ALGORITMOS GENETICOS

RESULTADOS

Una vez definido nuestro problema y optimizado el algoritmo genético(Todo lo de Alberto);hallamos las soluciones de fitness.

Para ello hemos usado dos conjuntos de constantes con las que se modela el problema,para una misma red metabólica.Los datos son 2C y 2D(estos son los datos para modelar el problema pero existían mas grupos de datos).Tanto para 2C Y 2D tenemos datos hallados por el algoritmo genético y datos experimentales simulados y condicionados por las constantes

En nuestro experimento se decidió la repetición del algoritmo genético en 5 veces(es decir se obtienen 5 conjuntos de valores=de las constantes k1 a la k6).De todos estos el optimo se elige a partir del valor Fval(Lo explica Alberto) y que indica calidad del resultado.Como se trata de una función de coste a menor valor tendremos un mejor resultado.

Una vez elegido el conjunto de valores,representamos la función de fitness junto con los datos experimentales.

Estas dos graficas representan la función de datos 2D para el conjunto de valores optimo

Y la siguiente es para el conjunto de valores menos optimo.

(((líneas continuas=valores exp///puntos=valores del alg.genetico)

Podemos observar que el ajuste para el conjunto de datos optimo(graf1)es casi perfecto mientras que para el conjunto de datos no optimos(de mayor Fval) hay diferencias notables(graf 2).El ajuste es peor.

CONCLUSIÓN

Esto explica por qué se hacen 5 repeticiones y en general por qué un AG necesita un numero n de repeticiones muy elevado y es que el AG no siempre da el mismo resultado,por lo que para elegir el optimo deberemos de partir de una base muy amplia de resultados y asi nuestro optimo ira alcanzando un mejor valor.Esto se puede ver en que en los intervalos de la tabla para cada constante tienen un amplio rango de valores(primera tabla).

Por lo tanto a mayor numero de iteraciones,mejora el resultado optimo.

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