Genración de musica con gramaticas formales - Alexander Gelbukh

del número y tamaño de los segmentos en los genomas, que se traduce en la asignación
de diferentes funciones de fitness del conjunto.
Hacen mención de que la música que se representa por medio GA, puede crear
música que compite y, según los autores, supera los enfoques de ese momento en
términos de diversidad, virtuosismo y la variedad de instrumentos.
2.1.4.2 Algoritmos genéticos y gramáticas
El trabajo en el artículo Music Composition Using Combination of Genetic
Algorithms and Kohonen Grammar (Sheikholharam y Teshnehlab, 2008) es similar al de
Automatic composition of music by means of Grammatical Evolution (Ortega y
Alfonseca, 2007) con la diferencia de que en el anterior basan su función de fitness
directamente del procesador AP440 y en este trabajo, la función de fitness es dada por las
gramáticas de Kohonen, en donde dada una profundidad de notas, se genera una nueva
nota. Es decir, dados AB → C o ABC → A en donde el primer ejemplo tiene una
profundidad de 3 y el siguiente de 4. Utilizando esto para aprender patrones.
La arquitectura de su sistema está basada en dos partes, una para la población de
las notas y otra para la duración de las mismas, es un proceso paralelo.
Población de notas iniciales
→ iteración {
Población de notas
→ población de notas previas + población de notas mutadas
→ notas previas + notas mutadas + población de notas cruzadas
→ Selección idónea usando la gramática de Kohoner
}
Población de tiempos iniciales
→ iteración {
Población de tiempos
→ población de tiempos previos + población de tiempos mutados
→ tiempos previos + tiempos mutados + población de tiempos
cruzados
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