Algoritmos Genéticos con Python: Un enfoque práctico para resolver problemas de ingeniería
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Published
Marcombo, 2020.
ISBN
9788426730688
Status
Available Online

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APA Citation, 7th Edition (style guide)

Daniel Gutiérrez., Daniel Gutiérrez|AUTHOR., Alejandro Tapia|AUTHOR., & Alvaro Rodríguez|AUTHOR. (2020). Algoritmos Genéticos con Python: Un enfoque práctico para resolver problemas de ingeniería . Marcombo.

Chicago / Turabian - Author Date Citation, 17th Edition (style guide)

Daniel Gutiérrez et al.. 2020. Algoritmos Genéticos Con Python: Un Enfoque Práctico Para Resolver Problemas De Ingeniería. Marcombo.

Chicago / Turabian - Humanities (Notes and Bibliography) Citation, 17th Edition (style guide)

Daniel Gutiérrez et al.. Algoritmos Genéticos Con Python: Un Enfoque Práctico Para Resolver Problemas De Ingeniería Marcombo, 2020.

MLA Citation, 9th Edition (style guide)

Daniel Gutiérrez, Daniel Gutiérrez|AUTHOR, Alejandro Tapia|AUTHOR, and Alvaro Rodríguez|AUTHOR. Algoritmos Genéticos Con Python: Un Enfoque Práctico Para Resolver Problemas De Ingeniería Marcombo, 2020.

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Grouped Work ID4be27def-fcc3-4b84-557c-3af40d276547-spa
Full titlealgoritmos genéticos con python un enfoque práctico para resolver problemas de ingeniería
Authorgutiérrez daniel
Grouping Categorybook
Last Update2024-05-15 02:01:03AM
Last Indexed2024-05-18 03:17:40AM

Book Cover Information

Image Sourcehoopla
First LoadedMar 3, 2023
Last UsedJul 20, 2023

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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.
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