Descripción
Algoritmos genéticos generalizados
Resumen del libro
Esta monografía ofrece una introducción rigurosa y actualizada a los algoritmos genéticos, una de las técnicas más potentes dentro de la computación evolutiva. La autora, Mª Teresa Iglesias Otero, presenta los fundamentos teóricos necesarios para comprender cómo estos algoritmos imitan los procesos de selección natural para resolver problemas complejos de optimización y búsqueda. El lector encontrará una exposición clara de los operadores genéticos, las estrategias de codificación y los mecanismos de adaptación, todo ello orientado tanto a la comprensión de sistemas naturales como al diseño de software inteligente. Una obra de referencia para quienes deseen dominar los principios que rigen la evolución artificial.
¿De qué trata?
El libro aborda el estudio de los algoritmos genéticos desde una perspectiva generalizada, superando las implementaciones básicas para explorar variantes y extensiones que mejoran su rendimiento y aplicabilidad. Comienza estableciendo los conceptos fundamentales: poblaciones, cromosomas, funciones de fitness y operadores de selección, cruce y mutación. A continuación, profundiza en cómo estos elementos se combinan para generar soluciones óptimas en espacios de búsqueda complejos. La obra también examina la relación entre los algoritmos genéticos y los procesos adaptativos que ocurren en la naturaleza, ofreciendo una visión unificada que conecta la biología evolutiva con la inteligencia artificial. A través de ejemplos y análisis teóricos, se muestra cómo parametrizar y ajustar estos algoritmos para abordar problemas reales de optimización, aprendizaje automático y diseño de sistemas adaptativos.
Temas principales
- Fundamentos de la computación evolutiva y los algoritmos genéticos clásicos.
- Operadores genéticos: selección, cruce, mutación y sus variantes avanzadas.
- Estrategias de codificación de soluciones (binaria, real, permutacional).
- Mecanismos de adaptación y control de parámetros en algoritmos genéticos.
- Relación entre la evolución natural y los sistemas artificiales adaptativos.
- Aplicaciones prácticas en optimización, búsqueda y diseño de software inteligente.
¿Para quién está recomendado?
Esta monografía está dirigida a estudiantes universitarios de informática, matemáticas o ingeniería que deseen especializarse en inteligencia artificial y computación evolutiva. También resulta de gran utilidad para investigadores y profesionales del sector tecnológico que busquen una base sólida para implementar algoritmos genéticos en proyectos de optimización, minería de datos o desarrollo de sistemas adaptativos. Se requiere un conocimiento previo de programación y fundamentos de algoritmia para aprovechar plenamente el contenido.
Qué aporta este libro
- Proporciona una comprensión profunda de los principios que rigen los algoritmos genéticos, desde sus bases teóricas hasta sus variantes más avanzadas.
- Ofrece las herramientas conceptuales necesarias para diseñar e implementar soluciones evolutivas adaptadas a problemas específicos.
- Establece un puente claro entre los procesos naturales de adaptación y su modelado computacional, enriqueciendo la visión interdisciplinar del lector.
- Presenta un enfoque generalizado que permite extrapolar los conocimientos a diferentes dominios de aplicación, más allá de los ejemplos clásicos.
Ficha técnica
- Autor: Iglesias Otero; Mª Teresa
- Editorial: Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións
- Idioma: Español
- Tema: Algoritmos y estructuras de datos
- Colección: Monografías
- Encuadernación: Otros
- Fecha de edición: No especificada
- Número de páginas: 146
- Dimensiones: 240.0 x 170.0 mm
- Peso: 361.0 g
Valoración editorial
Se trata de una obra académica de calidad, publicada por el servicio de publicaciones de la Universidade da Coruña, que aborda con rigor y claridad un tema central en la inteligencia artificial contemporánea. Su enfoque generalizado y su estructura didáctica la convierten en un recurso valioso tanto para la docencia universitaria como para la consulta profesional. Los lectores interesados en la computación evolutiva encontrarán aquí una base sólida y bien fundamentada para avanzar en el diseño de sistemas adaptativos y soluciones de optimización complejas.