Protozoos que hacen el trabajo de ingenieros

[Bill]

Te equivocas. El algoritmo del Physarum no trabaja sobre un entorno plano, trabaja perfectamente en 3D teniendo en cuenta la orografía del terreno. Si no lo hiciese, sería una puta mierda y no lo habría tenido en cuenta. Y segundo, no estamos hablando de un cultivo en condiciones "reales", sino un entorno precontrolado, y en mi caso de una simulación de un entorno real, nunca se crean redes unidireccionales porque en la simulación no existe el concepto "nutrientes" como tal, sino que defines bases de suministros con peso acorde a la candidad de holding que posean, y los mapas que utilizo poseen toda la información orográfica y topográfica que existe, no uso juguetes de niños. El algoritmo me da rutas de suministro muy óptimas en un tiempo terriblemente rápido. Ahora mismo estoy buscando hacer una modificación del patrón para hacer una segunda pasada que optimice el resultado aun más.

Tú lo ves desde el punto de vista del biólgo, con tus limitaciones. Yo me bajo al nivel de la matemática pura de ese especimen biológico, tomo su forma de actuar, la mezclo con otras formas de actuar presentes en la naturaleza, la mejoro con un método heurístico y una base de reglas, y gracias a ello consigo un grandioso método de generación de rutas. Y todo gracias a la idea feliz inicial del comportamiento de la Physarum. Las matemáticas no muerden, son nuestras amigas, deja a un lado la deformación profesional y mira su comportamiento como un patrón matemático.

[Khram Cuervo Errante]

No puedo dejar de un lado la deformación profesional porque el Physarum es un ente biológico y se comporta como tal. Matemáticas o no matemáticas, pueden definirte un algoritmo concreto en una situación biológica concreta. Pero no puedes definir un algoritmo general, porque si haces eso, el Physarum te romperá el algoritmo y hará lo que le salga de las pelotas. Así que, en lugar de pedirme que yo deje mi deformación profesional a un lado, déjala tú y en lugar de verlo todo como un conjunto de números armónicos, piensa que no todo puede explicarse mediante fórmulas matemáticas.

Los modelos matemáticos extrapolados de los sistemas biológicos están muy bien, pero para situaciones concretas bien definidas. Cuando la situación cambia, el algoritmo puede estar muy bien igualmente, pero ya no valdrá. Reducir el comportamiento biológico, tan complejo él, a una serie de modelos matemáticos es quitarle la vida a la biología y la dejaremos en matemática absurda (ojo, no digo que las matemáticas sean absurdas, sino que en este caso te quedarán un montón de reducciones matemáticas sin sentido).

Puedes intentar explicar un comportamiento concreto mediante las matemáticas, pero no puedes explicar el comportamiento biológico general como una fórmula matemática. Créeme que es simple coincidencia que el Physarum os haya dado un patrón matemático que podéis combinar con otros patrones.

Como tú mismo dices, el cultivo está hecho en una situación precontrolada. ¿Qué pasa si esa situación cambia (no digo una situación cambiante, sino otra situación precontrolada distinta)? ¿Sigue siendo válido el algoritmo? Porque yo no lo tengo tan claro. En primer lugar porque el algoritmo está extraído a partir de un entorno plano. Sí, a tí te vale para una orografía accidentada o no y se adapta al entorno 3D del terreno. Pero, ¿y si cultivamos el protozoo en un "terreno accidentado"? Igual el algoritmo es otro. Y en segundo lugar, porque en el medio de este protozoo las situaciones no son cambiantes, está puesto ahí agustico para que viva a sus anchas. Cuando lo enfrentes a un medio crudo y cruel el algoritmo también podría cambiar.

