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CURSO : INGIENERIA DE COMUNICACIONES 2
TITULO : Imágenes Digitales - Gif
PROFESOR : Alfredo Efraín Rodrígue Guti!rre
INTEGRANTES : Grupo Nro 8
"iorella Gres# Ruí $oma%&agua
Eri'a Margarita "uentes Ri(era
)uan Carlos *amora Corilla
)os! Enri+ue ,uamaní o.e
Sa/l Ronald Martin 0il%a 0illena
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INTRODUCCION
A%tualmente (i(imos en un era en +ue todas las formas de la informa%i1n están .asando.or un .ro%eso de digitalia%i1n Un e3em.lo %laro son las imágenes +ue no &an .odido
es%a.ar a este .ro%eso Miles de imágenes digitales son .rodu%idos .or la fotografía4 el
%ine4 la tele(isi1n4 el dise5o gráfi%o4 +ue son alma%enadas en alg/n so.orte físi%o4
en(iadas .or un medio transmisi1n ele%tr1ni%o4 .resentadas 6a sea en una .antalla o
im.resas en .a.el en alg/n dis.ositi(o
Una imagen digital se o#tiene a tra(!s de un dis.ositi(o de %on(ersi1n anal1gi%o-digital
%omo un es%áner una %ámara fotográfi%a digital o dire%tamente desde el ordenador
utiliando %ual+uier .rograma de tratamiento de imágenes a informa%i1n digital +ue
genera %ual+uiera de los medios anteriormente %itados es alma%enada en el ordenador
mediante #its 7unos 6 %eros8
as imágenes digitales se .ueden guardar en distintos formatos Cada formato tiene una
e9tensi1n es.e%ífi%a del ar%&i(o +ue lo %ontiene os formatos más utiliados en la
a%tualidad son: ;M$4 GI"4 )$G4 ? %olores4 además de admitir
gama de menor n/mero de %olores4 lo %ual .ermite o.timiar el tama5o del ar%&i(o +ue lo
%ontiene
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ALGORITMOS DE CODIFICACION
E9isten dos formatos de ar%&i(os GI" desarrollados en @B 6 en @B
El GI" Ba +ue es %om.ati#le %on la %om.resi1n *4 .ermite una (isualia%i1n
.rogresi(a de una .aleta de 2>? %olores 6 tiene la .osi#ilidad de %rear imágenes
animadas llamados GI"S animados4 alma%enando (arias imágenes en el mismo ar%&i(o
El GI" Ba4 +ue tiene %omo o.%i1n la .osi#ilidad de designar un %olor trans.arente .ara
la .aleta 6 es.e%ifi%ar el tiem.o de las anima%iones
a %om.resi1n del formato GI" está dada .or el algoritmo *4 aun+ue tam#i!n en la
a%tualidad &an a.are%ido dos nue(os %on%e.tos algoritmo en el .ro%esamiento de
imágenes +ue son algoritmo de redes neuronales 6 algoritmo gen!ti%o
Algoritmo LZW ( Lmpl Zi! Wl"#$
Es un algoritmo de %om.resi1n sin .erdida desarrollado .or el %ientífi%o norteameri%ano
? entradas4 una .ara %ada %ará%ter .osi#le4
además de un %1digo .redefinido .ara indi%ar el fin del ar%&i(o A esta ta#la se le (an
agregando su%esi(os %1digos num!ri%os .or %ada nue(o .ar de %ara%teres %onse%uti(os
+ue se lean
Al armar el di%%ionario so#re la mar%&a se e(ita &a%er dos .asadas so#re el te9to4 una en
la +ue se analia 6 la otra en la +ue se %odifi%a 6 de#ido a +ue la regla de armado del
di%%ionario es tan sim.le4 el des%om.resor .uede re%onstruirlo mientras lo lee4 e(itando la
in%lusi1n del di%%ionario dentro del te9to %om.rimido Se .uede .ensar +ue el di%%ionario
está .lagado de %1digo inne%esario 6 ser relati(amente grande .ero esto no su%ede en la
.rá%ti%a4 6a +ue el di%%ionario no %re%e demasiado 6 aun+ue eso su%ediera lo im.ortante
es +ue el ar%&i(o %om.rimido sea .e+ue5o
as entradas del di%%ionario .ueden re.resentar se%uen%ias de %ara%teres sim.les o
se%uen%ias de otros %1digos .re(iamente %argados4 es de%ir +ue un %1digo .uede
re.resentar desde uno a un n/mero indeterminado de %ara%teres
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En realidad4 el algoritmo no dis%rimina entre %1digos 6 %ara%teres sim.les .ues el
di%%ionario se %arga ini%ialmente de %1digos +ue re.resentan los .rimeros 2>? %ara%teres
sim.les .or lo +ue estos no son más +ue otros %1digos dentro del mismo di%%ionario
Cada (e +ue se lee un nue(o %ará%ter se re(isa el di%%ionario .ara (er si forma .arte de
alguna entrada .re(ia ?
