ALGORITMOS GENETICOS CON PYTHON - ALVARO RODRIGUEZ, DANIEL GUTIERREZ, ALEJANDRO TAPIA, ALEJANDRO TAP

Autor: ALVARO RODRIGUEZ, DANIEL GUTIERREZ, ALEJANDRO TAPIA, ALEJANDRO TAPIA, DANIEL GUTIERREZ, ALVARO RODRIGUEZ

ISBN: 8426729851

EAN: 9788426729859

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 años. 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 geneticos son estrategias de resolucion de problemas de optimizacion basados en la teoria de la seleccion natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos mas aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su informacion genetica. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes areas de la ingenieria. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos geneticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programacion mas populares en la actualidad y con mas crecimiento durante los ultimos años. Los contenidos del libro se han diseñado para que sean sencillos, concisos y faciles de implementar, con ejemplos directos de aplicacion para que pueda practicar desde la primera pagina. Con este libro aprendera a: oEntender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos geneticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen. oConocer las diferentes implementaciones de los algoritmos geneticos de mayor relevancia, asi como identificar las ventajas e inconvenientes de cada uno para determinar su potencial para resolver un determinado problema. oConocer a fondo y utilizar los diferentes operadores (seleccion, mutacion y cruce) que la libreria deap pone a su disposicion. oDesarrollar un algoritmo genetico desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingenieria. oConocer y estudiar aplicaciones de relevancia de algoritmos geneticos en el ambito de la ingenieria, tales como la gestion del despacho economico, el diseño de plantas hidroelectricas o la disposicion de sensores inalambricos.