Así que, en lugar de tener sólo en cuenta el modelo matemático, ten en cuenta también la situación en la que se ha obtenido dicho modelo, que podría no ser válido si cambiamos la situación. Yo estoy convencido de que el modelo, en una situación ideal, a tí te vale, te viene bien y eso ya lo convierte en una maravilla digna de admirar. Pero aun cuando eso sea maravilloso, no deja de ser pura coincidencia que el modelo matemático funcione cuando las condiciones del protozoo son A+B+C. Estoy convencido de que si fueran D+H+B el comportamiento del protozoo se modelizaría de otra forma y ya no te valdría el algoritmo.

[Bill]

No puedo dejar de un lado la deformación profesional porque el Physarum es un ente biológico y se comporta como tal. Matemáticas o no matemáticas, pueden definirte un algoritmo concreto en una situación biológica concreta. Pero no puedes definir un algoritmo general, porque si haces eso, el Physarum te romperá el algoritmo y hará lo que le salga de las pelotas. Así que, en lugar de pedirme que yo deje mi deformación profesional a un lado, déjala tú y en lugar de verlo todo como un conjunto de números armónicos, piensa que no todo puede explicarse mediante fórmulas matemáticas.

Todo puede explicarse utilizando de base un modelo matemático. Absolutamente todo. No saber algo tan fundamental significa haber recibido una educación deficiente en ciencias exactas.

Los modelos matemáticos extrapolados de los sistemas biológicos están muy bien, pero para situaciones concretas bien definidas. Cuando la situación cambia, el algoritmo puede estar muy bien igualmente, pero ya no valdrá. Reducir el comportamiento biológico, tan complejo él, a una serie de modelos matemáticos es quitarle la vida a la biología y la dejaremos en matemática absurda (ojo, no digo que las matemáticas sean absurdas, sino que en este caso te quedarán un montón de reducciones matemáticas sin sentido).

Estoy probando mi propia implementación del algoritmo y funciona perfectamente. Tengo todavía un pequeño cuello de botella con la capa GIS que si consigo vencer hará que vaya terriblemente rápido. De todas formas, ¿cuándo has estudiado tú algoritmos? Dudo que sepas lo que es la O grande, sepas entender algoritmos genéticos... es más, dudo que tan siquiera conozcas los más básicos de ordenación. No es tu rama, la tuya es la biología, puedes estudiar al protozoo todo lo que quieras, pero la base de su comportamiento tiene una matemática que es útil, es implementable, es generalizable y se puede utilizar, y de hecho se usa (coño, que YO mismo lo estoy usando y probando, y no soy el pionero). Tal vez te cueste entenderlo, pero no te estoy hablando de un supuesto o de una niñería, te estoy hablando de que lo estoy implementando en un entorno real y para fines serios, igual que ya se implementó el OCH...

En fin, link a la noticia de cuando se dio a conocer que el ejército utilizaría el algoritmo de Optimización tipo Colonia de Hormigas (OCH):
http://www.elperiodico.com/default.asp?idpublicacio_PK=46&idioma=CAS&idnoticia_PK=614175&idseccio_PK=1012

Un link a un documento de enfoques a resolución de problemas con algoritmos bioinspirados en el OCH, incluso resolución de NP-duros:
http://sci2s.ugr.es/publications/ficheros/OCH%20Modelos%20y%20Nuevos%20Enfoques%20%28Chapter%29.pdf

Salió incluso en la serie Numb3rs en un episodio para explicar comportamientos colectivos.

Puedes intentar explicar un comportamiento concreto mediante las matemáticas, pero no puedes explicar el comportamiento biológico general como una fórmula matemática. Créeme que es simple coincidencia que el Physarum os haya dado un patrón matemático que podéis combinar con otros patrones.

Me la pela el comportamiento biológico general. Me interesa su comportamiento habitual para estudiarlo y sacar precisamente un algoritmo bioinspirado que convierta un problema complicado en el mundo de la informática en algo fácil de resolver con una solución suficientemente óptima y rápida. Tú ves al bicho, yo veo su matemática. No puedes salir de ahí, estás cerrado, cerrado y cerrado. Parece que tengas fobia a las matemáticas.