%1digos .ara 2>? %ara%teres sim.les .osi#les %on B #its 6 un %1digo +ue (iene a
re.resentar al fin del ar%&i(o
Dado +ue el algoritmo sir(e .ara %om.rimir se%uen%ias de #its4 6a se sea te9to o %ual+uier
otro ti.o de informa%i1n A %ontinua%i1n damos un %laro e3em.lo de %1mo fun%iona este
algortimo En este e3em.lo se su.one +ue los te9tos a %om.rimir son solo letras
ma6/s%ulas sin es.a%io .ara lo %ual solo #asta 7en ingles8 2? %odigos mas un %oidgo +ue
en este %aso se ado.tado el %ero .ara re.resentar el fin del ar%&i(ol el %ual se re.resentagráfi%amente .or el F El te9to +ue se #us%a %om.rimir es:
TO%EORNOTTO%EORTO%EORNOT&
el .ro%eso de %om.resi1n +ueda re.resentado .or la ta#la siguiente:
Carácter: Código emitido Entrada en el diccionario:
(Salida):
T 20 = 10100
O 15 = 01111 28: TO
B 2 = 00010 29: OB
E 5 = 00101 0: BE
O 15 = 01111 1: EO !""" #e agotaron lo# código# de 5
$it#
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% 18 = 010010 2: O% !""" #e comien&a a '#ar código# de
$it#
1* = 001110 : %
O 15 = 001111 *: O
T 20 = 010100 5: OT
TO 28 = 011100 : TT
BE 0 = 011110 +: TOB
O% 2 = 100000 8: BEO
TOB + = 100101 9: O%T
EO 1 = 011111 *0: TOBE
% = 100001 *1: EO%
OT 5 = 100011 *2: %O
, 0 = 000000 *: OT,
$ara inter.retarla4 se sugiere ignorar la re.resenta%i1n #inaria4 +ue se in%lu6e
sim.lemente .ara %onta#iliar el tama5o del ar%&i(o de salida os %1digos del @ al 2? se
%orres.onden %on %ara%teres sim.les @ = A4 2 = ;4 2? = * 6 2 = Hfin de ar%&i(oH Del 2B
en adelante %ada %1digo re.resenta más de un %ará%ter
El te9to original4 %om.uesto de 2> %ara%teres +ue .ueden re.resentarse %on > #its %ada
uno nos daría @2> #its El resultado %om.rimido .rodu%e > %1digos de > #its más @2
%1digos de ? #its4 lo %ual resulta en #its4 una redu%%i1n a menos del B del original
N1tese +ue %ada %ará%ter leído genera una nue(a entrada en el di%%ionario4
inde.endientemente de si se utiliará o no Esta sim.li%idad .or .arte del algoritmo de%om.resi1n .ermite +ue el des%om.resor .ueda re%onstruir el di%%ionario sin errores
Cuando se %omiena a utiliar ? #its .or %1digo4 todos los %1digos se emiten %on ? #its4
in%luso los +ue originalmente s1lo usaran > #its4 %om.letándose %on %eros .or i+uierda
Este m!todo se us1 am.liamente desde +ue se %on(irti1 .arte del formato GI"
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e9.erien%ia4 las neuronas (an %reando 6 reforando %iertas %one9iones .ara Ha.renderH
algo +ue se +ueda fi3o en el te3ido
Se #asan en una idea sen%illa: dados unos .arámetros &a6 una forma de %om#inarlos
.ara .rede%ir un %ierto resultado $or e3em.lo4 sa#iendo los .í9eles de una imagen
e9istirá una forma de sa#er +u! n/mero &a6 es%rito4 o %ono%iendo la %arga de ser(idores
de un Centro de $ro%esamiento de Datos 7C$D84 su tem.eratura 6 demás e9istirá una
manera de sa#er %uánto (an a %onsumir
Son un modelo .ara en%ontrar una %om#ina%i1n de .arámetros 6 .oder a.li%arla al mismo
tiem.o En un lengua3e más .ro.io4 en%ontrar la %om#ina%i1n +ue me3or se a3usta es
entrenar a una red neuronal Una (e 6a entrenada se .uede usar .ara &a%er
.redi%%iones o %lasifi%a%iones
Un e3em.lo %laro .ara .oder entender %1mo fun%iona una red neuronal es: Su.ongamos
+ue somos alumnos de una %lase en la +ue el .rofesor no &a di%&o e9a%tamente %1mo (a
a .oner las notas $ara em.ear4 su.ongamos +ue s1lo &as &e%&o dos e9ámenes 6
tienes la nota de %ada uno de ellos 6 la final
a unidad #ási%a de la red neuronal: el .er%e.tr1n as entradas son las dos notas4 n@ 6 n24 %ada una %on su
%orres.ondiente .eso Jn 7lo +ue &a6 +ue en%ontrar8 a salida4 nf4 será @ si está a.ro#ado 6 K si a re.ro#ar
LC1mo utiliamos una red neuronal .ara sa#er %uánto (ale %ada e9amen A+uí nos
#astará %on la unidad fundamental de la red neuronal: l pr"ptr+) Un pr"ptr+) es
un elemento +ue tiene (arias entradas %on un %ierto .eso %ada una Si la suma de esas
entradas .or %ada .eso es ma6or +ue un determinado n/mero4 la salida del .er%e.tr1n es
un uno Si es menor4 la salida es un %ero
En este e3em.lo4 las entradas serían las dos notas de los e9ámenes Si la salida es uno
