Algoritmos generativos

Se les conoce como metabolisticos.

Alan Turing: Sostiene que no se puede tener un adgotmo generico que tenga una solucion absoluta, tenemos que ver esto como un proceso experimental con diferentes tipos de soluciones.

No Linea: no existe una proporcion entre causa y efecto, en un determinado calculo.

Las ciencias complejas surgen a raiz de un problema de emergencia, que deja a la intuición de un lado. El sistema complejo se define como el conjunto de elementosque interacctuan entre si, con una finalidad especifica, la emergecia resultante de como se plantea el problema.

Se ve una ruptura de la intuición que produce los problemas emergentes cuando se piensa en problemas.

La complejidad surge de elementos muy simples y casi nunca del el azar.

MODELOS DE LA COMPLEJIDAD ORGANIZADA
Son 4 modelos
Dentro de los cuales encontramos: El Mecanico, Estadistico, Sistematico, e interpretativo
La complejidad organizada no es indeterminacion ni numerosidad
no es termodinamica y no da resultados

METAHEURISTICA: surge de la importancia de resolver el problema de unaforma analitica.
Esta se utiliza en redes sociales : en comunidades donde se pueden ver redes sociales complejas.

Adgoridmo genetico, sirve para la eficiencia y sus agentes dentro de una comunidad.

MODALIDADES DE ALGORITMOS

Clases de adgoritmos evolutivos: se clasifican de una forma infinita.

Los más comunes son: Estrategia evolutiva - Algoritmo genético.

Arquitectura Evolutiva

• Paul coates
• John Geroy y Vladimir kazakov
• Martin Hemberg
  
• Jhn Frazen

Diseño

• Ichiro Nagasaka
• Kalr Sims
• Gunther Bacherlier
• Janathan McCabe
• Jonh MacCormack
• Tatsvo Unemi
• Thomas Tourdam, Scott Praves
• Willian Latham