Descripción
Algoritmos Genéticos con Python
Resumen del libro
Esta obra ofrece una introducción práctica y directa al mundo de los algoritmos genéticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares de la actualidad. A través de ejemplos aplicados y ejercicios desde la primera página, el lector aprenderá a comprender, implementar y utilizar estas potentes herramientas de optimización inspiradas en la selección natural. El libro está diseñado para ser conciso y fácil de implementar, permitiendo al lector desarrollar sus propios algoritmos genéticos para resolver problemas complejos de ingeniería.
¿De qué trata?
El libro explora los algoritmos genéticos como estrategias de resolución de problemas de optimización basadas en la teoría de la selección natural de Darwin. Explica cómo los individuos más aptos tienen mayor probabilidad de transmitir su información genética, y cómo este principio se aplica para abordar problemas de gran complejidad que los enfoques clásicos no pueden resolver. A lo largo de sus páginas, el lector descubrirá las diferentes implementaciones de estos algoritmos, los operadores clave (selección, mutación y cruce) que ofrece la librería DEAP, y cómo desarrollar un algoritmo genético desde cero en Python. Además, se presentan aplicaciones reales en ingeniería, como la gestión del despacho económico, el diseño de plantas hidroeléctricas y la disposición de sensores inalámbricos.
Temas principales
- Fundamentos y naturaleza de los algoritmos genéticos
- Implementación de algoritmos genéticos en Python
- Operadores genéticos: selección, mutación y cruce
- Uso de la librería DEAP para optimización
- Aplicaciones de ingeniería: despacho económico, diseño de plantas hidroeléctricas y sensores inalámbricos
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes, ingenieros y profesionales de la programación que deseen adentrarse en el campo de la inteligencia computacional y la optimización. Es ideal para quienes buscan una guía práctica y accesible para implementar algoritmos genéticos desde cero, sin necesidad de conocimientos previos avanzados en el tema. También es útil para investigadores y desarrolladores que quieran aplicar estas técnicas a problemas reales de ingeniería y ciencia de datos.
Qué aporta este libro
- Comprensión clara del funcionamiento de los algoritmos genéticos y sus procesos fundamentales
- Capacidad para implementar algoritmos genéticos personalizados en Python
- Conocimiento práctico de los operadores genéticos y la librería DEAP
- Ejemplos directos de aplicación en problemas reales de ingeniería
- Habilidades para identificar qué tipo de algoritmo genético es más adecuado para cada problema
Ficha técnica
- Autor: Daniel Gutiérrez, Alejandro Tapia y Alvaro Rodríguez
- Editorial: Marcombo
- Idioma: Español
- Tema: MATEMATICAS APLICADAS, INGENIERIA GENETICA, ALGORITMOS Y ESTRUCTURAS DE DATOS, PROGRAMACION AGIL
- Colección: FONDO
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: julio de 2020
- Número de páginas: 234
- Peso: 1000 g
Valoración editorial
Este libro destaca por su enfoque eminentemente práctico y su capacidad para hacer accesibles conceptos complejos de optimización evolutiva. La combinación de teoría concisa con ejemplos implementables en Python lo convierte en una herramienta valiosa tanto para el autoaprendizaje como para su uso en entornos académicos o profesionales. Su contenido está actualizado y alineado con las necesidades actuales de la ingeniería, ofreciendo al lector una base sólida para abordar problemas de optimización reales.