7esto es4 la suma de las notas .or su .eso %orres.ondiente es ma6or +ue %in%o84 es un
a.ro#ado Si son %ero4 sus.enso os .esos son lo +ue tenemos +ue en%ontrar %on el
entrenamiento En este %aso4 nuestro entrenamiento %onsistirá en em.ear %on dos .esos
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Redes &í#ridas: Son un enfo+ue mi9to en el +ue se utilia una fun%i1n de me3ora .ara
fa%ilitar la %on(ergen%ia Un e3em.lo de este /ltimo ti.o son las redes de #ase radial
A.rendia3e reforado: se sit/a a medio %amino entre el su.er(isado 6 el auto organiado
"inalmente tam#i!n se .ueden %lasifi%ar seg/n sean %a.a%es de .ro%esar informa%i1n de
distinto ti.o en:
Redes anal1gi%as: $ro%esan datos de entrada %on (alores %ontinuos E3em.lo de este ti.o
de redes son: ,o.field4 o&onen 6 las redes de a.rendia3e %om.etiti(o
Redes dis%retas: $ro%esan datos de entrada de naturalea dis%reta4 (alores l1gi%os
#ooleanos E3em.los de este segundo ti.o de redes son: las má+uinas de ;oltmann 6
Cau%&64 6 la red dis%reta de ,o.field
Algoritmo G)/ti"o
Es una serie de .asos organiados +ue des%ri#e el .ro%eso +ue se de#e de seguir .ara la
solu%i1n de un determinado .ro#lema Son llamados así .or+ue se ins.iran en la
e(olu%i1n #iol1gi%a 6 su #ase gen!ti%o-mole%ular
Son m!todos ada.tati(os +ue .ueden usarse .ara resol(er .ro#lemas de #/s+ueda 6
o.timia%i1n Están #asados en el .ro%eso gen!ti%o de los organismos (i(os
Un algoritmo gen!ti%o %onsiste en una fun%i1n matemáti%a o una rutina de softJare +ue
toma %omo entrada a los e3em.lares 6 retorna %omo salidas a unos de ellos +ue de#egenerar des%enden%ia .ara la nue(a genera%i1n
Un in(estigador de la Uni(ersidad de Mi%&igan llamado )o&n ,olland era %ons%iente de la
im.ortan%ia de la sele%%i1n natural4 6 a fines de los ?Ks desarroll1 una t!%ni%a +ue
.ermiti1 in%or.orarla a un .rograma Su o#3eti(o era lograr +ue las %om.utadoras
a.rendieran .or sí mismas A la t!%ni%a +ue in(ent1 ,olland se le llam1 originalmente
H.lanes re.rodu%ti(osH4 .ero se &io .o.ular #a3o el nom#re Halgoritmo gen!ti%oH tras la
.u#li%a%i1n de su li#ro en @>
os Algoritmos Gen!ti%os usan una analogía dire%ta %on el %om.ortamiento natural
tra#a3an %on una .o#la%i1n de indi(iduos4 %ada uno de los %uales re.resenta una solu%i1n
fa%ti#le a un .ro#lema determinado A %ada indi(iduo se le asigna un (alor 1 .untua%i1n4
rela%ionado %on la #ondad de di%&a solu%i1n En la naturalea esto e+ui(ale al grado de
efe%ti(idad de un organismo .ara %om.etir .or unos determinados re%ursos Cuanto
ma6or sea la ada.ta%i1n de un indi(iduo al .ro#lema4 ma6or será la .ro#a#ilidad de +ue el
mismo sea sele%%ionado .ara re.rodu%irse4 %ruando su material gen!ti%o %on otro
indi(iduo sele%%ionado de igual forma Este %ru%e .rodu%irá nue(os indi(iduos
des%endientes de los anteriores4 los %uales %om.arten algunas de las %ara%terísti%as de
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sus .adres Cuanto menor sea la ada.ta%i1n de un indi(iduo4 menor será la .ro#a#ilidad
de +ue di%&o indi(iduo sea sele%%ionado .ara la re.rodu%%i1n4 6 .or tanto de +ue su
material gen!ti%o se .ro.ague en su%esi(as genera%iones
0enta3as 6 Des(enta3as
No ne%esitan %ono%imientos es.e%ífi%os so#re el .ro#lema +ue intentan resol(er
• O.eran de forma simultánea %on (arias solu%iones4 en (e de tra#a3ar de forma
se%uen%ial %omo las t!%ni%as tradi%ionales
• Cuando se usan .ara .ro#lemas de o.timia%i1n ma9imiar una fun%i1n o#3eti(o
resultan menos afe%tados .or los má9imos lo%ales 7falsas solu%iones8 +ue las
t!%ni%as tradi%ionales
• Resulta sumamente fá%il e3e%utarlos en las modernas ar+uite%turas masi(amente
.aralelas
• Usan o.eradores .ro#a#ilísti%os4 en (e de los tí.i%os o.eradores determinísti%os
de las otras t!%ni%as
• $ueden tardar mu%&o en %on(erger4 o no %on(erger en a#soluto4 de.endiendo en
%ierta medida de los .arámetros +ue se utili%en tama5o de la .o#la%i1n4 n/mero
de genera%iones4 et%-
• $ueden %on(erger .rematuramente de#ido a una serie de .ro#lemas de di(ersa
índole
