Algoritmo Genético

Descripción

Implementación de algoritmos evolutivos para resolver problemas de optimización complejos. Este proyecto explora técnicas de computación evolutiva aplicadas a problemas clásicos como el problema del viajante (TSP) y scheduling de tareas.

Características Principales

• Implementación de operadores genéticos (selección, cruce, mutación)
• Resolución del problema del viajante (TSP)
• Optimización de scheduling de tareas
• Visualización de la evolución de la población
• Análisis de convergencia y diversidad genética

Tecnologías Utilizadas

Desarrollado en Python con NumPy para operaciones matriciales eficientes y Matplotlib para la visualización de resultados y evolución del algoritmo.

Resultados

El algoritmo genético demuestra capacidad para encontrar soluciones cercanas al óptimo en problemas de optimización combinatoria, con tiempos de ejecución razonables incluso para instancias de gran tamaño.