Introducción a los algoritmos genéticos y la programación genética PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Introducción a los algoritmos genéticos y la programación genética PDF full book. Access full book title Introducción a los algoritmos genéticos y la programación genética by . Download full books in PDF and EPUB format.
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Genetic algorithms
Languages : es
Pages :
Get Book Here
Book Description
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Genetic algorithms
Languages : es
Pages :
Get Book Here
Book Description
Author: Marcos Gestal
Publisher: Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións
ISBN: 9788497494229
Category : Computers
Languages : es
Pages : 76
Get Book Here
Book Description
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: Daniel Gutiérrez Reina
Publisher: Marcombo
ISBN: 842673068X
Category : Computers
Languages : es
Pages : 297
Get Book Here
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
Get Book Here
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 :
Get Book Here
Book Description
Author: William B. Langdon
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3662047268
Category : Computers
Languages : en
Pages : 265
Get Book Here
Book Description
This is one of the only books to provide a complete and coherent review of the theory of genetic programming (GP). In doing so, it provides a coherent consolidation of recent work on the theoretical foundations of GP. A concise introduction to GP and genetic algorithms (GA) is followed by a discussion of fitness landscapes and other theoretical approaches to natural and artificial evolution. Having surveyed early approaches to GP theory it presents new exact schema analysis, showing that it applies to GP as well as to the simpler GAs. New results on the potentially infinite number of possible programs are followed by two chapters applying these new techniques.
Author: Rick Riolo
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1441916261
Category : Computers
Languages : en
Pages : 242
Get Book Here
Book Description
Genetic Programming Theory and Practice VII presents the results of the annual Genetic Programming Theory and Practice Workshop, contributed by the foremost international researchers and practitioners in the GP arena. Contributions examine the similarities and differences between theoretical and empirical results on real-world problems, and explore the synergy between theory and practice, producing a comprehensive view of the state of the art in GP application. Application areas include chemical process control, circuit design, financial data mining and bio-informatics, to name a few. About this book: Discusses the hurdles encountered when solving large-scale, cutting-edge applications, provides in-depth presentations of the latest and most significant applications of GP and the most recent theoretical results with direct applicability to state-of-the-art problems. Genetic Programming Theory and Practice VII is suitable for researchers, practitioners and students of Genetic Programming, including industry technical staffs, technical consultants and business entrepreneurs.
Author: S.N. Sivanandam
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3540731903
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 453
Get Book Here
Book Description
This book offers a basic introduction to genetic algorithms. It provides a detailed explanation of genetic algorithm concepts and examines numerous genetic algorithm optimization problems. In addition, the book presents implementation of optimization problems using C and C++ as well as simulated solutions for genetic algorithm problems using MATLAB 7.0. It also includes application case studies on genetic algorithms in emerging fields.
Author: Rick Riolo
Publisher: Springer
ISBN: 3319160303
Category : Computers
Languages : en
Pages : 186
Get Book Here
Book Description
These contributions, written by the foremost international researchers and practitioners of Genetic Programming (GP), explore the synergy between theoretical and empirical results on real-world problems, producing a comprehensive view of the state of the art in GP. Topics in this volume include: gene expression regulation, novel genetic models for glaucoma, inheritable epigenetics, combinators in genetic programming, sequential symbolic regression, system dynamics, sliding window symbolic regression, large feature problems, alignment in the error space, HUMIE winners, Boolean multiplexer function, and highly distributed genetic programming systems. Application areas include chemical process control, circuit design, financial data mining and bioinformatics. Readers will discover large-scale, real-world applications of GP to a variety of problem domains via in-depth presentations of the latest and most significant results.
Author: Wolfgang Banzhaf
Publisher: Springer
ISBN: 3030047350
Category : Computers
Languages : en
Pages : 249
Get Book Here
Book Description
These contributions, written by the foremost international researchers and practitioners of Genetic Programming (GP), explore the synergy between theoretical and empirical results on real-world problems, producing a comprehensive view of the state of the art in GP. Topics in this volume include: evolving developmental programs for neural networks solving multiple problems, tangled program, transfer learning and outlier detection using GP, program search for machine learning pipelines in reinforcement learning, automatic programming with GP, new variants of GP, like SignalGP, variants of lexicase selection, and symbolic regression and classification techniques. The volume includes several chapters on best practices and lessons learned from hands-on experience. Readers will discover large-scale, real-world applications of GP to a variety of problem domains via in-depth presentations of the latest and most significant results.
