Algoritmo de búsqueda evolutiva (Evolutionary Search) en C++: explicación, ejemplo y código

El algoritmo de búsqueda evolutiva es un método de optimización basado en el mecanismo de la evolución natural. Este algoritmo simula el proceso de evolución de los individuos dentro de una población a través de generaciones para encontrar la mejor solución para un problema.

Cómo funciona

1. Inicialización de la población: cree una población inicial de individuos generados aleatoriamente.
2. Evaluación: Evaluar la calidad de cada individuo de la población en base a la función objetivo o criterio de evaluación.
3. Selección: seleccione un subconjunto de los mejores individuos de la población actual en función de las probabilidades o criterios de selección.
4. Evolución: crea una nueva generación aplicando operaciones de cruce y mutación a los individuos seleccionados.
5. Iteración: repita los pasos 2 a 4 durante varias generaciones hasta que se logre una solución satisfactoria o se alcance un número predefinido de iteraciones.

Ejemplo: optimización de la Fibonacci función utilizando la búsqueda evolutiva

Considere el problema de optimización de la Fibonacci función F(x) = F(x-1) + F(x-2) con F(0) = 0, F(1) = 1. Queremos encontrar el valor de x para el cual F(x) se maximiza. El método de búsqueda evolutiva puede generar una población de valores x aleatorios, evolucionarlos a través de generaciones para encontrar el valor x óptimo.

Ejemplo de código en C++

#include <iostream>  
#include <vector>  
#include <cstdlib>  
#include <ctime>  
  
int fibonacci(int n) {  
    if(n <= 0) return 0;  
    if(n == 1) return 1;  
    return fibonacci(n- 1) + fibonacci(n- 2);  
}  
  
int evolutionSearchFibonacci(int populationSize, int numGenerations) {  
    srand(time(0));  
  
    std::vector<int> population(populationSize);  
    for(int i = 0; i < populationSize; ++i) {  
        population[i] = rand() % populationSize;  
    }  
  
    for(int gen = 0; gen < numGenerations; ++gen) {  
        int bestIndex = 0;  
        for(int i = 1; i < populationSize; ++i) {  
            if(fibonacci(population[i]) > fibonacci(population[bestIndex])) {  
                bestIndex = i;  
            }  
        }  
  
        // Crossover and mutation operations can be applied here  
  
        // Example: Replace the worst individual with the best individual  
        population[0] = population[bestIndex];  
    }  
  
    return population[0];  
}  
  
int main() {  
    int populationSize = 50;  
    int numGenerations = 100;  
    int result = evolutionSearchFibonacci(populationSize, numGenerations);  
  
    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

En este ejemplo, usamos el método de búsqueda evolutiva para optimizar la Fibonacci función. Generamos una población de valores aleatorios de x, los hacemos evolucionar de generación en generación seleccionando los mejores individuos y aplicando operaciones de cruce y mutación.