332 págs. Rústica, 17x23 cms. ISBN 978-607-7686-29-3 Coedición: Alfaomega, Ra-Ma Año de edición: 2009 Peso: 500 grs.
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Resumen del contenido:
INTRODUCCIÓN:
Los algoritmos evolutivos constituyen una técnica general de resolución de problemas de búsqueda y optimización inspirada en la teoría de la evolución de las especies y la selección natural. Estos algoritmos permiten abordar problemas complejos que surgen en las ingenierías y los campos científicos: problemas de planificación de tareas, horarios, tráfico aéreo y ferroviario, búsqueda de caminos óptimos, optimización de funciones, etc. Con este libro hemos querido aportar un enfoque práctico al estudio de los algoritmos evolutivos, que es fundamental para aplicarlos a problemas reales de cualquier disciplina del conocimiento.
VENTAJAS COMPETITIVAS:
• El libro tiene dos partes: la primera, en la que se describen los algoritmos; y la segunda en la que se proponen numerosos proyectos y se resuelven empleando estas técnicas, lo que facilita el manejo de la información presentada y el aprendizaje de las técnicas propuestas.
• Cada uno de los proyectos se describe cuidadosamente, especificando los elementos del diseño del tipo de algoritmo evolutivo elegido para resolver el problema.
• Los algoritmos evolutivos presentan una estructura general que puede aplicarse a distintos problemas, facilitando así enormemente las tareas de diseño e implementación lo que conlleva al aprendizaje aplicativo permanente.
• El único requisito de un usuario que desee aplicar estas técnicas para resolver un problema concreto es saber programar en cualquier lenguaje de propósito general en el que codificaría el algoritmo evolutivo.
• Sin embargo, para obtener buenos resultados con estos algoritmos es necesario conocerlos con detalle, ya que dentro del esquema general de un algoritmo evolutivo hay que elegir múltiples componentes y parámetros, de los que va a depender la calidad del resultado y la eficiencia del algoritmo, con esta habilidad se facilita manejo de situaciones e incrementa la habilidad para resolver problemas de distintos tipos.
• El conocimiento de la elección más adecuada en cada caso, que a menudo depende de detalles sutiles del problema considerado, sólo se consigue con la práctica e interrelación y convivencia con la realidad social.
• Esta idea nos ha llevado a proponer este libro, que consideramos adecuado para cualquier ingeniero o licenciado con conocimientos básicos de programación.
• Los apéndices presentan algunos detalles prácticos para la programación en dos de los lenguajes más extendidos: C++ y Java.
CONOZCA
• Los principales enfoques, conceptos, métodos y herramienta de los Algoritmos evolutivos.
• Como Diseñar, implementar desarrollos de redes neuronales que integren a los algoritmos evolutivos.
APRENDA
• Las distintas técnicas, variaciones y aplicaciones utilizadas en los algoritmos evolutivos.
• Como enfrentar problemas de difícil de manejo de información y conocimiento,
• Cuáles herramientas metodológicas son más adecuadas para cada caso.
REALICE
• Diseñe e implemente ambiente basándose en el método de optimización que proporcionan los algoritmos evolutivos.
• La implementación de los principales paradigmas de computación inspirados en los sistemas biológicos.
AUMENTE
• Su capacidad de resolución de problemas de formas no convencionales.
• Desarrollo su pensamiento crítico.
AREA
• Informática
NIVEL
• Intermedio - Avanzado
CONTENIDO
Técnicas de búsqueda y optimización - Algoritmos genéticos - Alternativas a los componentes de un algoritmo evolutivo - Otros tipos de algoritmos evolutivos - Extensiones de los algoritmos genéticos - Optimización de funciones (a) - Optimización de funciones (b) - Búsqueda de rutas de metro - Planificación de horarios - Cortado de patrones - Control de tráfico aéreo - Resolución del sudoku - Identificación de funciones - Generación de estrategias de rastreo - Invasores del espacio - Utilidades: código java - Solución proyecto 1: código C++ - Bibliografía.
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| DE PABLO, Ángel, CLARET, Jesús, DELGADO, Óscar, NOMBELA, Juan, GUTIÉRREZ, Fernando