LC1mo sa#er si es .osi#le usar un algoritmo gen!ti%o
a a.li%a%i1n más %om/n de estos algoritmos &a sido la solu%i1n de .ro#lemas de
o.timia%i1n4 en donde &an demostrado en ser mu6 efi%ientes 6 %onfia#les Sin em#argo
en general se re%omienda tomar en %uenta las siguientes %ara%terísti%as antes de usar
este algoritmo:
• Su es.a%io de #/s+ueda 7ie4 sus .osi#les solu%iones8 de#e estar delimitado
dentro de un determinado rango
• De#e .oderse definir una fun%i1n de a.titud +ue nos indi+ue +u! tan #uena o mala
es una determinada res.uesta
• as solu%iones de#en %odifi%arse de una forma +ue resulte relati(amente fá%il de
im.lementar en la %om.utadora
El .rimer .unto es mu6 im.ortante4 6 lo más re%omenda#le es intentar resol(er .ro#lemas
+ue tengan es.a%ios de #/s+ueda dis%retos aun+ue !stos sean mu6 grandes Sin
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em#argo4 tam#i!n .odrá intentarse usar la t!%ni%a %on es.a%ios de #/s+ueda %ontinuos4
.ero .referentemente %uando e9ista un rango de solu%iones relati(amente .e+ue5o
a 0u)"i+) ' *ptitu' no es más +ue la fun%i1n o#3eti(a de nuestro .ro#lema de
o.timia%i1n El algoritmo gen!ti%o /ni%amente ma9imia4 .ero la minimia%i1n .uede
realiarse fá%ilmente utiliando el re%í.ro%o de la fun%i1n ma9imiante 7de#e %uidarse4 .or
su.uesto4 +ue el re%í.ro%o de la fun%i1n no genere una di(isi1n .or %ero8 Una
%ara%terísti%a +ue de#e tener esta fun%i1n es +ue tiene ser %a.a de H%astigarH a las
malas solu%iones4 6 de H.remiarH a las #uenas4 de forma +ue sean estas /ltimas las +ue
se .ro.aguen %on ma6or ra.ide
a "o'i0i"*"i+) más %om/n de las solu%iones es a tra(!s de %adenas #inarias4 aun+ue
se &an utiliado tam#i!n n/meros reales 6 letras El .rimero de estos es+uemas &a
goado de mu%&a .o.ularidad de#ido a +ue es el +ue .ro.uso originalmente ,olland4 6
además .or+ue resulta mu6 sen%illo de im.lementar
Mar%o de Desarrollo
Antes de %ontinuar a&ondando en la t!%ni%a de los Algoritmos Gen!ti%os sería interesante
de3arla situada dentro de un mar%o más am.lio Nos referimos a la rama de la Inteligen%ia
Artifi%ial +ue se &a denominado Com.uta%i1n E(oluti(a
El t!rmino Com.uta%i1n E(oluti(a se refiere al estudio de los fundamentos 6 a.li%a%iones
de %iertas t!%ni%as &eurísti%as de #/s+ueda #asadas en los .rin%i.ios naturales de la
e(olu%i1n Una gran (ariedad de algoritmos e(oluti(os &an sido .ro.uestos .ero
.rin%i.almente .ueden %lasifi%arse en: Algoritmos Gen!ti%os4 $rograma%i1n E(oluti(a4
Estrategias E(oluti(as4 Sistemas Clasifi%adores 6 $rograma%i1n Gen!ti%a Esta%lasifi%a%i1n se #asa so#re todo en detalles de desarrollo &ist1ri%o más +ue en el &e%&o
de un fun%ionamiento realmente diferente4 de &e%&o las #ases #iol1gi%as en las +ue se
a.o6an son esen%ialmente las mismas as diferen%ias entre ellos se %entran en los
o.eradores +ue se usan en %ada %aso 6 en general en la forma de im.lementar la
sele%%i1n4 re.rodu%%i1n 6 sustitu%i1n de indi(iduos en una .o#la%i1n
Aun+ue los detalles de la e(olu%i1n no &an sido %om.letamente %om.rendidos4 in%luso
&o6 en día4 e9isten algunos .untos en los +ue se fundamentan:
• a e(olu%i1n es un .ro%eso +ue o.era a ni(el de %romosomas4 6 no a ni(el de
indi(iduos Cada indi(iduo es %odifi%ado %omo un %on3unto de %romosomas
• a sele%%i1n natural es el me%anismo mediante el %ual los indi(iduos me3or
ada.tados son los +ue tienen ma6ores .osi#ilidades de re.rodu%irse
• El .ro%eso e(oluti(o tiene lugar en la eta.a de la re.rodu%%i1n Es en esta eta.a
donde se .rodu%en la muta%i1n4 +ue es la %ausante de +ue los %romosomas de los
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&i3os .uedan ser diferentes a los de los .adres4 6 el %ru%e4 +ue %om#ina los
%romosomas de los .adres .ara +ue los &i3os tengan %romosomas diferentes
De forma #re(e4 .asamos a %omentar %ada una de los algoritmos men%ionados
anteriormente4 .ara +ue el le%tor .ueda tener una idea de las similitudes 6 diferen%ias
entre ellos
os Algoritmos Gen!ti%os resuel(en los .ro#lemas generando .o#la%iones su%esi(as a
las +ue se a.li%an los o.eradores de muta%i1n 6 %ru%e Cada indi(iduo re.resenta una
