Artificial Intelligence (AI) course in the career of Computer Science and Informatics Engineering studies the genetic algorithms (GA). In the practical classes and laboratories performing exercises where you experiment with software developed 10 years ago and which now no longer meets all expectations. For this reason we undertook the task of software with similar features to have, it was decided to develop that software in Java programming language that is taught from first year which is one of the most used today. JGAP library was selected to be a Java package that implements the functionality of the AG and is used JEP package that implements a mathematical expression recognizer. The above elements are combined in a visual environment similar to existing software achieved better performance in terms of the types of coding, the complexity of the objective functions and the ability to serialize the genetic algorithm designed to be reused from other applications.

Descripción

Palabras clave

Algoritmos Genéticos, Inteligencia Artificial, Carreras Universitarias, Desarrollo de Software

Citación