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Fundamentos de la computación evolutiva

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  • Autor: Enrique Javier Carmona Suárez| Severino Fernández Galán
  • Fecha de publicación: 05/12/2019

Descripción

La computación evolutiva puede mejorar su vida y la del resto de personas. ¿Quiere saber cómo?

Adéntrese en este libro y descubra la computación evolutiva, una rama de la inteligencia artificial formada por una familia de algoritmos de optimización global: los algoritmos evolutivos.

Inspirados en la evolución natural, los algoritmos evolutivos son capaces de obtener soluciones equiparables a las de expertos humanos en gran variedad de problemas. Además, son atractivos por aportar soluciones novedosas y brillantes que podrían ser difíciles de lograr por un humano.

A lo largo de las últimas décadas, han surgido diferentes variantes de algoritmos evolutivos como resultado del gran interés que han despertado en la comunidad científica. En esta guía encontrará explicaciones detalladas de:

  • Las subáreas de la computación evolutiva, desde las ideas pioneras hasta las más actuales y novedosas.
  • Los principales tipos de algoritmos evolutivos.
  • Las técnicas avanzadas que dotan a estos algoritmos de mayor potencia y versatilidad.

Si quiere conseguir una perspectiva global sobre la computación evolutiva, tiene a su alcance el libro adecuado: no pierda la oportunidad de leerlo.

Los autores del libro son profesores titulares en el área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial y pertenecen al Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). Además de su actividad en docencia, realizan investigación en diferentes campos de la inteligencia artificial y de la computación evolutiva.

Información adicional

Peso0,7 kg
Dimensiones24 × 17 × 1 cm

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Índice

I Algoritmos evolutivos 1
1 Introducción a la computación evolutiva 3
2 Algoritmos genéticos 21
3 Estrategias evolutivas  53
4 Programación evolutiva 83
5 Evolución diferencial 99
6 Programación genética 125
7 Sistemas clasificadores evolutivos  157
8 Algoritmos miméticos 175
9 Evaluación de algoritmos evolutivos 207
10 Manejo de restricciones 235
11 Mantenimiento de la diversidad 261
12 Con_guración de parámetros 279
13 Problemas multiobjetivo 305
14 Modelos matemáticos de algoritmos evolutivos 323
Anexo A: Traducción de términos relevantes del libro 337
Bibliografía 347