Optimización matemática mediante algoritmos genéticos PDF Download
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Author: Lucas Marco Tordera
Publisher:
ISBN: 9788490759356
Category :
Languages : es
Pages : 203
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Author: Lucas Marco Tordera
Publisher:
ISBN: 9788490759356
Category :
Languages : es
Pages : 203
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Author: Samuel Sánchez Caballero
Publisher: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola
ISBN: 9783659030390
Category :
Languages : es
Pages : 320
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La optimizacion de estructuras ha sido una disciplina muy estudiada por numerosos investigadores durante los ultimos cuarenta anos. A pesar de que durante los primeros veinte anos las tecnicas de Programacion Matematica fueron la herramienta fundamental en este campo, estas han ido perdiendo fuelle frente a un nuevo conjunto de tecnicas metaheuristicas basadas en la Computacion Evolutiva. De entre estas destacan, de manera significativa, los Algoritmos Geneticos. La irrupcion de estas nuevas tecnicas en el campo de la optimizacion de estructuras es debida, en gran medida, a las dificultades de la Programacion Matematica para realizar la optimizacion simultanea de las variables de diseno debido a la elevada alinealidad de estas y sus restricciones. El objetivo fundamental del presente trabajo es ir un poco mas alla en el proceso de la optimizacion simultanea de las variables de diseno, definiendo un algoritmo que no parte de una estructura predefinida y que incorpora los parametros que determinan la geometria."
Author: Erik Valdemar Cuevas Jiménez
Publisher: Alpha Editorial
ISBN: 607622763X
Category : Computers
Languages : es
Pages : 225
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El volumen Optimización. Algoritmos programados con MATLAB, excepcional en el idioma español, tiene como objetivo principal exponer los "métodos de cómputo evolutivo" de forma general y concisa para que cualquier lector interesado en el tema pueda acceder a los conocimientos, independientemente de su formación matemática. Su carácter práctico y los múltiples ejercicios incluidos son aprovechables para resolver problemas de optimización en las ciencias y la industria que buscan disminuir los costos de un artículo fabricado, el tiempo de ejecución o los riesgos de inversión a la par de maximizar las ganancias, mejorar la calidad de un producto o aumentar la eficiencia de un dispositivo. Todo lo anterior integrado al código de programación MatLAB con la finalidad de que el lector ponga en práctica el conocimiento adquirido.
Author: Erik Valdemar Cuevas
Publisher: Marcombo
ISBN: 8426738494
Category : Computers
Languages : es
Pages : 269
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La eficiencia y la optimización se erigen como principios clave de la ingeniería y la gestión. Poseer las herramientas y técnicas de optimización correctas se ha vuelto indispensable. La revolución tecnológica y el auge del análisis de datos han resaltado el inmenso valor de los algoritmos de optimización, capaces de descubrir las mejores soluciones en una amplia gama de escenarios, desde la optimización de recursos en proyectos de ingeniería hasta la estrategia de toma de decisiones en la gestión empresarial. Sin embargo, adentrarse en el aprendizaje de la optimización numérica representa un reto significativo, que demanda una sólida comprensión de las matemáticas y la programación informática. La abrumadora cantidad de nueva información y la jerga especializada pueden ser particularmente intimidantes sin la guía de un experto. Este libro se presenta como la solución a este desafío: ofrece una introducción al fascinante mundo de la optimización numérica con un estilo claro y ameno, proporcionando simultáneamente las herramientas esenciales de matemáticas y programación de manera secuencial y accesible, sin necesidad de conocimientos previos especializados. Se distingue de otras publicaciones especializadas por su enfoque eminentemente práctico. Incluye ejemplos en MATLAB, que sirven como herramienta práctica para reducir la distancia entre la teoría y su aplicación en el mundo real. La inclusión de ejemplos de código ya preparados y su explicación línea por línea no solo hace que la materia resulte más atractiva, sino que también anima a experimentar, modificar y mejorar el código con sus propias ideas. Si se acerca a la optimización numérica por primera vez como estudiante, este libro será un recurso de gran valor para sus estudios, y le brindará un entendimiento profundo de los algoritmos de optimización y su aplicación práctica. Si es un profesional que busca adentrarse en el campo de la optimización sin ser un especialista, encontrará en este libro un excelente punto de partida.
Author: VV.AA.
