Los algoritmos genéticos (GA) son miembros de una clase general de algoritmos de optimización, conocidos como algoritmos evolutivos (EA), que simulan un entorno ficticio basado en la teoría de la evolución para tratar varios tipos de problemas matemáticos, especialmente los relacionados con la optimización.
Además, los algoritmos genéticos se pueden clasificar como un subconjunto de metaheurísticas, que son herramientas y algoritmos de propósito general para resolver problemas de optimización y aprendizaje no supervisado.
En esta serie de videos tutoriales, aprenderemos sobre algoritmos genéticos, desde la teoría hasta la implementación.
Después de tener una breve revisión de las teorías detrás de EA y GA, dos versiones principales de algoritmos genéticos, a saber, el algoritmo genético binario y el algoritmo genético codificado en real, se implementan desde cero y línea por línea, utilizando Python y MATLAB.
Este curso es impartido por el Dr. Mostapha Kalami Heris, quien tiene años de trabajo práctico y enseñanza activa en el campo de la inteligencia computacional.
Algoritmos genéticos en Python y MATLAB
Un enfoque práctico y práctico
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¿Para quién es este curso?
- Estudiantes de Ciencias de la Computación
- Estudiantes de Ingeniería y Matemáticas Aplicadas
- Cualquiera interesado en la optimización
- Cualquiera interesado en la inteligencia computacional
- Cualquiera interesado en metaheurística
- Cualquiera interesado en la Computación Evolutiva
Requisitos
- Optimización y matemáticas básicas
- Programación Python
- Programación MATLAB
Lo que aprenderás
- ¿Cómo funcionan los algoritmos genéticos?
- Algoritmos genéticos codificados en binarios y reales
- Implementación de GA en Python y MATLAB
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
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