Los Algoritmos Genéticos

Inspirados en la fuerza que moldeó la vida en la Tierra, los Algoritmos Genéticos (AG) son una potente herramienta de la inteligencia artificial que resuelve problemas complejos mediante un proceso ciego, iterativo y masivo de ensayo y error. Su principio fundamental es imitar la evolución biológica para encontrar soluciones óptimas donde los métodos tradicionales fallan.

El proceso no es una simple línea de código, sino un ciclo que simula la selección natural. Comienza con la «Codificación», en la que el problema se traduce a una estructura similar a un cromosoma, y la creación de una «Población Inicial» de soluciones aleatorias. La piedra angular del sistema es la «Función de Aptitud», una fórmula que mide cuantitativamente la calidad de cada solución individual, determinando su probabilidad de reproducirse.

El ciclo evolutivo se completa con tres operadores clave. En la «Selección», se aplica la «supervivencia del más apto», de modo que las soluciones con mejor puntuación tienen más chances de ser elegidas como «padres». Luego, el «Cruce» o recombinación permite a estos padres intercambiar partes de sus «cromosomas» para crear «hijos», explorando nuevas combinaciones de soluciones prometedoras. Finalmente, la «Mutación» introduce alteraciones aleatorias en los hijos, un mecanismo fundamental para evitar que el algoritmo se estanque en soluciones «buenas pero no óptimas» y mantener la diversidad.

Este ciclo se repite durante miles de generaciones. Con el tiempo, la población «evoluciona», la aptitud media aumenta y emerge una solución óptima o casi óptima al problema planteado, demostrando que la lógica de la naturaleza puede ser el motor de la resolución de desafíos de ingeniería, logística o ciencia de datos.