Necesito imple$2$:$36$

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puntos clave que necesitas considerar para desarrollar tus algoritmos:

Elementos clave para los algoritmos gen$$ticos $($AG$)$: Para funcionar correctamente, los AG requieren de una representaci$$n de individuos, selecci$$n de padres, recombinaci$$n o cruza, mutaci$$n$,$ y reemplazo.

Diferencias entre los dos AG: Los dos algoritmos gen$$ticos implementados en el documento var$$an en sus m$$todos de representaci$$n de individuos, selecci$$n de padres, cruza, y mutaci$$n$.$

AG$1$: Utiliza una representaci$$n binaria para n$$meros reales y se basa en el elitismo. Los par$$metros espec$$ficos incluyen un tama$$o de poblaci$$n de $20,2500$ generaciones, una probabilidad de cruza de $0\mathrm{.}85$ y una probabilidad de mutaci$$n de $0\mathrm{.}7.$

AG$2$: Emplea una representaci$$n utilizando n$$meros reales, con un tama$$o de poblaci$$n de $10,5000$ generaciones, una probabilidad de cruza de $0\mathrm{.}3,$ una probabilidad de mutaci$$n de $0\mathrm{.}5,$ y una probabilidad de torneo de $0\mathrm{.}8.$

Funci$$n a minimizar: Ambos algoritmos buscan minimizar una funci$$n espec$$fica $($no detallada en los fragmentos revisados$),$ sujetos a la restricci$$n de que cada variable $x_i$ del problema debe estar en el rango

$-10x_{i}10.$

Resultados y discusi$$n:

Los resultados obtenidos despu$$s de $30$ ejecuciones independientes para cada AG

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par$$metros espec$$ficos incluyen un tama$$o de poblaci$$n de $20,2500$ generaciones, una probabilidad de cruza de $0\mathrm{.}85$ y una probabilidad de mutaci$$n de $0\mathrm{.}7.$

AG$2$: Emplea una representaci$$n utilizando n$$meros reales, con un tama$$o de poblaci$$n de $10,5000$ generaciones, una probabilidad de cruza de $0\mathrm{.}3,$ una probabilidad de mutaci$$n de $0\mathrm{.}5,$ y una probabilidad de torneo de $0\mathrm{.}8.$

Funci$$n a minimizar: Ambos algoritmos buscan minimizar una funci$$n espec$$fica $($no detallada en los fragmentos revisados$),$ sujetos a la restricci$$n de que cada variable $x_i$ del problema debe estar en el rango $-10x_{i}10.$

Resultados y discusi$$n:

Los resultados obtenidos despu$$s de $30$ ejecuciones independientes para cada AG son analizados, presentando el detalle de la soluci$$n obtenida en cada ejecuci$$n y las estad$$sticas correspondientes.

El AG$2,$ que utiliza representaci$$n real, es capaz de encontrar el $$ptimo global en la mayor$$a de sus ejecuciones y se considera m$$s robusto en comparaci$$n con el AG$1,$ que no logra encontrar el $$ptimo global y tiende a converger a un $$ptimo local.

Conclusiones: Los algoritmos gen$$ticos demostraron ser capaces de resolver problemas de optimizaci$$n con diferentes representaciones de individuos. La combinaci$$n de m$$todos utilizada favoreci$$ al AG$2$ sobre el AG$1.$mentar dos algoritmos geneticos