Proyecto de Investigación: Autor: Yago Sáez 1 Tutores: Javier Segovia, Pedro Isasi Algoritmos Genéticos para la Generación de Modelos con Micropoblaciones Autor: Yago Sáez Tutores: Javier Segovia Pedro Isasi 1. Introducción a computación evolutiva recoge un conjunto de técnicas de aprendizaje que utilizan modelos computacionales desarrollados en base a una metáfora de la evolución biológica. En estas técnicas la población de individuos (solución), evoluciona hasta que se alcanza el criterio de convergencia, normalmente encontrando una solución próxima a la solución óptima. El éxito de la evolución hacia una solución óptima se basa en el mantenimiento de la diversidad genética, para el cual es necesario trabajar con poblaciones grandes. Sin embargo, no siempre es posible realizar desarrollos con poblaciones de gran tamaño, de hecho, existen dos grandes áreas de problemas en las cuales es necesario trabajar con micropoblaciones: 1. Problemas en los cuales el valor de evaluación de los individuos (fitness) depende de alguna forma de la estimación de un ser humano. 2. Problemas que impliquen un coste computacional alto, y requieran de respuestas rápidas por la interacción con el usuario. Dentro de los problemas referentes al primer punto, objeto de estudio del proyecto de investigación, las técnicas de computación evolutiva interactiva pueden tener numerosas aplicaciones, como por ejemplo, el diseño, tanto artístico, como funcional de objetos bidimensionales y tridimensionales. La búsqueda paralela de soluciones permite que este tipo de técnicas evalúen múltiples diseños simultáneamente, explorando así distintas tendencias en diseños que pueden servir de estimulo para la creatividad de artistas e ingenieros. 2. Estado del arte del dominio del problema Atendiendo a la situación actual de proyectos similares, la computación evolutiva aplicada al diseño de modelos tiene dos claros precedentes: L