Algoritmos Genéticos con Python: Un enfoque práctico para resolver problemas de ingeniería

Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos fueron haciendose de reconocimiento, merced al frenético desarrollo de la aptitud computacional en los últimos tiempos. Al final se han abierto sendero en el campo de la ingeniería como entre las herramientas mucho más prometedoras para solucionar inconvenientes de enorme dificultad, inabordables desde los enfoques tradicionales de la ingeniería.
Los algoritmos genéticos son tácticas de resolución de inconvenientes de optimización basados en la teoría de la selección natural de Darwin, a través de la que esos individuos mucho más capaces para subsistir tienen una mayor posibilidad de hacer descendencia y trasmitir su información genética. Partiendo de esta base, muchas son las proposiciones que se han creado para emprender un sinnúmero de inconvenientes de distintas áreas de la ingeniería.
En este libro le planteamos adentrarte en el planeta de los algoritmos genéticos usando Python, entre los idiomas de programación mucho más populares hoy en dia y con mucho más desarrollo a lo largo de los últimos años. Los contenidos del libro se han desarrollado a fin de que sean fáciles, concisos y simples de llevar a cabo, con ejemplos directos de app para
que logre entrenar desde la primera página.
Con este libro va a aprender a:
- Comprender la naturaleza y el desempeño de los algoritmos genéticos, comprendiendo las distintas operaciones y procesos que lo conforman.
- Comprender las distintas implementaciones de los algoritmos genéticos de mayor importancia, tal como detectar las virtudes y también problemas de cada uno de ellos para saber su capacidad para solucionar un preciso inconveniente.
- Comprender intensamente y emplear los distintos operadores (selección, mutación y cruce) que la librería deap pone a su predisposición.
- Desarrollar un algoritmo genético desde el princípio en Python y usarlo para solucionar sus inconvenientes de ingeniería.
- Saber y estudiar apps de importancia de algoritmos genéticos en el campo de la ingeniería, así como la administración del despacho económico, el diseño de plantas hidroeléctricas o la predisposición de sensores inalámbricos.