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Teoría del Germoplasma
Formulada por el científico aleman August Weismann, explica que el cuerpo se divide en células germinales que pueden trasmitir información hereditaria y en células somáticas, que no pueden hacerlo -
Lamarck enfatizó la importancia de la naturaleza en los cambios de las especies conocido como "Lamarckismo"
"Lamarckismo" se refiere a la teoría de que las características adquiridas por un individuo son hereditarias -
Neo-Darwinismo
Es la combinación de la teoría evolutiva de Darwin con el seleccionismo de Weismann y la genética de Mendel. Establece que la historia de la vasta mayoría de la vida en nuestro planeta puede ser explicada a través de un puñado de procesos estadísticos que actúan sobre y dentro de las poblaciones y especies: la reproducción, la mutación, la competencia y la selección -
Darwin publica su libro "El origen de las especies"
Darwin se percató de que una especie que no sufriera cambios se volvería incompatible con su ambiente ya que este tiende a cambiar con el tiempo, así mismo, ciertas características de las especies eran hereditarias, y que de generación en generación ocurrían cambios cuya principal motivación era hacer a los individuos mas aptos para sobrevivir -
Leyes de la Herencia de Mendel
Johann Gregor Mendel descubrió tres leyes básicas que gobernaban el paso de una característica de un miembro de una especie a otro.
La primera ley establecía que los miembros de cada par de alelos de un gen se separan cuando se producen los gametos durante la meiosis. La segunda ley establecía que los pares de alelos se independizan. La tercera ley establecía que cada característica heredada se determina mediante dos factores provenientes de ambos padres -
Teoría de la Pangénesis
Creada por Darwin nos explica que cada órgano del cuerpo produce pequeñas partículas hereditarias llamadas "gémulas" o "pangenes", estas eran transportadas a través de la sangre y se recolectaban en los gametos durante su formación. Esto significaba que, según esta teoría, las características de los padres se transmitían directamente a la sangre de sus hijos. -
Teoría de la Combinación
Creada por Darwin, donde, según en la cual las características hereditarias de los padres se mezclaban o combinaban de alguna forma en sus hijos. La mayor debilidad de este teoría es que no explicaba la ocurrencia de cambios repentinos en una especie, los cuales no habían sido heredados de ningún ancestro -
Teoría de la Mutación
Según Hugo De Vries, los cambios en las especies no eran graduales y adaptativos, sino más bien abruptos y aleatorios. Refutando esta teoría, en la actualidad se ha logrado demostrar que las mutaciones son siempre dañinas y no producen nuevas especies -
Teoría Cromosómica de la Herencia
Walter Sutton determinó que los cromosomas en el núcleo de las células eran el lugar donde se almacenaban las características hereditarias. Poco después indico que los cromosomas contenían genes, y que los genes de un mismo cromosoma estaban ligados y, por lo tanto, se heredaban juntos -
Inspiración Biológica
La evolución natural fue vista como un proceso de aprendizaje similar al ensayo y error que suele manifestarse en los humanos -
Vida Artificial
Nils Aall Barricelli desarrolló las primeras simulaciones de un sistema evolutivo en una computadora. Sus experimentos siguieron los lineamientos de una disciplina popularizada a mediados de los 80' bajo el nombre de "Vida Artificial" -
La evolución de programas de Friedberg
R.M. Friedberg es considerado como uno de los primeros investigadores en intentar evolucionar programas de computadora, su trabajo consistió en generar un conjunto de instrucciones en lenguaje maquina que pudiesen efectuar ciertos cálculos sencillos -
Inicios del Algoritmo Genético
Alexander Fraser publicó una serie de trabajos sobre la evolución de sistemas biológicos en una computadora digital, dando la inspiración para lo que se convertiría mas tarde en el algoritmo genético, ademas, incluyó el uso de una representación binaria, de un operador de cruza probabilistico, de una población de padres que generaban una nueva población de hijos tras recombinarse y el empleo de un mecanismo de selección -
