Reyes Abril, Mónica RocíoPardo Rodríguez, Carlos Andrés2026-05-292026-05-292009https://repositorio.sanmartin.edu.co/handle/123456789/970La programación habitual sólo puede dar una solución en una dirección al mismo tiempo a una situación dada, y si ésta solución resulta no ser la óptima, se debe iniciar de nuevo para encontrar otra solución. En los sistemas de computación modernos, esto se ve traducido en un problema de efectividad y eficiencia, ya que sólo se tiene un camino para encontrar la solución adecuada al problema al cual se enfrenta. Es por esto que se hace necesaria una herramienta que contribuya a la exploración de soluciones en múltiples direcciones a la vez; así, si el camino elegido resultó no ser el correcto, se puede eliminar y continuar con otro camino; aumentando la probabilidad de éxito. Este es un factor muy importante que no se presenta en la programación habitual. Al trabajar con algoritmos genéticos, se intenta resolver ésta problemática, ya que es una herramienta poderosa y eficiente, que permite modelar y resolver problemas que necesitan un análisis complejo. Se muestran los conceptos básicos involucrados en la utilización de algoritmos genéticos, tales como cromosomas, genes, población, mutación, apareamiento, aptitud, entre otros. Además, se profundiza en tema de los operadores que utiliza el algoritmo genético como mutación, cruce y selección. Estos permitirán comprender más a fondo los elementos que conforman la estructura de un algoritmo generado en el entorno de Matlab. La herramienta que permite realizar este estudio es la versión académica del software Matlab, que posee un capítulo dedicado a la explicación de Algoritmos Genéticos, modelando así 2 aplicaciones básicas que conllevarán a dejar un arraigo académico para posteriores estudios en la facultad de ingeniería de la Fundación Universitaria San Martín.textesatribucionnocomercialsinderivaralgoritmos genéticosMATLABoptimizaciónTrabajo de gradoAcceso Abierto