Estimación de Avalúos Masivos a partir de Algoritmos Geneticos

Como es de costumbre, el día de hoy se discutirá acerca de un estudio que liga bastante el tema de la Inteligencia artificial específicamente los algoritmos genéticos con el tema del territorio. En esta ocasión, un estudiante de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas mediante su tesis de pregrado "Estimación de avaluos masivos mediante inteligencia artificial aplicando las herramientas de algoritmos genéticos en las UPZ Bolivia y Granjas de Techo con vigencia en el año 2015" , Juan Sebastian Nieto Aranguren plantea como principal objetivo utilizar herramientas de inteligencia artificial para la estimación de avaluos masivos y contrastar los resultados versus los obtenidos mediante la metodología tradicional propuesta por la Unidad Especial de Catastro Distrital (UECD), que ciertamente para la actualidad resulta hasta arcaica.  

Introduciendo esta entrada más al tema de trasfondo de la Inteligencia artificial se tiene el algoritmo genético, simple o canónico el cual en general indica los pasos que realiza el mismo:

BEGIN /* Algoritmo Genético Simple*/

                  Generar una población inicial.

                  Computar la función de evaluación de cada individuo.

WHILE NOT Terminado DO

BEGIN /* Producir nueva generación */

FOR Tamaño población/ 2DO

BEGIN /* Ciclo Reproductivo */

                  Seleccionar dos individuos de la anterior generación.

                  Para el cruce (Probabilidad de selección proporcional 

                  A la función de evaluación del individuo)

                  Cruzar con cierta probabilidad los dos

                  Individuos obteniendo dos descendientes.

                  Mutar los dos descendientes con cierta probabilidad.

                  Computar la función de evaluación de los dos

                  Descendientes mutados.

                  Insertar los dos descendientes mutados en la nueva generación

                  END

                  IF la población ha convergido THEN

                       Terminado = TRUE

                 END 

                 END  

El autor también nos destaca diversas ventajas que presenta el uso de técnicas evolutivas para resolver problemas de busqueda y optimización:

• Simplicidad conceptual
• Amplia aplicabilidad
• Superiores a las técnicas tradicionales en muchos problemas del mundo real
• Tienen el potencial para incorporar conocimiento sobre el dominio y para hibridarse con otras técnicas de busqueda / optimización
• Son robustas a los cambios dinámicos  

El autor utilizo para este proyecto el software Matlab, utilizó las mismas variables que UACD que aproximadamente fueron 46 donde se destacan el área de construcción, el área de terreno, el estrato y otras más, y utilizó 65133 datos que eran el mismo volumen de los utilizados por la entidad UACD.

A continuación, se muestra el flujograma del programa explicando paso a paso cada proceso con sus respectivas funciones:

Finalmente, el autor concluye que la estimación de avalúos masivos mediante algoritmos genéticos ha sido de gran ayuda frente a las diversas herramientas económicas que se han utilizado tradicionalmente; a través de la BD obtenida por la entidad de la UAECD se ha comprobado que la cantidad de datos suministrados de esta ha sido bastante exagerada y que para la implementación de esta investigación se ha tenido que recurrir a diferentes clasificaciones y experimentos para poder llevar a cabo con éxito nuestro objetivo.