Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenético crecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han abierto camino en el ámbito de la ingeniería como una de las herramientas más prometedoras para resol...
Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenético crecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han abierto camino en el ámbito de la ingeniería como una de las herramientas más prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques clásicos de la ingeniería. Los algoritmos genéticos son estrategias de resolución de problemas de optimización basados en la teoría de la selección natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos más aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su información genética. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes áreas de la ingeniería. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos genéticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares en la actualidad y con más crecimiento durante los últimos años. Los contenidos del libro se han diseñado para que sean sencillos, concisos y fáciles de implementar, con ejemplos directos de aplicación para que pueda practicar desde la primera página. Con este libro aprenderá a: oEntender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos genéticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen. oConocer las diferentes implementaciones de los algoritmos genéticos de mayor relevancia, así como identificar las ventajas e inconvenientes de cada uno para determinar su potencial para resolver un determinado problema. oConocer a fondo y utilizar los diferentes operadores (selección, mutación y cruce) que la librería deap pone a su disposición. oDesarrollar un algoritmo genético desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingeniería. oConocer y estudiar aplicaciones de relevancia de algoritmos genéticos en el ámbito de la ingeniería, tales como la gestión del despacho económico, el diseño de plantas hidroeléctricas o la disposición de sensores inalámbricos.
Este sitio web almacena datos como cookies para habilitar la funcionalidad necesaria del sitio, incluidos análisis y personalización. Puede cambiar su configuración en cualquier momento o aceptar la configuración predeterminada.
Las cookies necesarias ayudan a hacer una página web utilizable activando funciones básicas como la navegación en la página y el acceso a áreas seguras de la página web. La página web no puede funcionar adecuadamente sin estas cookies.
Personalización
Las cookies de personalización permiten a la página web recordar información que cambia la forma en que la página se comporta o el aspecto que tiene, como su idioma preferido o la región en la que usted se encuentra.
Análisis
Las cookies estadísticas ayudan a los propietarios de páginas web a comprender cómo interactúan los visitantes con las páginas web reuniendo y proporcionando información de forma anónima.
Marketing
Las cookies de marketing se utilizan para rastrear a los visitantes en las páginas web. La intención es mostrar anuncios relevantes y atractivos para el usuario individual, y por lo tanto, más valiosos para los editores y terceros anunciantes.