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Algoritmos Genéticos con Python

eBook - Un enfoque práctico para resolver problemas de ingeniería
ISBN/EAN: 9788426730688
Umbreit-Nr.: 9723455

Sprache: Spanisch
Umfang: 234 S., 15.73 MB
Format in cm:
Einband: Keine Angabe

Erschienen am 03.08.2020
Auflage: 1/2020


E-Book
Format: EPUB
DRM: Adobe DRM
€ 9,99
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  • Zusatztext
    • 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 paraque pueda practicar desde la primera página.Con este libro aprenderá a:- Entender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos genéticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen.- Conocer 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.- Conocer a fondo y utilizar los diferentes operadores (selección, mutación y cruce) que la librería deap pone a su disposición.- Desarrollar un algoritmo genético desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingeniería.- Conocer 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.
  • Kurztext
    • Desde su aparicion en la decada de los 60, los algoritmos geneticos han ido ganando popularidad, gracias al frenetico crecimiento de la capacidad computacional en los ultimos anos. Finalmente se han abierto camino en el ambito de la ingenieria como una de las herramientas mas prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques clasicos de la ingenieria. Los algoritmos genticos son estrategias de resolucin de problemas de optimizacin basados en la teora de la seleccin natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos ms aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su informacin gentica. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes reas de la ingeniera. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos genticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programacin ms populares en la actualidad y con ms crecimiento durante los ltimos aos. Los contenidos del libro se han diseado para que sean sencillos, concisos y fciles de implementar, con ejemplos directos de aplicacin paraque pueda practicar desde la primera pgina. Con este libro aprender a:- Entender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos genticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen. - Conocer las diferentes implementaciones de los algoritmos genticos de mayor relevancia, as como identificar las ventajas e inconvenientes de cada uno para determinar su potencial para resolver un determinado problema. - Conocer a fondo y utilizar los diferentes operadores (seleccin, mutacin y cruce) que la librera deap pone a su disposicin. - Desarrollar un algoritmo gentico desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingeniera. - Conocer y estudiar aplicaciones de relevancia de algoritmos genticos en el mbito de la ingeniera, tales como la gestin del despacho econmico, el diseo de plantas hidroelctricas o la disposicin de sensores inalmbricos.