Cuando se utilizan algoritmos genéticos en problemas de optimización, existen ciertas limitaciones respecto de la convergencia. En este trabajo se plantea una estrategia para evitarlas, consistente en la construcción de un nuevo operador, el Cruce Generalizado, que capacita al algoritmo para acceder a mayor diversidad de puntos. Para ello, se parte de propiedades extraídas del cruce ordinario. A partir de ellas, y dado el fundamento teórico que proporcionan, se efectúa la mencionada generalización
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