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Jean-Baptiste Lamarck
El primer evolucionista que se inclinó por un cambio gradual, según el cual unas especies se transformaron en otras sin necesidad de recurrir a nuevas creaciones. El mecanismo que propuso fue que los organismos desarrollan a lo largo de su vida estructuras que se adaptan mejor al medio ambiente, y que estas modificaciones estructurales son hereditarias. -
Charles Darwin
Aquellos organismos que poseyeran caracteres que los ajustaran mejor a su ambiente, tendrían una tendencia a reproducirse de una forma más prolífica que los otros, y sus caracteres se transmitirán a las generaciones futuras en mayor proporción. Así, las poblaciones estarían continuamente mejorando, y sus adaptaciones a los ambientes a los que están sometidas, y las poblaciones con adaptaciones no adecuadas acabarían extinguiéndose. -
Alex s. Fraser
A finales de los 1950s y principios de los 1960s, el biólogo inglés Alex S. Fraser (1923-2002) publicó una serie de trabajos sobre la evoluciónde sistemas biológicos en una computadora digital, sirviendo de inspiración para los algoritmos genéticos. -
John Holland
Se establecen las teorías sobre los Algoritmos Adaptativos.
Las teorías sobre los sistemas adaptativos están orientadas a facilitar por un lado la comprensión de las formas complejas de adaptación que aparecen en los sistemas naturales y por otro, la habilidad para diseñar sistemas adaptativos robustos.
Se basó en modelos simples de evolución biológica a través de la supervivencia del más adaptado y la producción continua de nueva descendencia para conceptualizar sus ideas. -
Hans-Joachin Bremermann
Fue el primero en ver la evolución como un proceso de optimización, además derealizar una de las primeras simulacionescon cadenas binarias que se procesabanpor medio de reproducción, selección ymutación (predecesor de los algoritmos genéticos). -
John Holland
La evolución era una forma de adaptación más potente que el simple aprendizaje, y tomó la decisión de aplicar estas ideas para desarrollar programas adaptativos para resolver problemas.
Son básicamente una estrategia usada para problemas de búsqueda del óptimo basado en una heurística aleatoria. La idea consiste en simular la selección natural. La población inicial irá evolucionando a través de variaciones emergentes de cruces de los más aptos y de mutaciones. -
Estudios mas avanzados
Se realizaron estudios en detalle sobre la influencia del cruce y la mutación y se empezaron a utilizar los operadores de cruce basados en múltiples puntos.
A partir de estos estudios se empezó a vislumbrar el enorme potencial de los algoritmos genéticos para resolver problemas de optimización. -
John Holland Propuso
Holland propuso heurísticos basados en principios genéticos como una metodología para resolver problemas de toma de decisiones. -
Primer International congress of genetic algorithms
Se presentaron los últimos avances tanto teóricos como prácticos del empleo de estas técnicas. -
International society for genetic algorithms
Las actividades en el campo de los algoritmos genéticos habían crecido mucho por lo que se fundó la International society for genetic algorithms. -
Tipos e Implementaciones(Darwin)
Metodología basada en teoría de la evolución de Darwin:
Población inicial.
Evaluación de la capacidad de adaptación.
Selección y cruce.
Mutación.
Reorganización de la población con las nuevas generaciones -
Tipos e Implementaciones(Lamarck)
Metodología anterior añadiendo las teorías de Lamarck:
Población inicial.
Adaptación Lamarckiana.
Evaluación de la adaptabilidad: Nuestras especies cambian de situación, de clima, de manera de ser o de hábito, reciben por ello las influencias que cambian poco a poco la consistencia y las proporciones de sus partes, de su forma, sus facultades y hasta su misma organización.
Selección y cruce.
Mutación.
Reorganización de la población con las nuevas generaciones.