solu%i1n al .ro#lema4 6 se trata de en%ontrar al indi(iduo +ue re.resente a la me3or
solu%i1n
a $rograma%i1n Gen!ti%a fun%iona igual +ue la t!%ni%a anterior .ero se %entra en el
estudio de .ro#lemas %u6a solu%i1n es un .rograma De manera +ue los indi(iduos de la
.o#la%i1n son .rogramas +ue se a%er%an más o menos a realiar una tarea +ue es la
solu%i1n
a $rograma%i1n E(oluti(a es otro enfo+ue de los algoritmos gen!ti%os4 en este %aso elestudio se %entra en %onseguir o.eradores gen!ti%os +ue imiten lo me3or .osi#le a la
naturalea4 en %ada %aso4 más +ue en la rela%i1n de los .adres %on su des%enden%ia En
este %aso no se utilia el o.erador de %ru%e4 tomando la má9ima im.ortan%ia el o.erador
de muta%i1n
Estrategias E(oluti(as se %entran en el estudio de .ro#lemas de o.timia%i1n e in%lu6en
una (isi1n del a.rendia3e en dos ni(eles: a ni(el de genoti.o4 6 a ni(el de fenoti.o .or
/ltimo los Sistemas Clasifi%adores englo#an el estudio de .ro#lemas en los +ue la
solu%i1n #us%ada se %orres.onde %on toda una .o#la%i1n
$ara finaliar se muestra un es+uema en el +ue se sit/an las t!%ni%as men%ionadas %onres.e%to a otros .ro%edimientos de #/s+ueda %ono%idos
a &a#iendo (isto las redes neuronales 6 el algoritmo gen!ti%o .odemos &a%er una
%om.ara%i1n entre am#os Una r' )uro)*l es el intento de .oder realiar una
simula%i1n %om.uta%ional del %om.ortamiento de .artes del %ere#ro &umano mediante la
r!.li%a en .e+ue5a es%ala de los .atrones +ue !ste desem.e5a .ara la forma%i1n de
resultados a .artir de los su%esos .er%i#idos El %ere#ro %onsta de unidades llamadas
neuronas4 las %uales están %one%tadas entre si formando una red 7de a&í la denomina%i1n
H red neuronal H8
Con%retamente4 se trata de .oder analiar 6 re.rodu%ir el me%anismo de a.rendia3e de
su%esos +ue .oseen los animales más e(olu%ionados
a red simula gru.os de neuronas4 llamados H %a.as H las %uales están rela%ionadas unas
%on otras os datos se introdu%en en la .rimera %a.a4 llamada H%a.a de entradasH Cada
%a.a transfiere la informa%i1n a sus (e%inas4 teniendo un .eso o .ondera%i1n .ara los
(alores4 lo +ue (a modifi%ando los mismos en su .aso a tra(!s de la red
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Cuando los datos llegan a la /ltima de las %a.as4 llamada H %a.a de salida H el (alor
resultante es tomado %omo el resultado de la red a red .uede ser entrenada .ara
di(ersos usos4 entre ellos %omo me%anismo de o.timia%i1n En este sentido4 se .uede
e9.resar +ue serían un modelo alternati(o %om.etiti(o %on los algoritmos gen!ti%os4 si se
las .rogramara .ara este fin En rigor de (erdades4 la literatura sugiere +ue se .odrían
&a%er modelos mi9tos o &í#ridos en donde se %om#inen las (enta3as de las redesneuronales 6 los algoritmos gen!ti%os4 aun+ue &a6 mu6 .o%o material dis.oni#le en este
%am.o
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#iol1gi%os4 el %on3unto de .arámetros re.resentando un %romosoma .arti%ular se
denomina fenoti.o El fenoti.o %ontiene la informa%i1n re+uerida .ara %onstruir un
organismo4 el %ual se refiere %omo genoti.o os mismos t!rminos se utilian en el %am.o
de los Algoritmos Gen!ti%os a ada.ta%i1n al .ro#lema de un indi(iduo de.ende de la
e(alua%i1n del genoti.o Esta /ltima .uede inferirse a .artir del fenoti.o4 es de%ir .uede
ser %om.utada a .artir del %romosoma4 usando la fun%i1n de e(alua%i1n a fun%i1n deada.ta%i1n de#e ser dise5ada .ara %ada .ro#lema de manera es.e%ífi%a Dado un
%romosoma .arti%ular4 la fun%i1n de ada.ta%i1n le asigna un n/mero real4 +ue se su.one
refle3a el ni(el de ada.ta%i1n al .ro#lema del indi(iduo re.resentado .or el %romosoma
Durante la fase re.rodu%ti(a se sele%%ionan los indi(iduos de la .o#la%i1n .ara %ruarse 6
.rodu%ir des%endientes4 +ue %onstituirán4 una (e mutados4 la siguiente genera%i1n de
indi(iduos a sele%%i1n de .adres se efe%t/a al aar usando un .ro%edimiento +ue
fa(ore%a a los indi(iduos me3or ada.tados4 6a +ue a %ada indi(iduo se le asigna una
.ro#a#ilidad de ser sele%%ionado +ue es .ro.or%ional a su fun%i1n de ada.ta%i1n Seg/n
