Читать книгу Algoritmos Genéticos con Python - Álvaro Rodríguez - Страница 7

Los ingenieros nos enfrentamos día a día a numerosos problemas. La complejidad de estos problemas crece de una forma exponencial debido a las herramientas informáticas que nos permiten desarrollar modelos más complejos. Hemos pasado, pues, de una ingeniería con papel, lápiz y calculadora, a otra con herramientas digitales, gran cantidad de datos (big data) y súper ordenadores. Todo ello ha sido posible gracias a los avances conseguidos en disciplinas como la tecnología electrónica, el desarrollo software e Internet. En la actualidad, los modelos con los que nos enfrentamos son más realistas, pero también son más difíciles de analizar mediante técnicas analíticas o exactas. En los últimos años, los algoritmos de inteligencia artificial se han convertido en una herramienta indispensable para resolver problemas de ingeniería de una manera aproximada. Estos algoritmos están soportados por la gran capacidad de cálculo que tienen nuestros ordenadores. En la actualidad, cualquier ordenador personal o portátil es capaz de realizar millones de operaciones por segundo. Por otro lado, lenguajes de programación de alto nivel, como Python, han generado una gran cantidad de usuarios, agrupados en comunidades, que trabajan conjuntamente para desarrollar un amplio abanico de recursos abiertos. Estos recursos se engloban en librerías, repositorios abiertos, congresos nacionales e internacionales, comunidades locales, seminarios, etc. El resultado es una democratización de la inteligencia artificial abierta y al alcance de todos. Es decir, las técnicas de inteligencia artificial están a disposición de cualquiera que tenga unos conocimientos medios en matemáticas y programación. Así, los ingenieros -como grandes artífices del desarrollo tecnológico- debemos estar en la cresta de la ola de la inteligencia artificial, para seguir aportando soluciones a los problemas que nos surgen día a día.

En esta gran caja de herramientas compuesta por todos los algoritmos de inteligencia artificial -tales como algoritmos de machine learning, redes neuronales, etc.- los algoritmos genéticos son una herramienta indispensable, ya que nos permiten obtener soluciones adecuadas a problemas muy complejos que no se pueden abordar con métodos clásicos. Por lo tanto, cualquiera que se considere experto en la materia debe dominar la técnica. Siempre debemos tener presente que lo importante de cada método es saber en qué escenarios se debe utilizar, qué ventajas tiene y cuáles son las limitaciones de cada herramienta. En este libro se muestran, mediante una serie de ejemplos prácticos, las bondades y las limitaciones de los algoritmos genéticos para resolver problemas de ingeniería.

Como introducción al contenido del libro, debemos anticipar que los algoritmos genéticos se basan en la naturaleza. Esto significa que muchos de los problemas de ingeniería se pueden resolver, simplemente, observando cómo funcionan los seres vivos. El mecanismo utilizado no es otro que la Teoría de la Evolución de Charles Darwin (Darwin, 1859), la cual nos dice que los individuos que mejor se adaptan al medio tienen más probabilidades de sobrevivir y en consecuencia, de dejar descendencia. Esta idea, aparentemente tan alejada del mundo de la ingeniería, ha dado lugar a una metodología de optimización de problemas: los algoritmos evolutivos o computación evolutiva, donde se encuentran enmarcados los algoritmos genéticos.

A lo largo del libro se abordarán distintos problemas de optimización que se resolverán mediante algoritmos genéticos. El objetivo principal del libro es dejar patente la gran capacidad que tienen los algoritmos genéticos como técnica de resolución de problemas de ingeniería. Así, esperamos que este libro sirva para que muchos ingenieros se introduzcan dentro del mundo de la optimización metaheurística y la apliquen en sus problemas en el futuro.

Daniel Gutiérrez Reina, Alejandro Tapia Córdoba, Álvaro Rodríguez del Nozal

Sevilla, mayo de 2020