45+ Ejercicios de Algoritmos Genéticos en Python PDF Download
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Author: Reinventors Republic
Publisher: Independently Published
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 0
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Book Description
Los algoritmos genéticos son una poderosa herramienta en el campo de la inteligencia artificial y la optimización. Inspirados en los principios de la evolución natural, los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural para resolver problemas complejos de optimización, búsqueda y aprendizaje automático. Estos algoritmos son ampliamente utilizados en una variedad de industrias, desde la ingeniería y la robótica hasta la biología y la economía. Este libro, "70 Ejercicios para Aprender Algoritmos Genéticos", está diseñado para proporcionar a los lectores una comprensión práctica y profunda de los algoritmos genéticos a través de una serie de ejercicios que abarcan una amplia gama de aplicaciones. Cada ejercicio está diseñado para desafiar y fortalecer las habilidades de programación y comprensión de los conceptos fundamentales de los algoritmos genéticos. A lo largo de este libro, los lectores se sumergirán en ejercicios que cubren desde los fundamentos básicos hasta aplicaciones avanzadas de los algoritmos genéticos. Desde la optimización de funciones matemáticas hasta la creación de redes neuronales y la resolución de problemas de diseño, estos ejercicios proporcionarán una base sólida para comprender y aplicar los algoritmos genéticos en una variedad de contextos.
Author: Reinventors Republic
Publisher: Independently Published
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 0
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Book Description
Los algoritmos genéticos son una poderosa herramienta en el campo de la inteligencia artificial y la optimización. Inspirados en los principios de la evolución natural, los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural para resolver problemas complejos de optimización, búsqueda y aprendizaje automático. Estos algoritmos son ampliamente utilizados en una variedad de industrias, desde la ingeniería y la robótica hasta la biología y la economía. Este libro, "70 Ejercicios para Aprender Algoritmos Genéticos", está diseñado para proporcionar a los lectores una comprensión práctica y profunda de los algoritmos genéticos a través de una serie de ejercicios que abarcan una amplia gama de aplicaciones. Cada ejercicio está diseñado para desafiar y fortalecer las habilidades de programación y comprensión de los conceptos fundamentales de los algoritmos genéticos. A lo largo de este libro, los lectores se sumergirán en ejercicios que cubren desde los fundamentos básicos hasta aplicaciones avanzadas de los algoritmos genéticos. Desde la optimización de funciones matemáticas hasta la creación de redes neuronales y la resolución de problemas de diseño, estos ejercicios proporcionarán una base sólida para comprender y aplicar los algoritmos genéticos en una variedad de contextos.
Author: Daniel Gutiérrez Reina
Publisher: Marcombo
ISBN: 842673068X
Category : Computers
Languages : es
Pages : 297
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Book Description
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: - 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.
Author: Daniel Gutiérrez Reina
Publisher:
ISBN: 9788426729859
Category :
Languages : es
Pages :
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Book Description
Author: Clinton Sheppard
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781548125189
Category : Genetic algorithms
Languages : es
Pages : 388
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Book Description
Los algoritmos genéticos son una de las herramientas que puedes usar para aplicar el aprendizaje automático al hallazgo de soluciones buenas (a veces incluso óptimas) a problemas que tienen miles de millones de soluciones posibles. Este libro te ofrece experiencia en hacer que los algoritmos genéticos funcionen, usando proyectos de ejemplo fáciles de seguir a los que puedes recurrir cuando aprendas a usar otras herramientas y técnicas de aprendizaje automático. Cada capítulo es un tutorial paso a paso que te ayuda a desarrollar tus habilidades en el uso de los algoritmos genéticos para resolver problemas usando Python. ¡Hola Mundo! - Adivina una contraseña dado el número de letras correctas en la conjetura. Construye un motor de mutación. El Problema One-max - Produce un arreglo de bits donde todos son unos. Expande el motor para funcionar con cualquier tipo de gen. Números ordenados - Produce un arreglo de enteros ordenados. Demuestra el manejo de múltiples objetivos y restricciones de aptitud entre genes. El problema de las ocho reinas - Encuentra posiciones seguras para las reinas en un tablero de 8x8 