Esta investigación tuvo como objetivo encontrar la ruta más corta de n puntos en el espacio, sin corte o intersección entre las líneas generadas por los caminos. Para lograr esto, se usó el algoritmo genético, donde se aprovechó la ventaja de no competir “todos contra todos”, sino que a partir de una pequeña población puede encontrarse la posible mejor ruta en el espacio, también llamada “búsqueda local”. Para realizar el proceso evolutivo, se consideró el método de la ruleta, cruce por intercambio de 2 puntos, mutación por intercambio y método de parada a la varianza a 25 generaciones. Implementado en Matlab 8.3, se obtuvo como resultado una duración de 24.7 s y 210.6 s, con funciones de adaptación de 0.79 y 0.76, 76 y 206 generaciones a las pruebas realizadas de 10 y 100 puntos, respectivamente. Demostrando que con el algoritmo genético se encontró la posible...

El presente artículo de investigación tiene como objetivo utilizar algoritmo genético generacional, propio de la inteligencia artificial, donde se aprovecha el proceso evolutivo para optimizar el recorrido de los n puntos o nodos, a un coste de computador menor. Una de las ventajas de este método evolutivo es que no compiten todos contra todos, sinoque se crea y procesa una porción de la población total, con el objetivo de encontrar la posible mejor ruta, o también llamada búsqueda local. Se ha considerado para el método de la ruleta, cruce por intercambio de 2 puntos, mutación por intercambio y método de parada de acuerdo a la cantidad de generaciones. En un computador de regular característica selogró implementar el algoritmo genético generacional en lenguaje Matlab 8.3, tomando como ejemplo las distancias de cada ciudad. Se obtuvieron como result...