Descripción: La Programación Genética es un enfoque de inteligencia artificial que utiliza principios de la evolución biológica para desarrollar programas o algoritmos que resuelven problemas específicos. Este tipo de algoritmo evolutivo se basa en la idea de que, al igual que en la naturaleza, las soluciones a los problemas pueden ‘evolucionar’ a través de un proceso de selección natural. En este contexto, se generan poblaciones de programas que son evaluados en función de su rendimiento en la tarea asignada. Los programas más exitosos se seleccionan para reproducirse, combinando sus características y mutando para crear nuevas soluciones. Este ciclo de selección, reproducción y mutación se repite a lo largo de múltiples generaciones, permitiendo que las soluciones se optimicen progresivamente. La Programación Genética es especialmente útil en situaciones donde las soluciones son complejas o no se conocen de antemano, ya que permite explorar un amplio espacio de posibles soluciones de manera eficiente. Además, se puede aplicar a diversas áreas, desde la optimización de funciones hasta la creación de algoritmos para el aprendizaje automático y la toma de decisiones automatizada, destacándose por su capacidad para adaptarse y mejorar con el tiempo.
Historia: La Programación Genética fue introducida por John Koza en 1992 con su libro ‘Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection’. Desde entonces, ha evolucionado y se ha utilizado en diversas aplicaciones, desde la creación de algoritmos hasta la optimización de procesos complejos.
Usos: La Programación Genética se utiliza en diversas áreas, incluyendo la optimización de funciones, la creación de algoritmos de trading en finanzas, el diseño de circuitos electrónicos, y la evolución de estrategias en juegos y simulaciones.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Programación Genética es su uso en la creación de algoritmos para la predicción de precios en el mercado de valores, donde se generan y evalúan múltiples estrategias de trading para encontrar la más efectiva.