y luego expande a NxN. Demuestra la diferencia entre fenotipo y genotipo. Ver el código de muestra. Coloración de grafos - Colorea un mapa de países donde el español es el idioma nacional usando sólo 4 colores. Introduce conjuntos de datos estándar y trabajo con archivos. También introduce el uso de reglas para trabajar con las restricciones de los genes. El problema de las cartas - Más restricciones genéticas. Introduce la mutación personalizada, los algoritmos meméticos y la técnica de la suma por diferencia. También muestra un cromosoma en el que la manera de usar un gen depende de su posición en el arreglo de genes. El problema de los caballos - Encuentra el número mínimo de caballos que hacen falta para atacar todas las posiciones en un tablero. Introduce los genes personalizados y la creación de arreglos de genes. También demuestra los mínimos y máximos locales. Cuadrados mágicos - Encuentra cuadrados en los que todas las filas, columnas y ambas diagonales de una matriz de NxN tengan la misma suma. Introduce el recocido simulado. El problema de la mochila - Optimiza el contenido de un recipiente para una o más variables. Introduce la ramificación y poda, así como los cromosomas de longitud variable. Resolver ecuaciones lineales - Encuentra las soluciones de las ecuaciones lineales con 2, 3 y 4 incógnitas. Variación de ramificación y poda. Refuerza la flexibilidad del genotipo. Generación de Sudoku - Un ejercicio guiado para generar rompecabezas sudoku. El problema del viajante - Encuentra la ruta óptima para visitar ciudades. Introduce la recombinación y una reserva de padres. Aproximarse a Pi - Encuentra los dos números de 10 bits cuyo dividendo está más cerca de Pi. Introduce el uso de un algoritmo genético para optimizar otro. Generación de ecuaciones - Encuentra la ecuación más corta que produce un resultado específico usando la suma, la resta, la multiplicación, etc. Introduce la programación genética simbólica. El problema de la cortadora de césped - Genera una serie de instrucciones que hacen que una cortadora de césped corte un campo de césped. Programación genética con estructuras de control, objetos y funciones definidas automáticamente (FDAs). Circuitos lógicos - Genera circuitos que se comportan como puertas básicas, combinaciones de puertas y finalmente un sumador de 2 bits. Introduce los nodos de árboles y los algoritmos de escalada. Expresiones regulares - Encuentra expresiones regulares que coincidan con las cadenas buscadas. Introduce la reparación de cromosomas y el control de crecimiento. Tres en raya - Crea reglas para jugar al juego sin perder. Introduce la selección por torneos.
Author: Maritza PALACIOS MEDINA
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 440
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Este libro le garantiza que usted puede crear sus propios Algoritmos Genéticos (AG), desde cero. Con su propio código fuente o por medio de la utilización de frameworks y librerías para dicho fin. Con la debida dedicación y esfuerzo necesario, podrá guiarse con el código fuente de los ejemplos escritos en los lenguajes de programación Python y Java. Del mismo modo, el código fuente puede reescribirse fácilmente para otros lenguajes de programación como JavaScript, C# e incluso Php. Para escribir el código fuente de los ejemplo no se requiere ninguna librería adicional, ¡es código fuente sencillo, muy sencillo!En este sentido, el libro es el resultado de años de experiencia en el campo académico e investigativo, aplicando las técnicas del aprendizaje supervisado de máquina (Machine Learning).En su desarrollo , el libro contiene ejemplos resueltos con Algoritmos Genéticos y bien explicados sobre: Máximo u óptimos locales, el problema de las 8 reinas solucionado de dos formas diferentes, encontrar raíces en una función real, juego de 8 puzzle u ocho placas, problema del Agente viajero, el problema de la Mochila, descifrar palabras y claves, el reto One Max, un programa y animación en Android para Buscar Coordenadas colocados por medio del Mouse, Resolver un sistema de ecuaciones, El cuadrado mágico, sugerencias de Frameworks y librerías(bibliotecas) de código abierto, y un apartado especial de criaturas que aprenden a caminar utilizando Algoritmos Genéticos.Los planteamientos desarrollados en este libro van dirigidos a nivel de comprensión para profesionales de la ingeniería, estudiantes, empresarios, directores de proyectos, docentes y aquellos que necesiten o deseen incursionar en la inteligencia artificial, especialmente con Algoritmos Genéticos.Igualmente, si lo prefiere, se describen algunas librerías y Frameworks que se pueden utilizar para crear proyectos con Algoritmos Genéticos. Algunos Frameworks pertenecen a licencias de código fuente Open Source. Pero el principal objetivo del libro es guiarlo(a) en el proceso desde cero. ¡Entonces, manos a la obra!
