¿Qué es una máquina de estados finitos?

1. ¿Qué es una máquina de estados finitos?

Una máquina de estado finito se enmarca dentro de un modelo utilizado para simbolizar y controlar el flujo de ejecución de una herramienta conceptual para diseñar sistemas donde se procesa una secuencia de entradas que cambia el estado del sistema para determinar si la secuencia de entrada fue aceptada o no. hay dos tipos de Máquinas, las primeras “Las Reconocedoras o Detectoras de Secuencia que realizan básicamente la detección de patrones o secuencias determinadas en respuesta a las entradas recibidas” y las “Transductoras”. Sus aplicaciones actuales se implementan en la aplicación de inteligencia artificial en juegos, produciendo excelentes resultados sin un código complicado pero también  son la base para los programas de corrección ortográfica, la comprobación de la gramática, la indexación o la búsqueda de grandes volúmenes de texto, o reconocimiento de voz, la transformación de texto utilizando lenguajes de marcado como XML y HTML, y los protocolos de red que especifican cómo las computadoras se comunican entre sí.

1. Explica de forma breve la aportación de Fogel a la programación evolutiva.

La aportación de Fogel a la programación evolutiva se fundamenta en la profundidad dada dentro de los campos de la inteligencia artificial y las técnicas de computación suave. Si bien su fundamento se genera desde la evolución natural y está conceptualmente cerca de la técnica de la programación genética, que dibuja los individuos como cadenas binarias. Se dice que es una variación de los algoritmos genéticos, donde lo que cambia es la representación de los individuos. Ósea los individuos son tríos cuyos valores representan estados de un autómata finito. Cada trio está formada por el valor del nuevo estado con la resolución de problemas de optimización combinatoria, dentro del machine learning mediante máquinas de estado finito – aportando a la optimización (numérica).

1. Sugiere una posible aplicación que podrías darle en la actualidad a la máquina de estados finitos de Fogel

Una posible aplicación se puede ver en todas las computadoras que son exactamente máquinas de estados finitos como la (FSM) para Windows. Que es una aplicación de Windows llamada Finite State Machine, cuya última versión se puede descargar como FSM-2...tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks estaciones de trabajo). Otra aplicación actualmente en el mundo gamer se ve que la mayoría de los juegos utilizan AI aunado a la mejora de resoluciones en las tarjetas gráficas. Considero que una de las aplicaciones más importantes de las máquinas de estado finito es en reconocimiento de lenguajes. Esto es importante en el diseño y construcción de compiladores para lenguajes de programación.

1. ¿Cuáles serían los principios evolutivos de la biología que Fogel considera para su propuesta?

Si bien la propuesta necesita que exista variabilidad entre individuos de una población y  la variabilidad se produce a consecuencia de mutación, los principios evolutivos de biología utilizados e inspirados en la evolución biológica, son:

• ANTEPASADOS EN COMUN: donde la optimización del problema representan a los individuos de la población, y la función de acondicionamiento físico determina el entorno en el que la solución "vive". La evolución de la población se obtiene repitiendo de manera iterativa las operaciones con la mutación, la recombinación que crean la diversidad necesaria y la introducción de nuevos elementos.

• SELECCION NATURAL: actúa como un factor para mejorar la calidad de los individuos en una población.

• LUCHA POR SUPERVIVENCIA Y REPRODUCCION: donde los operadores de selección pueden ser estocásticos y deterministas. En el primer caso, los individuos con una función de acondicionamiento físico más alta tienen una mayor probabilidad de ser seleccionados que los individuos con una función de acondicionamiento físico más baja, pero generalmente los individuos incluso más débiles tienen alguna posibilidad de reproducirse y sobrevivir.

1. ¿cómo funciona el proceso del algoritmo original de programación evolutiva?

Los algoritmos evolutivos como el subconjunto de computación evolutiva, se emplean en técnicas que explotan mecanismos inspirados en la evolución biológica con algoritmos meta-heurísticos de optimización matemática, El algoritmo original crea una población inicial de manera aleatoria de tamaño (individuos o soluciones candidatas), las cuales actúan como el inicio del proceso de búsqueda de la solución de problema en cuestión. El operador de variación del algoritmo es la mutación. Ésta se encarga de producir un descendiente hijo por cada individuo de la población inicial con un ligero cambio en su información genética. Cada metaheurística está diseñada para evaluar una función objetivo encargado de dar a conocer la aptitud del individuo. El operador de selección usa un mecanismo de torneo probabilístico que consiste en enfrentar a los individuos de la población inicial o generación posterior contra sus descendientes, con el objetivo de que las mejores soluciones pasen a la siguiente ronda y serán la nueva población. En cada generación, las soluciones relativamente buenas tienden a sobrevivir, mientras que las malas están más propensas a morir. Para distinguir la calidad entre las diferentes soluciones, se hace uso de una evaluación, denominada función objetivo

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