Neuware - Desde su aparici�n en la d�cada de los 60, los algoritmos gen�ticos han ido ganando popularidad, gracias al fren�tico crecimiento de la capacidad computacional en los �ltimos a�os. Finalmente se han abierto camino en el �mbito de la ingenier�a como una de las herramientas m�s prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques cl�sicos de la ingenier�a. Los algoritmos gen�ticos son estrategias de resoluci�n de problemas de optimizaci�n basados en la teor�a de la selecci�n natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos m�s aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su informaci�n gen�tica. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes �reas de la ingenier�a. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos gen�ticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programaci�n m�s populares en la actualidad y con m�s crecimiento durante los �ltimos a�os. Los contenidos del libro se han dise�ado para que sean sencillos, concisos y f�ciles de implementar, con ejemplos directos de aplicaci�n para que pueda practicar desde la primera p�gina. Con este libro aprender� a: oEntender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos gen�ticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen. oConocer las diferentes implementaciones de los algoritmos gen�ticos de mayor relevancia, as� 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 (selecci�n, mutaci�n y cruce) que la librer�a deap pone a su disposici�n. oDesarrollar un algoritmo gen�tico desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingenier�a. oConocer y estudiar aplicaciones de relevancia de algoritmos gen�ticos en el �mbito de la ingenier�a, tales como la gesti�n del despacho econ�mico, el dise�o de plantas hidroel�ctricas o la disposici�n de sensores inal�mbricos.

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Bibliographic Details

Title: Algoritmos Gen�ticos con Python
Publisher: Marcombo Jan 2024
Publication Date: 2024
Language: Spanish
ISBN 10: 8426729851
ISBN 13: 9788426729859
Binding: Taschenbuch
Condition: Neu

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Synopsis

Desde su aparici�n en la d�cada de los 60, los algoritmos gen�ticos han ido ganando popularidad, gracias al fren�tico crecimiento de la capacidad computacional en los �ltimos a�os. Finalmente se han abierto camino en el �mbito de la ingenier�a como una de las herramientas m�s prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques cl�sicos de la ingenier�a. Los algoritmos gen�ticos son estrategias de resoluci�n de problemas de optimizaci�n basados en la teor�a de la selecci�n natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos m�s aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su informaci�n gen�tica. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes �reas de la ingenier�a. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos gen�ticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programaci�n m�s populares en la actualidad y con m�s crecimiento durante los �ltimos a�os. Los contenidos del libro se han dise�ado para que sean sencillos, concisos y f�ciles de implementar, con ejemplos directos de aplicaci�n para que pueda practicar desde la primera p�gina. Con este libro aprender� a: oEntender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos gen�ticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen. oConocer las diferentes implementaciones de los algoritmos gen�ticos de mayor relevancia, as� 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 (selecci�n, mutaci�n y cruce) que la librer�a deap pone a su disposici�n. oDesarrollar un algoritmo gen�tico desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingenier�a. oConocer y estudiar aplicaciones de relevancia de algoritmos gen�ticos en el �mbito de la ingenier�a, tales como la gesti�n del despacho econ�mico, el dise�o de plantas hidroel�ctricas o la disposici�n de sensores inal�mbricos.

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