di%&o es+uema4 los indi(iduos #ien ada.tados se es%ogerán .ro#a#lemente (arias (e%es
.or genera%i1n4 mientras +ue4 los .o#remente ada.tados al .ro#lema4 no se es%ogeránmás +ue de (e en %uando
Una (e sele%%ionados dos .adres4 sus %romosomas se %om#inan4 utiliando
&a#itualmente los o.eradores de %ru%e 6 muta%i1n as formas #ási%as de di%&os
o.eradores se des%ri#en a %ontinua%i1n
El opr*'or ' "ru"4 %oge dos .adres sele%%ionados 6 %orta sus ristras de %romosomas
en una .osi%i1n es%ogida al aar4 .ara .rodu%ir dos su#ristras ini%iales 6 dos su#ristras
finales Des.u!s se inter%am#ian las su#ristras finales4 .rodu%i!ndose dos nue(os
%romosomas %om.letos Am#os des%endientes &eredan genes de %ada uno de los
.adres Este o.erador se %ono%e %omo o.erador de %ru%e #asado en un .unto,a#itualmente el o.erador de %ru%e no se a.li%a a todos los .ares de indi(iduos +ue &an
sido sele%%ionados .ara em.are3arse4 sino +ue se a.li%a de manera aleatoria4
normalmente %on una .ro#a#ilidad %om.rendida entre K> 6 @K En el %aso en +ue el
o.erador de %ru%e no se a.li+ue4 la des%enden%ia se o#tiene sim.lemente du.li%ando los
.adres
El opr*'or ' mut*"i+) se a.li%a a %ada &i3o de manera indi(idual4 6 %onsiste en la
altera%i1n aleatoria 7normalmente %on .ro#a#ilidad .e+ue5a8 de %ada gen %om.onente
del %romosoma a "igura muestra la muta%i1n del +uinto gen del %romosoma Sí #ien
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.uede en .rin%i.io .ensarse +ue el o.erador de %ru%e es más im.ortante +ue el o.erador
de muta%i1n4 6a +ue .ro.or%iona una e9.lora%i1n rá.ida del es.a%io de #/s+ueda4 !ste
/ltimo asegura +ue ning/n .unto del es.a%io de #/s+ueda tenga .ro#a#ilidad %ero de ser
e9aminado4 6 es de %a.ital im.ortan%ia .ara asegurar la %on(ergen%ia de los Algoritmos
Gen!ti%os
Veamos cómo funciona un algoritmo genético en el siguiente ejemplo:
Vamos a partir de una función f(x) muy sencilla:
f(x)=x2
Imagina +ue deseas en%ontrar el (alor de 9 +ue &a%e +ue la fun%i1n f798 al%an%e su (alor
má9imo4 .ero restringiendo a la (aria#le 9 a tomar (alores %om.rendidos entre K 6 @ A/n
más4 a 9 s1lo le (amos a .ermitir tomar (alores enteros4 es de%ir: K4@42444K4 @
O#(iamente el má9imo se tiene .ara 9 = @4 donde f (ale ?@ No ne%esitamos sa#er
algoritmos gen!ti%os .ara resol(er este .ro#lema4 .ero su sen%ille &a%e +ue el algoritmo
sea más fá%il de %om.render
o .rimero +ue de#emos &a%er es en%ontrar una manera de %odifi%ar las .osi#les
solu%iones7.osi#les (alores de 98 Una manera de &a%erlo es %on la %odifi%a%i1n #inaria
Con esta %odifi%a%i1n un .osi#le (alor de 9 es 7K4@4K4@4@8 LC1mo se inter.reta esto Mu6
sen%illo: multi.li%a la /ltima %om.onente 7un @8 .or @4 la .en/ltima 7un @8 .or 24 la anterior
7un K8 .or 4 la segunda 7un @8 .or B 6 la .rimera7un K8 .or @? 6 a %ontinua%i1n &a la
suma: @@ O#ser(a +ue 7K4K4K4K4K8 e+ui(ale a 9 = K 6 +ue 7@4@4@4@4@8 e+ui(ale a 9 = @
A %ada .osi#le (alor de la (aria#le 9 en re.resenta%i1n #inaria le (amos a llamar indi(iduo
Una %ole%%i1n de indi(iduos %onstitu6e lo +ue se denomina .o#la%i1n 6 el n/mero de
indi(iduos +ue la %om.onen es el tama5o de la .o#la%i1n Una (e +ue tenemos%odifi%ada la solu%i1n4 de#emos es%oger un tama5o de .o#la%i1n $ara este e3em.lo
ilustrati(o (amos a es%oger ? indi(iduos
De#emos .artir de una .o#la%i1n ini%ial Una manera de generarla es aleatoriamente:
%oge una moneda 6 lánala al aireP si sale %ara4 la .rimera %om.onente del .rimer
indi(iduo es un K 6 en %aso %ontrario un @ Re.ite el lanamiento de la moneda 6
tendremos la segunda %om.onente del .rimer indi(iduo 7un K sí sale %ara 6 un @ sí sale
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%ru8 Así &asta > (e%es 6 o#tendrás el .rimer indi(iduo Re.ite a&ora la se%uen%ia
anterior .ara generar los indi(iduos de la .o#la%i1n restantes En total tienes +ue lanar >
Q ? = K (e%es la moneda
Nuestro siguiente .aso es &a%er %om.etir a los indi(iduos entre sí Este .ro%eso se
%ono%e %omo sele%%i1n a ta#la @ resume el .ro%eso
T*1l* 234 SEECCION
7@8 728 78 78 7>8
@ 7K4@4@4K4K8 @2 @ ?
