Técnicas de mutación estática y adaptativa para algoritmos genéticos: un análisis comparativo sistemático

En este artículo, se presenta un análisis comparativo sistemático de varias técnicas de mutación estática y adaptativa para comprender su naturaleza en el algoritmo genético. Se toman tres técnicas de mutación aleatoria más populares como la mutación uniforme, la mutación gaussiana y la mutación de límite, dos técnicas recientes de mutación adaptativa individual, una técnica de mutación auto-adaptativa y una técnica de mutación determinista para realizar el análisis. Se utiliza un banco experimental común de funciones de prueba de referencia para evaluar las técnicas y se analizan los resultados. El análisis pretende identificar la mejor técnica de mutación para cada problema de referencia y entender el comportamiento de dependencia de las técnicas de mutación con otros parámetros del algoritmo genético como tamaños de población, tasas de cruce y número de generaciones. Basado en los resultados analíticos, se obtienen hallazgos interesantes que mejorarían el rendimiento del algoritmo genético.