Author: Maritza Palacios Medina
Publisher:
ISBN: 9781077555204
Category :
Languages : es
Pages : 296
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Bienvenidos(as), este libro le garantiza que usted puede crear sus propios Algoritmos Genéticos (AG), desde cero. Con su propio código fuente o utilizando frameworks y librerías para dicho fin. Con la debida dedicación y esfuerzo necesario, podrá guiarse con el código fuente de los ejemplos escritos en el lenguaje de programación Java. Asimismo, el código fuente puede reescribirse fácilmente para otros lenguajes de programación como Python, JavaScript, C# e incluso Php. Para escribir el código fuente de los ejemplo no se requiere ninguna librería adicional, ¡es código fuente sencillo, muy sencillo! El código fuente fue escrito con el IDE NetBeans 8.2.En su desarrollo, el libro contiene ejemplos resueltos con Algoritmos Genéticos y bien explicados sobre: Máximo u óptimos locales, el problema de las 8 reinas solucionado de dos formas diferentes, encontrar raíces en una función real, juego de 8 puzzle u ocho placas, problema del Agente viajero, el problema de la Mochila, descifrar palabras y claves, el reto One Max, un programa y animación en Android para Buscar Coordenadas colocados por medio del Mouse, Resolver un sistema de ecuaciones, El cuadrado mágico, sugerencias de Frameworks y librerías(bibliotecas) de código abierto, y un apartado especial de criaturas que aprenden a caminar utilizando Algoritmos Genéticos. Además, el libro se orienta a estudiantes o profesores que desean incursionar en el tema de Algoritmos Genéticos, o requieren de ejercicios resueltos en este ámbito de la inteligencia artificial. En el universo de documentos, existen muchos artículos y papers con teorías y matemáticas complejas sobre el tema, en el libro se trata de abordar los principios de los algoritmos genéticos de forma clara y sencilla.
Author: Álvaro Rocha
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9813341831
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 783
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Book Description
This book includes selected papers presented at the International Conference on Marketing and Technologies (ICMarkTech 2020), held at ISCTE - University Institute of Lisbon, in the city of Lisbon in Portugal, between 8 and 10 October 2020. It covers up-to-date cutting-edge research on artificial intelligence applied in marketing, virtual and augmented reality in marketing, business intelligence databases and marketing, data mining and big data, marketing data science, web marketing, e-commerce and v-commerce, social media and networking, geomarketing and IoT, marketing automation and inbound marketing, machine learning applied to marketing, customer data management and CRM, and neuromarketing technologies.
Author: Haibin Wang
Publisher: Infinite Study
ISBN: 1931233942
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 99
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This book presents the advancements and applications of neutrosophics, which are generalizations of fuzzy logic, fuzzy set, and imprecise probability. The neutrosophic logic, neutrosophic set, neutrosophic probability, and neutrosophic statistics are increasingly used in engineering applications (especially for software and information fusion), medicine, military, cybernetics, physics.In the last chapter a soft semantic Web Services agent framework is proposed to facilitate the registration and discovery of high quality semantic Web Services agent. The intelligent inference engine module of soft semantic Web Services agent is implemented using interval neutrosophic logic.
Author: Ibrokhim Y. Abdurakhmonov
Publisher: BoD – Books on Demand
ISBN: 9535124552
Category : Science
Languages : en
Pages : 312
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Book Description
Plant genomics aims to sequence, characterize, and study the genetic compositions, structures, organizations, functions, and interactions/networks of an entire plant genome. Its development and advances are tightly interconnected with proteomics, metabolomics, metagenomics, transgenomics, genomic selection, bioinformatics, epigenomics, phenomics, system biology, modern instrumentation, and robotics sciences. Plant genomics has significantly advanced over the past three decades in the land of inexpensive, high-throughput sequencing technologies and fully sequenced over 100 plant genomes. These advances have broad implications in every aspect of plant biology and breeding, powered with novel genomic selection and manipulation tools while generating many grand challenges and tasks ahead. This Plant genomics provides some updated discussions on current advances, challenges, and future perspectives of plant genome studies and applications.
Author: Robert Mills Gagné
Publisher:
ISBN: 9780877782353
Category : Education
Languages : en
Pages : 56
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