2 7@4K4K4@4K8 @B 2
7K4@4@4@4@8 @> 22> 2
7@4@4K4K4K8 2 >? >
> 7@4@4K4@4K8 2? ??
? 7K4K4K4K4@8 @ @ @
Cada fila en la ta#la @ está aso%iada a un indi(iduo de la .o#la%i1n ini%ial El signifi%ado
de %ada %olumna de la ta#la es el siguiente:
7@8 = N/mero +ue le asignamos al indi(iduo
728= Indi(iduo en %odifi%a%i1n #inaria
78 = 0alor de 9
78 = 0alor de f798
O#ser(a +ue el me3or indi(iduo es el > %on f = ?? Cal%ula la media de f 6 o#tendrás
fmed=2 En %uanto a la %olumna 7>8 a&ora te lo e9.li%o Una manera de realiar el
.ro%eso de sele%%i1n es mediante un torneo entre dos A %ada indi(iduo de la .o#la%i1n
se le asigna una .are3a 6 entre ellos se esta#le%e un torneo: el me3or genera dos %o.ias 6
el .eor se dese%&a a %olumna 7>8 indi%a la .are3a asignada a %ada indi(iduo4 lo %ual se
&a realiado aleatoriamente E9isten mu%&as (ariantes de este .ro%eso de sele%%i1n4
aun+ue este m!todo nos (ale .ara ilustrar el e3em.lo
Des.u!s de realiar el .ro%eso de sele%%i1n4 la .o#la%i1n +ue tenemos es la mostrada en
la %olumna 728 de la ta#la 2 O#ser(a4 .or e3em.lo4 +ue en el torneo entre el indi(iduo @ 6
el ? de la .o#la%i1n ini%ial4 el .rimero de ellos &a re%i#ido dos %o.ias4 mientras +ue el
segundo %ae en el ol(ido
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T*1l* 5- CRUCE
7@8 728 78 78
@ 7K4@4@4K4K8 > @
2 7K4@4@4K4K8
7@4K4K4@4K8 2
7@4K4K4@4K8 ? @
> 7@4@4K4@4K8 @ @
? 7@4@4K4@4K8 @
7@4@4K4@4K8 2? ??
? 7@4K4K4@4K8 @B 2
En la %olumna 78 tienes el (alor de 9P en la siguiente tienes el (alor de f %orres.ondiente
"í3ate en +ue a&ora el (alor má9imo de f es B 7.ara el indi(iduo 284 mientras +ue antes
de la sele%%i1n 6 el %ru%e era de ?? Además fmed &a su#ido de 2 a B Lu!
+uiere de%ir esto Sim.lemente +ue los indi(iduos des.u!s de la sele%%i1n 6 el %ru%e son
me3ores +ue antes de estas transforma%iones
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El siguiente .aso es (ol(er a realiar la sele%%i1n 6 el %ru%e tomando %omo .o#la%i1n
ini%ial la de la ta#la Esta manera de .ro%eder se re.ite tantas (e%es %omo n/mero de
itera%iones t/ fi3es L%uál es el 1.timo En realidad un algoritmo gen!ti%o no te
garantia la o#ten%i1n del 1.timo .ero4 si está #ien %onstruido4 te .ro.or%ionará una
solu%i1n raona#lemente #uena $uede +ue o#tengas el 1.timo4 .ero el algoritmo no te
%onfirma +ue lo sea Así +ue +u!date %on la me3or solu%i1n de la /ltima itera%i1n ? %olores de su ta#la siendo su
.rofundidad má9ima de B #its El formato GI"s .uede &a%er trans.arente uno de los
%olores inde9ados en la ta#la4 lo +ue .ermite su.rimir fondos 6 tam#i!n .ermite enlaar
(arias imágenes GI" en una se%uen%ia4 lo +ue se %ono%e %omo GI" animado Se
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%onsidera un formato más e9tendido en los .rimeros tiem.os de Internet4 .ero su .rin%i.al
defe%to %onsiste en +ue es un formato .ro.ietario 7Com.uSer(e In%84 lo +ue .ro(o%o la
a.ari%i1n del formato li#re .ng +ue4 además4 %om.rime me3or +ue GI"
El motor de #/s+ueda de GI"s animados .or Internet es gi.&6%om o Google Imágenes
$rofundidad Colores
@ #it 2
#it @?
