Download or read book Algoritmos Gen ticos con Python written by Daniel Gutiérrez Reina and published by Marcombo. This book was released on 2020-08-03 with total page 297 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.

Download or read book Management Information Systems written by Kenneth C. Laudon and published by Pearson Educación. This book was released on 2004 with total page 618 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.

Download or read book Algoritmos Gen ticos con Python written by Clinton Sheppard and published by Createspace Independent Publishing Platform. This book was released on 2017-06-19 with total page 388 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.

Download or read book Algoritmos gen ticos con Python written by Daniel Gutiérrez Reina and published by . This book was released on 2020 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Introducci n a los algoritmos gen ticos y la programaci n gen tica written by and published by . This book was released on 2010 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Algoritmos Gen ticos en la Discriminaci n written by Julia Aurora Montano Rivas and published by Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola. This book was released on 2012-06 with total page 152 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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."

Download or read book Introducci n a los algoritmos gen ticos y a la programaci n gen tica written by Marcos Gestal and published by Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións. This book was released on 2010 with total page 76 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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

Download or read book Genetic Algorithms Data Structures Evolution Programs written by Zbigniew Michalewicz and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2013-06-29 with total page 257 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: '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" .

Download or read book Algoritmos gen ticos written by Ángel Kuri Morales and published by . This book was released on 2002 with total page 202 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Un uso de algoritmos gen ticos para la b squeda de patrones written by Rafael Alberto Moreno Parra and published by Ediciones de la U. This book was released on 2021-02-05 with total page 104 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.

Download or read book Algoritmos gen ticos aplicados a b squeda de motifs en secuencias de ADN written by Miguel Angel Castaneda Reyes and published by Grin Publishing. This book was released on 2017-05-04 with total page 64 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Tesis de Master del ano 2016 en eltema Ciencias de la computacion - Aplicada, Idioma: Espanol, Resumen: En esta tesis presento la comparacion de dos enfoques para resolver el problema de la busqueda de motifs en secuencias de ADN mediante el uso de algoritmos geneticos, el primer enfoque hace una busqueda por posicion, que es evaluar los patrones obtenidos de posiciones iniciales y determinar si es el motif a encontrar en las secuencias, el segundo enfoque es la busqueda por patron, que es evaluar todas las posibles cadenas que se pueden formar con una longitud fija de nucleotidos e ir comparando de principio a fin dentro de las secuencias de ADN para encontrar el motif. Los motifs son una clase de patrones en el contexto del analisis de secuencias biologicas y son de mucha importancia porque se sabe que ciertas proteinas especiales llamadas TF (Transcription Factors) o Factores de Transcripcion, se unen con algunas subcadenas en el ADN formando los motifs o TFBS (Transcription Factors Binding Sites) en espanol Sitios de Union de Factores de Transcripcion y con estas uniones se activa o desactiva el proceso de expresion genetica, mediante el cual los genes son transcritos en forma de ARN mensajero (mARN) llamado ribosoma, el ribosoma toma una secuencia de nucleotidos y los traduce en una cadena de aminoacidos en el orden establecido por el mARN, formando cadenas polimericas lineales de una proteina. Los algoritmos geneticos son modelos computacionales que simulan los procesos biologicos de la reproduccion de las especies y nos ayudan a resolver problemas de optimizacion y busqueda. En este comparativo entre la busqueda de motifs por patrones y la busqueda de motifs por posiciones se pretende determinar que metodo es mas eficiente para encontrar los patrones con mayor exactitud, cual es su complejidad computacional? y como se comporta generacion tras generacion en el algoritmo genetico.

Download or read book Extending the Scalability of Linkage Learning Genetic Algorithms written by Ying-ping Chen and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2006 with total page 152 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Genetic algorithms (GAs) are powerful search techniques based on principles of evolution and widely applied to solve problems in many disciplines. However, most GAs employed in practice nowadays are unable to learn genetic linkage and suffer from the linkage problem. The linkage learning genetic algorithm (LLGA) was proposed to tackle the linkage problem with several specially designed mechanisms. While the LLGA performs much better on badly scaled problems than simple GAs, it does not work well on uniformly scaled problems as other competent GAs. Therefore, we need to understand why it is so and need to know how to design a better LLGA or whether there are certain limits of such a linkage learning process. This book aims to gain better understanding of the LLGA in theory and to improve the LLGA's performance in practice. It starts with a survey of the existing genetic linkage learning techniques and describes the steps and approaches taken to tackle the research topics, including using promoters, developing the convergence time model, and adopting subchromosomes.

Download or read book Optimizaci n Con Algoritmos Gen ticos written by M. C. Hugo Román Reyes and published by Eae Editorial Academia Espanola. This book was released on 2012 with total page 96 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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."

Download or read book Optimizaci n written by Erik Valdemar Cuevas Jiménez and published by Alpha Editorial. This book was released on 2016-11-30 with total page 225 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.

Download or read book Adaptive Learning by Genetic Algorithms written by Herbert Dawid and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2011-06-28 with total page 203 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The fact that I have the opportunity to present a second edition of this monograph is an indicator for the growing size of the community concerned with agent-based computational economics. The rapid developments in this field make it very difficult to keep a volume like this, which is partly devoted to surveying the literature, up to date. I have done my best to incorporate the relevant new developments in this revised edition but it is in the nature of such a work that the selection of material covered is biased by the authors personal interest and his informational constraints. My apologies go to all researchers in this field whose work is not or not adequately represented in this book. Besides the correction of some errors and typos several additions have been made. In the literature survey sections 2.4 (which was also reorganized) and 3.5 new material was added. I have also added a new section in chapter 3 which deals with the question how well empirically observed phenomena can be explained by GA simulations. A new section in chapter 6 presents a rather extensive analysis of the behavior of a two population GA in the framework of a sealed bid double auction market. Further minor additions and changes were made throughout the text.

Download or read book Computational Methods in Neural Modeling written by José Mira and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2003-05-22 with total page 781 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The two-volume set LNCS 2686 and LNCS 2687 constitute the refereed proceedings of the 7th International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN 2003, held in Maó, Menorca, Spain in June 2003. The 197 revised papers presented were carefully reviewed and selected for inclusion in the book and address the following topics: mathematical and computational methods in neural modelling, neurophysiological data analysis and modelling, structural and functional models of neurons, learning and other plasticity phenomena, complex systems dynamics, cognitive processes and artificial intelligence, methodologies for net design, bio-inspired systems and engineering, and applications in a broad variety of fields.

Download or read book An Introduction To Genetic Algorithms For Scientists And Engineers written by David Alexander Coley and published by World Scientific Publishing Company. This book was released on 1999-01-29 with total page 243 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This invaluable book has been designed to be useful to most practising scientists and engineers, whatever their field and however rusty their mathematics and programming might be. The approach taken is largely practical, with algorithms being presented in full and working code (in BASIC, FORTRAN, PASCAL AND C) included on a floppy disk to help the reader get up and running as quickly as possible. The text could also be used as part of an undergraduate course on search and optimisation. Student exercises are included at the end of several of the chapters, many of which are computer-based and designed to encourage exploration of the method.