Como tú mismo dices, el cultivo está hecho en una situación precontrolada. ¿Qué pasa si esa situación cambia (no digo una situación cambiante, sino otra situación precontrolada distinta)? ¿Sigue siendo válido el algoritmo? Porque yo no lo tengo tan claro. En primer lugar porque el algoritmo está extraído a partir de un entorno plano. Sí, a tí te vale para una orografía accidentada o no y se adapta al entorno 3D del terreno. Pero, ¿y si cultivamos el protozoo en un "terreno accidentado"? Igual el algoritmo es otro. Y en segundo lugar, porque en el medio de este protozoo las situaciones no son cambiantes, está puesto ahí agustico para que viva a sus anchas. Cuando lo enfrentes a un medio crudo y cruel el algoritmo también podría cambiar.

¿Y qué importa que el cultivo esté en una situación precontrolada? A nadie que no sea un biólogo le importa una mierda la vida del bichito, a mí como si tiene mujer e hijos y le estamos separando de su familia. Lo que le importa a TODOS menos a ti es que en una simulación controlada el bicho tiene un comportamiento útil, estudiable e interpolable. Una vez sacada toda su chicha matemática, el bicho no hace falta para nada. Una vez se entiende cómo funciona y se comprueba que es útil, no hacen falta más cultivos, y queda el algoritmo. Así que si quieres adopta un protozoo, yo seguiré viendo la parte útil porque es la que me otorga conocimientos y dinero.

Así que, en lugar de tener sólo en cuenta el modelo matemático, ten en cuenta también la situación en la que se ha obtenido dicho modelo, que podría no ser válido si cambiamos la situación. Yo estoy convencido de que el modelo, en una situación ideal, a tí te vale, te viene bien y eso ya lo convierte en una maravilla digna de admirar. Pero aun cuando eso sea maravilloso, no deja de ser pura coincidencia que el modelo matemático funcione cuando las condiciones del protozoo son A+B+C. Estoy convencido de que si fueran D+H+B el comportamiento del protozoo se modelizaría de otra forma y ya no te valdría el algoritmo.

Y dale... ¿tú lo estás probando en un mapa del cuerno de África que incluye todas las capas topográficas, orográficas e incluso meteorológica (8GB) o resulta que lo estoy probando yo? Te digo que funciona, y he realizado ya muchas simulaciones. El algoritmo de hormigas que utilizaba antes funcionaba bien pero requería más consumo de recursos y más tiempo, mi implementación actual basada en Physarum y modificado a mi gusto implica un consumo mucho menor de memoria (no tengo una pila de backtracking tan tocha) y de tiempo (este bicho es más eficiente que las hormigas). Pero vamos, si según tú interpolar comportamientos biológicos en algoritmos no funciona, mejor ve avisando a la comunidad informática porque se están usando, y cada vez más.

[Sandman]

Sólo una preguntilla. ¿Por qué no se coge el terreno y se divide en una cuadrícula con distintos valores asignados según la inclinación? Así podrías plantearlo como un problema de optimización sencillo. Naturalmente, habría que ajustar el valor de cada cuadradito para que las cuadrículas fuesen útiles, pero eso es cosa de ir probando a ver cual se ajusta más a la realidad.

¿Que quieres una carretera que te ahorre coste? Minimizas el coste, que depende de X factores uno de los cuales es el sumatorio de los costes de cada cuadradito.

¿Que quieres una red de carreteras que te ahorre coste? Minimizas el coste igual que antes, pero poniéndole como restricción que el flujo de tal ciudad a tal otra tiene que ser tanto, y así le metes todas las restricciones que te van haciendo falta para ajustarlo a la realidad. Te queda un problema muy tocho, sí, pero para algo tenemos ordenadores. Y no creo que haga falta recalcular la red de ferrocarriles de Japón todos los días.

[Khram Cuervo Errante]

Todo puede explicarse utilizando de base un modelo matemático. Absolutamente todo. No saber algo tan fundamental significa haber recibido una educación deficiente en ciencias exactas.