B #it 2>?
@? #it ?>>?
2 #it 2?2?
Apli"*"io) p*r* "r*r GIF:
GIMP5- Es un editor gratuito 6 el más .oderoso .ara la fun%i1n de editar un GI" animado
Ci)m*gr*p#- Crea imágenes animadas &a%iendo +ue el GI" se .er%i#a +ue un
elemento de la imagen se mue(a mientras +ue el resto de la foto se mantiene estáti%a
O)li)4Im*g4E'itor3"om- Es un editor online4 la me3or &erramienta 6 más %om.letadis.oni#le online4 en esta .ágina se .uede %am#iar el tama5o del GI"4 re%ortarlo4 a5adir
te9to4 rotarlo4 et%
%loggi0 - Con esta a.li%a%i1n se .uede im.ortar un (ideo de K M; %omo má9imo .ara
%rear un GI" 6 %on la a.li%a%i1n Gi0oup se .uede %rear el GI" animado a .artir de una
UR de ou
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Gi00r - A.li%a%iones .ara SO IOS +ue .ermite %rear sus GI"s animados de todo ti.o
7sto.motion4 %inemagra.&s4 te9t o(erla6s4 timela.se4 3itterTJiggle gifs4 et%84 una (e
%reado se .uede %om.artir en simultánea en "a%e#oo'4 sgifme8
Gi0 M*9r - A.li%a%i1n .ara %ámara de tel!fonos de SO Android +ue .ermite &a%er
dis.aros %ontinuos .ara un má9imo de 2> segundos 6 agregar un má9imo de >K
fotografías .ara %rear GI"s animados
Mouu- A.li%a%i1n %on una interfa /ni%a esta a.li%a%i1n %uanta %on efe%tos de
anima%i1n4 el oom digital4 el a3uste de (elo%idad4 la re3illa de a3uste de o#3eti(os 6 se
.uede in%rustar la anima%i1n en #log 6 sitio Je#
Gi0 C*mr*- A.li%a%i1n .ara iOS .ara +ue a tra(!s de la %ámara fotográfi%a se .ueda
tomar la fotografía +ue no sean más de @> frames4 %on el #ot1n del .la6 de3a (er %1mo
+ueda el GI" .ara %om.artir en "a%e#oo'4
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-Es un formato id1neo .ara .u#li%ar di#u3os en la Je#
-Cual+uier ordenador %on softJare #ási%o .ude leer estos ar%&i(os 6 de(ol(er en la
.antalla una imagen
-$ermite anima%iones
D!)t*.*
-No es re%omenda#le .ara fotografías de %ierta %alidad ni originales 6a +ue el %olor real o
(erdadero utilia una .aleta de más de 2>? %olores
-? %olores $ara +ue os
&agáis una idea4 una .antalla normal re.resenta millones de %olores El resultado es +ueGI" no es un formato de #uena %alidad4 6 de &e%&o s1lo se usa .ara logos sim.les 6 .ara
anima%iones 7es el /ni%o +ue las .ermite8
-$oten%iales .ro#lemas legales 7en algunos .aíses en otros 6a (en%i1 la li%en%ia8
CONCLUSIONES
%I%LIOGRAFIA
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&tt.:TT.latea.nti%me%esTVlgonaleTti%TimagenT%on%e.tos&tml
Dise5o de materiales multimedia
&tt.:TTJJJiteedu%a%ionesTforma%ionTmaterialesT@KT%dTimagenTimagenK@K>&tml
Re(ista Digital Uni(ersitaria "ormatos de Imagen Digital
&tt.:TTJJJre(istaunamm9T(ol?Tnum>Tart>KTma6Wart>K.df
*
&tt.s:TTesJi'i.ediaorgTJi'iT*
Redes Neuronales: +ue son 6 .or+ue están (ol(iendo
&tt.:TTJJJ9ata'a%omTro#oti%a-e-iaTlas-redes-neuronales-+ue-son-6-.or-+ue-estan-
(ol(iendo
Red Neuronal Artifi%ial
&tt.s:TTesJi'i.ediaorgTJi'iTRedWneuronalWartifi%ial
Algoritmo Gen!ti%o
&tt.s:TTesJi'i.ediaorgTJi'iTAlgoritmoWgenCAti%o
Algoritmo Gen!ti%o
&tt.:TTedd6alfarogaleon%omTgeneti%os&tml
Gifs: ue son 6 .ara +ue sir(en
&tt.:TT%reati%inno(auniaesTedi%ion6.u#li%a%ionTmi%ronarrati(as-audio(isualesTgifs
LC1mo ,a%er un Gif animado
&tt.:TTes%%mnetTfa+T@@K-%omo-&a%er-un-gif-animado
@2 a.li%a%iones .ara %rear GI"s animados desde tu tel!fono m1(il
&tt.:TT&i.erte9tual%omTar%&i(oT2K@>TK@T%rear-gifs-animados-mo(ilT
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