Algoritmo Genético Determinista — Optimización Evolutiva Sin Azar
Un Algoritmo Genético Determinista (AGD) aplica el marco estructural de la computación evolutiva —población, selección, cruce y reemplazo— utilizando operadores completamente deterministas y reglas de decisión fijas en lugar de muestreo estocástico. Al eliminar la aleatoriedad, el algoritmo se vuelve completamente reproducible: ejecutarlo dos veces sobre el mismo problema produce soluciones idénticas, lo que lo hace tratable para evaluaciones comparativas rigurosas, estudios de reproducibilidad y sistemas donde la estocasticidad es indeseable.
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Fuentes
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 9780201157673
- Mahfoud, S. W. (1995). Niching methods for genetic algorithms. IlliGAL Report No. 95001, University of Illinois at Urbana-Champaign. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Genetic Algorithm — Evolutionary optimization with deterministic selection and operators. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/deterministic-genetic-algorithm
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