Supervivencia del mas AptoSimulaciones
La Caja Negra
El desarrollo de software se compara con una caja negra, a la cual se le introducen unos valores de entrada y se esperan ciertos valores deseados de salida. La labor de analistas, diseñadores y programadores es diseñar y construir esa caja, los depuradores prueban la caja para que cumpla con lo esperado y auditores o personal de seguridad cuidan de que la caja mantenga su integridad, no sea atacada o dañada por factores externos o internos.
Supervivencia del mas Apto
Igual sucede con la vida, la evolución adapta a un ser vivo a un determinado ambiente, con respuestas acordes a los valores de entrada del ambiente (temperatura, humedad, presión, calidad del terreno, etc.), respuestas como estructura corporal, comportamientos o tácticas de supervivencia. La selección natural prueba estas criaturas eliminando las no aptas y dejando reproducir y evolucionar las que si lograron adaptarse. Finalmente como ser vivo debe mantener su integridad a toda costa y para eso debe luchar contra enfermedades, depredadores, falta de recursos, etc..
El Motor
¿Por que no implementar algo así? El Motor de Vida Artificial sería la pieza clave de la caja negra la cual genera algoritmos que se van "perfeccionando" o mas bien adaptándose al ambiente (valores de entrada y respuestas esperadas). Una pieza de software así simplemente actuaría como un Plug-In o un ActiveX o un JavaBean proporcionando su API para otros algoritmos convencionales.
Simulaciones
El progreso de la investigación ha generado varias pruebas y cada una es documentada. Con esto se quiere guiar al lector de esta página como va el progreso desde sus inicios. Se aclara que esta es una investigación la cual dependiendo de los resultados obtenidos, dará origen a los siguientes capítulos y simulaciones. Debido a la cantidad de material ya generado, se ha optado por dividir por capítulos, cada uno con una serie de simulaciones.
Capítulo 1: Simulación de evolución con generación de expresiones simples.
Capítulo 2: Simulación de evolución con generación de algoritmos.
Capítulo 3: Ambiente, sensores y adaptación.
Capítulo 5: Independencia del Algoritmo Evolutivo
Capítulo 7: Revisión completa de las simulaciones