Este documento se centra en el algoritmo genético con operador de cruce caótico. Hemos realizado algunos experimentos para estudiar el posible uso del caos en la evolución simulada. Se propone un nuevo algoritmo genético con operación de optimización caótica para la optimización de las funciones multimodales.
Como base de un nuevo operador de cruce se usa una ecuación simple que involucra caos, concreta la función logística. La función logística es una función simple de un parámetro de segundo orden que muestra un comportamiento caótico para algunos valores del parámetro. Generalmente, la solución de la función logística tiene tres áreas de su comportamiento: convergente, periódico y caótico. Suponíamos que el comportamiento convergente conduce a la explotación y el comportamiento caótico ayuda a la exploración.
El comportamiento periódico es probablemente neutral y, por lo tanto, es insignificante. Los resultados de nuestros experimentos confirman estas expectativas. Un algoritmo genético propuesto con un operador de cruce caótico conduce a un cálculo más eficiente en comparación con el algoritmo genético tradicional.