Yo no he recibido educación ni deficiente ni nada en ciencias exactas. Lo mío son las ciencias experimentales. Y hay un trecho.

Estoy probando mi propia implementación del algoritmo y funciona perfectamente. Tengo todavía un pequeño cuello de botella con la capa GIS que si consigo vencer hará que vaya terriblemente rápido. De todas formas, ¿cuándo has estudiado tú algoritmos? Dudo que sepas lo que es la O grande, sepas entender algoritmos genéticos... es más, dudo que tan siquiera conozcas los más básicos de ordenación. No es tu rama, la tuya es la biología, puedes estudiar al protozoo todo lo que quieras, pero la base de su comportamiento tiene una matemática que es útil, es implementable, es generalizable y se puede utilizar, y de hecho se usa (coño, que YO mismo lo estoy usando y probando, y no soy el pionero). Tal vez te cueste entenderlo, pero no te estoy hablando de un supuesto o de una niñería, te estoy hablando de que lo estoy implementando en un entorno real y para fines serios, igual que ya se implementó el OCH...

Si no estamos discutiendo esto. Que esto es evidente y no te lo discuto. Que ese comportamiento concreto tiene una explicación matemática concreta, que es implementable, que es generalizable y que se puede utilizar no es lo que te estoy discutiendo. Lo que te discuto es que el comportamiento habitual del Physarum sea ese. Porque lo estás sometiendo a unas condiciones que no son reales. ¿Que a tí te ha venido de puta madre? Estupendo y cojonudísimo, me alegro. Pero que no es real ese comportamiento, también te lo digo.

Y si no, no le habrían dado un Ig Nobel, sino un Nobel de verdad.

Por supuesto, no entiendo nada en absoluto de algoritmos genéticos. Ni tampoco sobre frecuencias de herencia ni de genética evolutiva de poblaciones ni de frecuencias alélicas poblacionales. Nada.

En fin, link a la noticia de cuando se dio a conocer que el ejército utilizaría el algoritmo de Optimización tipo Colonia de Hormigas (OCH):
http://www.elperiodico.com/default.asp?idpublicacio_PK=46&idioma=CAS&idnoticia_PK=614175&idseccio_PK=1012

Es distinto. En primer lugar porque la colonia de hormigas es lo que se conoce como un superorganismo en el que cada miembro tiene su propio comportamiento, algo que no tienen los túbulos del Physarum. Mientras que en la colonia de hormigas cada individuo tiene cierta libertad de movimiento, los microtúbulos del protozoo no la tienen. Esta es la principal diferencia entre uno y otro. Y mientras que la matematización de la colonia de hormigas te da un modelo menos exacto (creo, según deduzco de tus palabras) pero más real, el modelo de Physarum te da un modelo más exacto pero menos real.

Vuelvo a repetir: no digo que no sea aplicable, que no sea matematizable y que no sea utilizable. Digo que el protozoo no se comporta habitualmente así. Es como decir que las células del páncreas pueden dividirse infinitamente porque al cultivarlas con un teratógeno adquieren esa capacidad.

Me la pela el comportamiento biológico general. Me interesa su comportamiento habitual para estudiarlo y sacar precisamente un algoritmo bioinspirado que convierta un problema complicado en el mundo de la informática en algo fácil de resolver con una solución suficientemente óptima y rápida. Tú ves al bicho, yo veo su matemática. No puedes salir de ahí, estás cerrado, cerrado y cerrado. Parece que tengas fobia a las matemáticas.

Que no te pierdas. Que a mí las matemáticas me sirven y mucho. Las constantes de equilibrio/disociación de ligandos a receptores no se sacan mirando coloritos precisamente. Y la estadística no deja de ser matemáticas.

