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Cristian Gabriel Zambrano Vega
En el presente trabajo se emplea un estudio experimental de dos variantes de un algoritmo evolutivo estándar para la exploración de un laberinto (PathFinder) que le permita a un robot encontrar el mejor camino de salida a partir de su ubicación dentro del mismo. La primera variante del algoritmo emplea el Operador Genético de Cruce Puntual SPX (“point crossover”) y la segunda el Operador Uniforme UX (“uniform crossover”). Los laberintos de prueba están formados por un tamaño de NxM posiciones con un 20% de ellas representadas como obstáculos para el robot, la representación de un camino, básicamente está compuesta de cuatro coordenadas internas absolutas (Norte, Sur, Este y Oeste), pero se agregan coordenadas relativas como: Avanzar, Girar-Derecha y Girar-Izquierda, para realizar un análisis adicional al caso de estudio. Para confirmar los resultados se identifican si existen o no diferencias estadísticamente significativas entre los resultados brindados por estos dos operadores. Los resultados obtenidos indican que la mejor variante a implementarse del algoritmo es la que usa el operador UX con coordenadas relativas, ya que siempre genera una solución factible para la salida del laberinto o una solución más cercana a la salida en comparación a las otras variantes.
