La computación evolutiva (evolutionary computation, EC), aplica la teoría de la evolución natural y la genética en la adaptación evolutiva de estructuras computacionales, proporcionando un medio alternativo para atacar problemas complejos en diversas áreas, como la ingeniería, economía, química, medicina y, porque no, las artes. Una población de posibles soluciones de un problema dado es análoga a una población de organismos vivos que evolucionan cada generación, al recombinar los mejores individuos de la población y transmitir sus características de dichos individuos padres, a sus descendientes. En este campo, diferentes esquemas de métodos evolutivos se han desarrollado, los cuales difieren en el tipo de estructuras que conforman la población.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Introducción a la inteligencia artificial
Offert par
Spécialisation Introducción a la inteligencia artificialUniversité nationale autonome du MexiqueÀ propos de ce cours
Certificat partageable
100 % en ligne
Cours 5 sur 9 dans le
Dates limites flexibles
Niveau intermédiaire
Approx. 20 heures pour terminer
Espagnol
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Université nationale autonome du Mexique
La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica. Tiene como propósito primordial estar al servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Introducción a la computación evolutiva
En este módulo conocerás cómo y por qué funcionan los algoritmos evolutivos, para resolver problemas de optimización y búsqueda.
Principios de operación de un algoritmo genético
En este módulo aprenderás a formular, plantear e identificar las variables de decisión de un problema dado (no importando el dominio), para poderlo resolver con el uso de un algoritmo evolutivo.
Implementación de un algoritmo genético básico
En este módulo identificarás cada una de las partes que conforman un algoritmo evolutivo, lo cual tendrá como consecuencia su implementación adecuada.
Aplicaciones de algoritmos genéticos y otras técnicas evolutivas
En este módulo aprenderás que los algoritmos evolutivos no son las únicas metaheurísticas para resolver problemas de optimización y búsqueda, sino que existen otras propuestas, como los algoritmos de optimización por cúmulo de partículas y la evolución diferencial.
À propos du Spécialisation Introducción a la inteligencia artificial
Foire Aux Questions
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Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.
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