El experimento de marras te ha dado una solución rápida y óptima a tí, POR CASUALIDAD. Porque el bichito jamás se comporta como se comporta en el experimento si las condiciones del experimento cambian. Ya te expliqué en el primer post que puse en este hilo el por qué. El Physarum se comporta así en unas condiciones concretas. En otras NO se va a comportar así. En el medio, el protozoo no se va a comportar así. Por el hecho de que el medio jamás se va a organizar de la forma que se organiza el experimento y por ello jamás te va a coincidir el algoritmo del medio con el algoritmo del experimento. Que sí, que el que a tí te sirve es el del experimento, pero que es una situación CONCRETA, CONTROLADA. Cámbiale al protozoo las condiciones en las que está y el comportamiento será totalmente diferente, controlado por un algoritmo totalmente distinto. Y ya no te valdrá. O sí.

¿Y qué importa que el cultivo esté en una situación precontrolada? A nadie que no sea un biólogo le importa una mierda la vida del bichito, a mí como si tiene mujer e hijos y le estamos separando de su familia. Lo que le importa a TODOS menos a ti es que en una simulación controlada el bicho tiene un comportamiento útil, estudiable e interpolable. Una vez sacada toda su chicha matemática, el bicho no hace falta para nada. Una vez se entiende cómo funciona y se comprueba que es útil, no hacen falta más cultivos, y queda el algoritmo. Así que si quieres adopta un protozoo, yo seguiré viendo la parte útil porque es la que me otorga conocimientos y dinero.

Luego el cerrado soy yo.

Querrás decir que lo que te importa A TI y no a los demás es el comportamiento del bicho que te da conocimientos A TI y dinero A TI, y te importa una mierda que el comportamiento del bicho sea interpolable a otra situación distinta. Te importa que el comportamiento del bicho es así en la situación que a tí te conviene para producir el efecto que a tí te conviene y por el camino que a tí te conviene. Y te digo que en ESTA SITUACIÓN has extrapolado un algoritmo válido PARA TI o para otros tantos como tú que les importa una mierda que el bicho se comporte así habitualmente o no. A tí, como te importa una mierda que el comportamiento del bicho sea así, sólo te importa TU situación, con TUS condiciones. Y en TU situación y TUS condiciones, el algoritmo funciona. ¡Si nadie ha dicho que no funcione! Es perfectamente extrapolable, perfectamente utilizable y perfectamente implementable. Porque tú llevas a una situación real una extrapolación ideal de una condición irreal sin pararte a pensar en que el algoritmo puede cambiar si cambias algo del experimento. Y el algoritmo extraído funciona porque el experimento ha sido diseñado de la manera expuesta. Si en lugar de haberse diseñado así, se hubiera diseñado de forma diferente, el algoritmo extraído sería completamente diferente y ya no valdría para diseñar rutas, sino para diseñar redes de malla que sirvieran en materiales para prótesis, por ejemplo.

Y dale... ¿tú lo estás probando en un mapa del cuerno de África que incluye todas las capas topográficas, orográficas e incluso meteorológica (8GB) o resulta que lo estoy probando yo? Te digo que funciona, y he realizado ya muchas simulaciones. El algoritmo de hormigas que utilizaba antes funcionaba bien pero requería más consumo de recursos y más tiempo, mi implementación actual basada en Physarum y modificado a mi gusto implica un consumo mucho menor de memoria (no tengo una pila de backtracking tan tocha) y de tiempo (este bicho es más eficiente que las hormigas). Pero vamos, si según tú interpolar comportamientos biológicos en algoritmos no funciona, mejor ve avisando a la comunidad informática porque se están usando, y cada vez más.

