Algoritmos Genéticos con Python

Algoritmos Genéticos con Python

Alejandro Tapia Córdoba / Álvaro Rodríguez del Nozal / Daniel Gutiérrez Reina

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Editorial:
Marcombo
Año de edición:
2020
Materia
Genética (no médica)
ISBN:
9788426729859
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Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenéticocrecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han abierto camino en el ámbito de laingeniería como una de las herramientas más prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordablesdesde los enfoques clásicos de la ingeniería.Los algoritmos genéticos son estrategias de resolución de problemas de optimización basados en la teoría de la selecciónnatural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos más aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de creardescendencia y transmitir su información genética. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se handesarrollado 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 deprogramación más populares en la actualidad y con más crecimiento durante los últimos años. Los contenidos del libro sehan diseñado para que sean sencillos, concisos y fáciles de implementar, con ejemplos directos de aplicación paraque 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 yprocesos que lo componen.Conocer las diferentes implementaciones de los algoritmos genéticos de mayor relevancia, así como identificar las ventajase 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 gestióndel despacho económico, el diseño de plantas hidroeléctricas o la disposición de sensores inalámbricos. 10

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