Los algoritmos genéticos son algoritmos de búsqueda aleatorios que se han desarrollado en un esfuerzo por imitar la mecánica de la selección natural y la genética natural.
Operan en estructuras de cadenas, como estructuras biológicas, que evolucionan en el tiempo de acuerdo con la regla de supervivencia del más apto mediante el uso de un intercambio de información estructurado al azar.
Por lo tanto, en cada generación, se crea un nuevo conjunto de cuerdas, utilizando partes de los miembros más aptos del antiguo conjunto.
Las principales características de un algoritmo genético son las siguientes:
- El algoritmo genético funciona con una codificación del conjunto de parámetros, no con los parámetros en sí.
- Iinicia su búsqueda a partir de una población de puntos, no de un solo punto.
- El algoritmo genético utiliza información de pago, no derivados.
- El algoritmo genético utiliza reglas de transición probabilísticas, no deterministas.
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Algoritmos genéticos en Python y MATLAB
Un enfoque práctico
¿Para quién es este curso?
- Estudiantes de Ciencias de la Computación
- Estudiantes de ingeniería y matemáticas aplicadas
- Cualquiera interesado en la optimización
- Interesados 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”.
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