Claro, por eso los bioprocesadores no son funcionales, ni las puertas basadas en el funcionamiento enzimático son más eficientes y eficaces. Y tampoco las redes neuronales han abierto el camino hacia la fabricación de secuenciadores génicos más rápidos y exactos que los que se utilizaban hace diez años. Pero es precisamente este ejemplo el que me da la razón: cuando tú mapeas el cromosoma 1, que es isocéntrico utilizas un algoritmo basado en una red neuronal A y cuando mapeas el 20, que es telocéntrico, utilizas una red neuronal B. ¿Por qué? Primero, porque mapeas un cromosoma más pequeño, y segundo, porque la topografía cromosómica es distinta. ¿Por qué no utilizar entonces el algoritmo A para mapear los dos cromosomas? Pues porque para el cromosoma 1 el algoritmo A no consume apenas recursos y se hace rápido; pero para el cromosoma 20, el algoritmo A consume demasiada memoria y el secuenciador peta. Por eso ahora se están intentando extraer algoritmos de redes neuronales "reprogramables", esto es, con transgenes que puedan activarse y silenciarse a voluntad del operador. Así, tendremos un único algoritmo capaz de secuenciar todo el genoma en un par de horas, y no en cuatro días.

Pero no, no funcionan los algoritmos basados en comportamientos biológicos. Nunca. Jamás... ¡Joder, Peluche! Que lo que yo te vengo a decir es que los algoritmos basados en comportamientos biológicos son válidos para la situación X Y SÓLO PARA ESAS CONDICIONES. Si cambias las condiciones, el algoritmo lo tiras abajo. Si para tí las condiciones son fijas y se basan únicamente en el holding que poseen ciertas localizaciones, el algoritmo funciona. Incluso aunque introduzcas una variable independiente como es el clima. Funciona porque basas el algoritmo en muchas variables fijas que, de alguna manera, estabilizan la variable móvil. Y el algoritmo te vale para la orografía y es extrapolable a simulación 3D. Pero, ¿y si el Physarum, en lugar de una placa completamente lisa, se hubiera sembrado en una plancha de porexpan? El algoritmo sería distinto y ya no podrías aplicarlo a la realidad. Que esto es lo que yo te llevo diciendo todo el puto hilo.

Se llama serendipidad y fue como Flemming descubrió la penicilina. Para tí es un hallazgo porque te facilita la vida, pero en la realidad, el hallazgo es una mierda, porque es como haberle puesto un collar al protozoo y haberlo llevado de la cuerda por donde tú querías.

[Bill]

Los terrenos de mapas ya vienen discretizados, en realidad, porque es imposible guardar algo "contínuo" en un formato digital. Así que lo que se procesa realmente ya son zonas cuadradas. Lo de dividir en cuadrícula de tamaño mayor de lado significaría perder resolución del terreno, un consumo brutal para la discretización en memoria y tiempo, y para regresar de nuevo al mismo problema NP, pero con menos cuadrados. Los algoritmos biológicos trabajan en contínua, las fórmulas empleadas suelen ser de distancia que es fácilmente calculable entre dos puntos, y no haces un árbol en profundidad de todas las posibilidades, sino que vas partiendo de soluciones posibles y "mejorando" en pasadas hasta llegar a una solución. Por poner un ejemplo claro: Warhammer. Cuando juegas a Warhammer el terreno es contínuo, pero tiene irregularidades que hacen que el paso sea imposible para vehículos, a pie, o que la velocidad sea inferior, pero en contínua, es decir, vas con tu regla de medir centímetros. Cuando ves una partida de Warhammer sueles ver a la gente tomando medidas y cotas tratando de ver qué solución es más óptima para lo que él busca (un acercamiento directo, flanquear, una huída, quedar a la distancia justa de disparo, entrar a cuerpo a cuerpo...). Esto se puede traducir en una cuadrícula hexadecimal, el problema cambia. Ya no necesitas una regla de medir, ahora tienes hexágonos de este u otro terreno, y mueves en discreta. Lo primero que se nota es la pérdida de resolución brutal: no todos los hexágonos contienen únicamente un terreno y te decantas porque una casilla es del tipo mayoritario que la ocupe, las tropas no tienen la libertad de movimientos de la contínua.... ¿tú caminas casilla a casilla? Lo segundo que se nota es el cambio de manera de pensar y trabajar, ya no tomas medidas, sino que cuentas casillas, compruebas posibles caminos... Lo que antes era tirar una medida por donde intuyes que es, y tomar dos o tres medidas más hasta ajustar se transforma en un grafo con interconexiones, y tu cerebro termina realizando más cálculos y llevando más tiempo decidir un movimiento.

