Generación de reglas mediante la aplicación de algoritmos evolutivos para la clasificación de pescado crudo

Abstract

La investigación tiene como propósito ilustrar una nueva alternativa para automatizar el proceso de extracción de conocimiento, con una aplicación que genera reglas para la clasificación del pescado crudo que llega a la Planta Piloto Pesquera de Taganga, el cual es utilizado en los diferentes procesos que allí se llevan a cabo, como son la elaboración de embutidos, enlatados, etc.; según el estado en que se encuentre. Los diferentes estados en que se puede encontrar un pescado crudo son: etapa posterior al rigor mortis, el pescado conserva las características de cuando estaba vivo; etapa post-rigor, el pescado está fresco y su apariencia general es buena; apenas fresco, la apariencia del pescado es solo aceptable; y por último no apto para el consumo humano. Además, contiene la experiencia, las bases teóricas y los resultados obtenidos del desarrollo de una aplicación en la que se realizó aprendizaje automático supervisado, a través de la implementación de Algoritmos Genéticos y Programación Genética siguiendo la aproximación de Michigan, con lo cual se logró obtener reglas de clasificación considerablemente buenas y comprensibles que determinan el estado y uso del pescado crudo.