Presentación del grupo 7046 - 2010-1.

Computación Evolutiva

Seminario de Inteligencia Artificial II

La computación evolutiva comprende un conjunto de técnicas heurísticas para resolver problemas de diversos tipos, en los que podemos encontrar comúnmente problemas de búsqueda y de optimización. Los mecanismos para obtener soluciones adecuadas se inspiran en el proceso de la evolución biológica. El gran éxito que han tenido se debe a que es posible abordar problemas que con métodos tradicionales resulta casi imposible.

Este curso ofrece una introducción a la computación evolutiva, se estudiarán las principales técnicas evolutivas como los algoritmos genéticos, estrategias evolutivas, programación evolutiva y programación genética.

1 Introducción

1.1 Historia de la computación evolutiva

1.2 Inspiración en Biología

1.3 ¿Por qué computación evolutiva?

1.4 Ejemplos de aplicaciones de la computación evolutiva

2 Qué es un algoritmo evolutivo

2.1 Introducción

2.2 Componentes principales de los algoritmos evolutivos

2.3 Cómo trabaja un algoritmo evolutivo

2.4 Algoritmos evolutivos vs. otras técnicas de optimización global

2.5 Ejemplos: “Problema de las 8 reinas”, “Knapsack Problem”

3 Algoritmos genéticos

3.1 Representación de los individuos

3.2 Selección de los padres

3.3 Recombinación

3.4 Mutación

3.5 Selección de supervivientes

3.6 Teorema del Esquema

3.7 Ejemplos.

4 Estrategias evolutivas

4.1 Introducción

4.2 Representación y auto-adaptación

4.3 Mutación y auto-adaptación

4.4 Recombinación

4.5 Selección de padres

4.6 Selección de supervivientes

5 Programación evolutiva

5.1 Desarrollo histórico

5.2 Representación de los individuos

5.3 Selección de padres y recombinación

5.4 Mutación

5.5 Selección de supervivientes

6 Programación genética

6.1 Representación

6.2 Mutación

6.3 Recombinación

6.4 Selección de padres

6.5 Selección de supervivientes

6.6 Inicialización

7 Aprendizaje en sistemas clasificadores

7.1 Introducción

7.2 Sistema clasificador genérico

Bibliografía básica:

• Eiben A., Smith J., Introduction to Evolutionary Computing, Springer, 2003

Bibliografía complementaria:

• Michalewicz Z., Genetic Algorithms + Data Structures Evolution Programs, Springer, 1996 (Third, Revised, and Extended Edition)

• Goldberg D., Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley, 1989

• Eiben A, Schoenauer, M. Evolutionary computing, Information Processing Letters, 82(1): 1-6, 2002