Publisher: Marcombo
ISBN: 8426729614
Category : Computers
Languages : es
Pages : 225
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Optimización. Algoritmos programados con MATLAB es un libro de texto para estudiantes y profesionales en las áreas de ciencias de la computación, inteligencia artificial, investigación de operaciones, matemáticas aplicadas y control de calidad. El principal objetivo de este libro es brindar una visión unificada de los métodos de cómputo evolutivo, de tal forma que se presentan los principios de diseño así como los operadores de los enfoques evolutivos fundamentales, además de que se considera su implementación por medio de la programación con MATLAB. El lector conocerá los conceptos necesarios para desarrollar y modificar los métodos de cómputo evolutivo con el fin de obtener los desempeños adecuados a las necesidades específicas de los problemas de optimización que normalmente surgen en varios nichos y proyectos industriales, entre otros ámbitos. Los diferentes algoritmos y métodos de cómputo evolutivo que presenta la optimización. El ciclo de cada algoritmo, así como su inicialización, cruza y mutación. Un enfoque amplio hacia la identificación de los pseudocódigos y los diagramas de flujo propios de cada algoritmo. Erik Valdemar Cuevas Jiménez. Es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por parte de la Universidad de Guadalajara, Maestro en Electrónica Industrial por el ITESO y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Libre de Berlín (FUBerlín), en Alemania. Diego Alberto Oliva Navarro. Ingeniero en Electrónica y Computación por el Centro de Enseñanza Técnica Industrial y Maestro en Ciencias en Ingeniería Electrónica y Computación por el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la Universidad de Guadalajara, en México. Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Complutense de Madrid, en España. Margarita Arimatea Díaz Cortés. Recibió el grado en Ingeniera Biomédica en la Universidad de Guadalajara y el grado de Maestra en Ciencias de la Ingeniería Electrónica y Computación por la misma institución. Actualmente estudia el doctorado en Ciencias Computacionales en la Universidad Libre de Berlín. José Valentín Osuna Enciso. Estudió Ingeniería en Electrónica en el Instituto Tecnológico del Mar en Sinaloa, la Maestría en Ciencias en Ingeniería Electrónica y Computación en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la Universidad de Guadalajara, y el Doctorado en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional.
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Languages : es
Pages : 92
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"Actualmente existen en la literatura diversas técnicas de optimización multiobjetivo las cuales han sido implementadas para la solución de problemas multicriterio, que ha menudo se presentan en ingeniería química. Una herramienta útil en la implantación de estas técnicas cuando se usan simuladores secuenciales son los algoritmos genéticos (AG), los cuales están basados en la evolución natural. Los simuladores de procesos representan un recurso de gran utilidad para el ingeniero de proceso ya que le permiten modelar fácilmente las diversas operaciones unitarias mediante técnicas matemáticas complejas. En este trabajo se integra una técnica de optimización multiobjetivo (con algoritmos genéticos) con el simulador de procesos Aspen Plus para la solución de problemas de separación. Se presenta una guía para la selección de valores adecuados de los parámetros del AG y se propone un nuevo criterio de convergencia, basado en la clasificación de los individuos en intervalos según sus aptitudes; esto con el fin de mejorar el desempeño del AG. "--Resumen página 1.
Author: Luis Mantilla Maestro
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Languages : es
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Author: Carlos Cervigon Ruckaüer
Publisher: Editorial Ra-Ma
ISBN: 9788478979110
Category : Computers
Languages : es
Pages : 330
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Los algoritmos evolutivos constituyen una técnica general de resolución de problemas de búsqueda y optimización inspirada en la teoría de la evolución de las especies y la selección natural. Estos algoritmos permiten abordar problemas complejos que surgen en las ingenierías y los campos científicos: problemas de planificación de tareas, horarios, tráfico aéreo y ferroviario, búsqueda de caminos óptimos, optimización de funciones, etc. Con este libro hemos querido aportar un enfoque práctico al estudio de los algoritmos evolutivos, que es fundamental para aplicarlos a problemas reales de cualquier disciplina del conocimiento. El libro tiene dos partes: la primera, en la que se describen los algoritmos; y la segunda en la que se proponen numerosos proyectos y se resuelven empleando estas técnicas. Los algoritmos evolutivos presentan una estructura general que puede aplicarse a los distintos problemas, facilitando así enormemente las tareas de diseño e implementación. El único requisito de un usuario que desee aplicar esta técnica para resolver un problema concreto es saber programar en cualquier lenguaje de propósito general en el que codificaría el algoritmo evolutivo. Sin embargo, para obtener buenos resultados con estos algoritmos es necesario conocerlos con detalle, ya que dentro del esquema general de un algoritmo evolutivo hay que elegir múltiples componentes y parámetros, de los que va a depender la calidad del resultado y la eficiencia del algoritmo. El conocimiento de la elección más adecuada en cada caso, que a menudo depende de detalles sutiles del problema considerado, sólo se consigue con la práctica. Esta idea nos ha llevado a proponer este libro, que consideramos adecuado para cualquier ingeniero o licenciado con conocimientos básicos de programación.
Author: M. C. Hugo Román Reyes
Publisher: Eae Editorial Academia Espanola
ISBN: 9783846579282
Category :
Languages : es
Pages : 96
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Los algoritmos geneticos son tecnicas de optimizacion que generan una poblacion inicial de cromosomas a los cuales se le aplican los operadores de seleccion, cruce y mutacion para generar una nueva poblacion mejorando los cromosomas de la primera poblacion generada. Cada operador tiene una caracteristica especifica; el operador de seleccion, selecciona los cromosomas padres para ir mejorando la poblacion. El operador de cruce tiene una probabilidad (probabilidad 0.6) de aplicacion para intercambiar los genes de cada cromosoma padre y el operador de mutacion se aplica con una probabilidad minima (probabilidad de 0.001) para ser aplicada a los cromosomas padres."
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Languages : es
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