Management Information Systems PDF Download
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Author: Kenneth C. Laudon
Publisher: Pearson Educación
ISBN: 9789702605287
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 618
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Book Description
Management Information Systems provides comprehensive and integrative coverage of essential new technologies, information system applications, and their impact on business models and managerial decision-making in an exciting and interactive manner. The twelfth edition focuses on the major changes that have been made in information technology over the past two years, and includes new opening, closing, and Interactive Session cases.
Author: Kenneth C. Laudon
Publisher: Pearson Educación
ISBN: 9789702605287
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 618
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Book Description
Management Information Systems provides comprehensive and integrative coverage of essential new technologies, information system applications, and their impact on business models and managerial decision-making in an exciting and interactive manner. The twelfth edition focuses on the major changes that have been made in information technology over the past two years, and includes new opening, closing, and Interactive Session cases.
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: 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: Daniel Gutiérrez Reina
Publisher:
ISBN: 9788426729859
Category :
Languages : es
Pages :
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Book Description
Author: Ángel Kuri Morales
Publisher:
ISBN:
Category : Algoritmos genéticos
Languages : es
Pages : 202
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Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Genetic algorithms
Languages : es
Pages :
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Author: Julia Aurora Montano Rivas
Publisher: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola
ISBN: 9783846567272
Category :
Languages : es
Pages : 152
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En este documento se presenta una simulacion del Algoritmo Genetico para la estimacion de parametros de la funcion discriminante en el problema de discriminacion en dos poblaciones. Para ello, se empleo la base de datos con dos especies de flores de iris, a la que se le aplico remuestreo para generar n muestras, de las cuales se obtuvo el analisis discriminante de Fisher y asi obtener n funciones discriminantes que forman la poblacion inicial. Despues se uso la tecnica de Algoritmos Geneticos, esta emplea un metodo de seleccion (metodo de la ruleta), y la aplicacion de operadores geneticos (cruce aritmetico, mutaciones uniforme y normal); lo que permitio realizar la busqueda de las mejores funciones con el minimo error de clasificacion y a traves de validacion cruzada se observa cuales funciones clasifican y discriminan mejor con respecto a las obtenidas por el metodo tradicional."
Author: Zbigniew Michalewicz
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3662028301
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 257
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'What does your Master teach?' asked a visitor. 'Nothing,' said the disciple. 'Then why does he give discourses?' 'He only points the way - he teaches nothing.' Anthony de Mello, One Minute Wisdom During the last three decades there has been a growing interest in algorithms which rely on analogies to natural processes. The emergence of massively par allel computers made these algorithms of practical interest. The best known algorithms in this class include evolutionary programming, genetic algorithms, evolution strategies, simulated annealing, classifier systems, and neural net works. Recently (1-3 October 1990) the University of Dortmund, Germany, hosted the First Workshop on Parallel Problem Solving from Nature [164]. This book discusses a subclass of these algorithms - those which are based on the principle of evolution (survival of the fittest). In such algorithms a popu lation of individuals (potential solutions) undergoes a sequence of unary (muta tion type) and higher order (crossover type) transformations. These individuals strive for survival: a selection scheme, biased towards fitter individuals, selects the next generation. After some number of generations, the program converges - the best individual hopefully represents the optimum solution. There are many different algorithms in this category. To underline the sim ilarities between them we use the common term "evolution programs" .
Author: Marcos Gestal
Publisher: Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións
ISBN: 9788497494229
Category : Computers
Languages : es
Pages : 76
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Los algoritmos genéticos y la programación genética son técnicas de computación evolutiva basadas en los procesos biológicos, en particular, en los mecanismos de reproducción sexual y en la selección natural. Combinan el principio de supervivencia del elemento más apto entre estructuras de secuencias con un intercambio de información estructurado, si bien aleatorizado. Este libro, dirigido especialmente a los estudiantes e investigadores interesados en buscar nuevas técnicas de resolución de problemas en el ámbito de la programación, ofrece una asequible introducción a los conceptos clave de este campo de estudios
Author: Rafael Alberto Moreno Parra
Publisher: Ediciones de la U
ISBN: 9587624793
Category : Computers
Languages : es
Pages : 104
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El objetivo de este libro es mostrar una técnica conocida como "Regresión Simbólica", la cual es una aplicación de los algoritmos genéticos para la búsqueda de patrones en una serie de datos. No sólo es encontrar la mejor curva plana en una serie de datos con solo una variable independiente sino también para buscar patrones en una serie de datos donde hay dos o más variables independientes. La "Regresión Simbólica", por su naturaleza, requiere de trabajo intensivo por computadora, por lo tanto, se discuten los algoritmos generados, los lenguajes de programación utilizados y el cuidado que se debe tener para lograr un máximo desempeño.