Si lo ves fácil, no lo dudes, realiza tus propios algoritmos de redes de transporte y trata de venderlos a una organización.

Khram, "tí" no lleva tilde.

[Khram Cuervo Errante]

Mira, ¿ves? Otra cosa por la que el modelo es válido para esta situación y sólo para esta situación. Los protozoos no saben medir distancias, sino diferencias de concentración, les da igual la distancia. Y así, se ha extraído un modelo matemático basado en magnitudes que nada tienen que ver con el comportamiento del protozoo, pero que a tí te sirven para montar redes de transporte.

Corregido lo del ti.

[Faerindel]

Por supuesto, no entiendo nada en absoluto de algoritmos genéticos. Ni tampoco sobre frecuencias de herencia ni de genética evolutiva de poblaciones ni de frecuencias alélicas poblacionales. Nada.

En efecto, nada. Pero es que los algoritmos evolutivos no van por esos tiros.
Son algoritmos basados en la Teoría de la Evolución explicada en un párrafo, sin entrar en detalles.

PD: El cambio de condiciones para las que está hecha un algoritmo a otras totalmente distintas viene a ser equivalente a intentar preparar un cochinillo mediante la receta de una merluza al vapor. Si el algoritmo basado en ese experimento va cojonudamente con las condiciones del problema de Pelu, pues el algoritmo el cojonudo y ya está. En otras condiciones será una porquería, sí, pero qué más da.

[Sandman]

Pelu, no es que lo vea fácil, es que el planteamiento es fácil. Lo que tú me has dicho basicamente es que lo difícil es llevar el planteamiento sencillo a la práctica. ¿Por qué? Tú lo has dicho, porque se pierde información (y supongo que con eso los resultados son menos útiles) y porque montar la cuadrícula consume recursos. Me imagino que cuanta menos información pierdas más recursos consumes, y ahí está el dilema.

Yo estaba pensando en el Sim City 2000, en que cuando había cierta inclinación la carretera era más cara, y tal. En un universo en el que la única forma de llegar un punto a otro es de cuadradito en cuadradito la solución a ese problema es sencilla, incluso con 3 dimensiones y lo que quieras meterle. Lo chungo es extrapolarlo a una realidad en que no hay cuadrículas.

Otra cosilla. ¿No habría forma de jugar con el gradiente a partir del mapa topográfico? Recuerdo que no era difícil encontrar el camino de bajada de una montaña que pasase por menos pendiente, pero no sé hasta qué punto es extrapolable.

Y cuando pregunto no es para dar ideas, es para salir de dudas.

[Khram Cuervo Errante]

En efecto, nada. Pero es que los algoritmos evolutivos no van por esos tiros.
Son algoritmos basados en la Teoría de la Evolución explicada en un párrafo, sin entrar en detalles.

Por eso los algoritmos de genética evolutiva de poblaciones mejoran los primeros algoritmos evolutivos basándose en los detalles de frecuencia alélica, homocigosis y reparto cromosómico de una población establecida en un nicho.

PD: El cambio de condiciones para las que está hecha un algoritmo a otras totalmente distintas viene a ser equivalente a intentar preparar un cochinillo mediante la receta de una merluza al vapor. Si el algoritmo basado en ese experimento va cojonudamente con las condiciones del problema de Pelu, pues el algoritmo el cojonudo y ya está. En otras condiciones será una porquería, sí, pero qué más da.

No, no da igual. Porque entonces ya no es un protozoo que hace el trabajo de los ingenieros, sino un protozoo que da ideas a los ingenieros, que no es lo mismo. A Darwin no le susurró un pinzón la Teoría de la Evolución al oído, y tampoco decimos que fuerons los pinzones los que le hicieron el trabajo a Darwin.