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Algoritmo adaptativo 
Summary
Los algoritmos adaptativos son un tipo de algoritmos que tienen la capacidad de modificar su comportamiento de manera automática durante su ejecución. Esta adaptación se basa en los cambios que ocurren en su entorno o en el propio programa, así como en la información disponible y en un mecanismo de recompensa predefinido. La información que utilizan para ajustar su comportamiento puede incluir la historia de los datos recibidos, detalles sobre los recursos computacionales disponibles y otros datos relevantes adquiridos durante la ejecución.[1][2]
| Algoritmo adaptativo | ||
|---|---|---|
| Parte de algoritmo y simulación por computadora | ||
| Información general | ||
| Tipo de programa | Algoritmo | |
| Desarrollador | Diversos investigadores | |
| Lanzamiento inicial | Década de 1960 (concepto inicial) | |
| Estado actual | En uso | |
Características Principales
editarLos algoritmos adaptativos son capaces de aprender y ajustarse a nuevas condiciones, lo que les permite optimizar su rendimiento. Por ejemplo, el algoritmo de ordenamiento introsort comienza utilizando quicksort para ordenar elementos, pero cambia a heapsort si detecta que el tiempo de ejecución se extiende más de lo habitual. Esto es importante porque quicksort tiene una complejidad promedio de O(nlogn), pero en el peor de los casos puede llegar a O(n2).
Aplicaciones en Diversos Campos
editarLos algoritmos adaptativos se utilizan en una amplia variedad de campos,[3] incluyendo:
- Control y Procesamiento de Señales: Un ejemplo destacado es el Filtro de Mínimos Cuadrados Medios (LMS), que es un algoritmo estocástico utilizado en filtrado adaptativo y aprendizaje automático. Este filtro ajusta sus coeficientes para minimizar la señal de error, que es la diferencia entre la señal deseada y la real.
- Filtros Digitales Adaptativos: Estos filtros pueden ser tanto FIR (Finite Impulse Response) como IIR (Infinite Impulse Response). Sus coeficientes no son fijos; se actualizan periódicamente mediante un algoritmo adaptativo. Un filtro digital adaptativo consta de dos partes: un filtro con coeficientes variables y un algoritmo que ajusta esos coeficientes.
- Sistemas de Radar: Un ejemplo es el índice de falsa alarma constante (CFAR), que adapta su umbral de detección basado en las condiciones del entorno.
- Aprendizaje Automático: Muchos algoritmos en este campo son adaptativos. Por ejemplo, la tasa de aprendizaje puede ajustarse automáticamente según las estadísticas obtenidas durante el proceso de optimización.
- Compresión de Datos: Algoritmos como la codificación Huffman adaptativa o la predicción por coincidencia parcial pueden adaptar sus técnicas de compresión basándose en los símbolos ya procesados.
- Codificación Acústica Adaptativa: Utilizada en tecnologías como las grabadoras MiniDisc, donde la longitud de la ventana para comprimir audio puede cambiar según las características del sonido.
Ejemplos Notables
editar- Introsort: Combina quicksort y heapsort para mejorar el rendimiento.
- Filtro LMS: Ajusta coeficientes para minimizar errores en señales.
- CFAR: Ajusta umbrales en sistemas radar según el contexto.
- Codificación Huffman Adaptativa: Modifica técnicas de compresión basándose en datos previos.
Véase también
editarReferencias
editar- ↑ «¿Qué es: Algoritmo adaptativo?». Consultado el 14 de diciembre de 2024.
- ↑ P. Brox, I.; Baturone, S. «ALGORITMO ADAPTATIVO CON EL GRADO DE MOVIMIENTO PARA EL DESENTRELAZADO DE V´IDEO». DIGITAL.CSIC (Instituto de Microelectrónica de Sevilla).
- ↑ Maruri Álvarez, Alfonso de (1 de enero de 2002). «¿Para qué la educación ambiental? este caso, tenemos que considerar los cuatro aspectos como un todo, como un conjunto. Son los cuatro puntos que forman un mismo plano, una misma realidad. No obstante, voy a fijarme en este cuarto aspecto: paz de la persona con la naturaleza, y, tratar de explicar el porqué y el para qué de la educación ambiental. Insisto, en absoluto pretendo decir que sea el más importante, simplemente, es el que pretendo tratar en este estudio. El concepto oriental de paz-felicidad, permite estudiar la educación ambiental de manera que nos lleve a sentirnos en paz con la naturaleza, con el medio que nos rodea. Si aislamos la educación ambiental de este concepto, queda incompleta. Se puede establecer otra relación. Desde mi punto de vista, también es importante la relación conocer-respetar-amar. No se puede amar lo que no se respeta y no se puede respetar lo que no se conoce. Amamos a aquéllos que conocemos, que nos son cercanos, que hacemos nuestros y nosotros nos consideramos de ellos. Si conocemos y respetamos la naturaleza podremos ser parte integrante de ella y la querremos. Es evidente que nunca haremos daño a nada ni a nadie si de verdad lo amamos. Esto lo tenemos que llevar a nuestra vida en la más temprana infancia. Como educadores, en el fondo todos lo somos para bien o para mal, debemos hacer que el educando lo descubra desde los primeros momentos de su vida. La interacción del niño con el medio comienza en el momento de su alumbramiento. Los objetivos de la educación ambiental, formulados por la conferencia de Tbilisi 2, relacionados con los objetivos generales de la Educación Primaria y Secundaria, nos explican de manera más científica lo anteriormente expuesto: Conciencia: Ayudar a los grupos sociales y a los individuos a adquirir una conciencia del medio ambiente global y ayudarlos a sensibilizarse por esas cuestiones. Conocimientos: Ayudar a los grupos sociales y a los individuos a adquirir una diversidad de experiencias y una comprensión fundamental del medio y de los problemas anexos. Comportamientos: Ayudar a los grupos sociales y a los individuos a compenetrarse con una serie de valores, y a sentir interés y preocupación por el medio». Papeles Salmantinos de Educación (1): 59-81. doi:10.36576/summa.30329. Consultado el 14 de diciembre de 2024.
Datos: Q1988072