EVOP
El experto en estadística ingles George E.P. Box propuso un enfoque evolutivo para la optimización de la producción industrial. Su técnica llamada Evolution Operation (EVOP) consistía en efectuar pequeños cambios a un conjunto de parámetros de producción, monitoreando ciertos datos estadísticos de los procesos para guiar la búsqueda -
La Programación Evolutiva
Está técnica consistía en hacer evolucionar autómatas de estados finitos, los cuales eran expuestos a una serie de símbolos de entrada y se esperaba que, eventualmente, serian capaces de predecir las secuencias futuras de símbolos que recibirían, por medio de, un operador modelado en la mutación para efectuar cambios en las transiciones y en los estados autómatas que tendrían a hacerlos mas aptos para predecir secuencias de símbolos. Se aplicó a problemas de predicción y teoría de juegos -
La optimizacion evolutiva de Bremermann
Hans Joachim Bremermann fue el primero en ver a la evolución como un proceso de optimización realizando las primeras simulaciones de la evolución usando cadenas binarias que se procesaban por medio de reproducción, selección y mutación, ademas de intuir la importancia de la co-evolución y visualizar el potencial de las técnicas evolutivas para entrenar redes neuronales -
Friedman y la robótica evolutiva
George J. Friedman fue el primero en proponer una aplicación de técnicas evolutivas a la robótica. Los circuitos de control que utilizaba modelaban a las neuronas humanas, y eran capaces de ser excitadas o inhibidas -
Modelo de circuitos de aprendizaje evolutivo
Michael Conrad propuso este modelo, en el cual especuló sobre la posibilidad de que el cerebro use el mismo tipo de mecanismos que usa la evolución para aprender. Su técnica fue uno de los primeros intentos por utilizar algoritmos evolutivos para entrenar redes neuronales -
Estrategias evolutivas
Esta técnica consiste en aplicar un método de ajustes discretos aleatorios inspirado en el mecanismo de mutación que ocurre en la naturaleza. Una de las ventajas de esto, era que no se requería información alguna acerca de la cantidad de mejoras o deterioros que se efectuaban -
Algoritmos genéticos
Este sistema reconoce que un estudio de la adaptación debía reconocer que la adaptación ocurre en un ambiente, la adaptación es un proceso poblacional, los comportamientos individuales pueden representarse mediante programas, pueden generarse nuevos comportamientos mediante variaciones aleatorias de los programas y las salidas de dos programas normalmente están relacionadas si sus estructuras están relacionadas; Denominándolo plan reproductivo, aunque se popularizo como algoritmo genético -
Ecosistemas artificiales
En estos sistemas, un conjunto de organismos unicelulares están sujetos a una estricta ley de conservación de la materia que les inducia a competir para sobrevivir. Los organismos simulados fueron capaces de efectuar cooperación mutua y de llevar a cabo estrategias biológicas tales como la recombinación genética y la modificación de la expresión de su genoma -
Dinámica evolutiva
Thomas S. Ray desarrolló un simulador muy original llamado Tierra en el que se evolucionaban programas en lenguaje ensamblador, los cuales competían por ciclos de CPU de una computadora, a la vez que intentaban reproducirse en la memoria de dicha computadora. Este es uno de los pocos intentos por simular un ecosistema con el propósito expreso de observar los comportamientos que emergen de la dinámica evolutiva del mismo -
Programación genética
En esta técnica se propone el uso de una representación de árbol en la que se implementó un operador de cruza para intercambiar sub-árboles entre los diferentes programas de una población generada al azar con ciertas restricciones. Su técnica es casi independiente del dominio y ha sido utilizada en un sinnúmero de aplicaciones de entre las que destacan la compresión de imágenes, el diseño de circuitos, el reconocimiento de patrones y la planeación de movimientos de robots, etc...
