Ciencias de la Computación (plan 1994) 2012-2

Optativas, Algoritmos Genéticos

Algoritmos Genéticos

Resumen

En este curso el alumno aprenderá las bases teóricas y prácticas de los algoritmos genéticos y evolutivos. En donde dichos algoritmos se basan en la “Teoría de la Evolución de las Especies”para resolver problemas de Optimización y de Búsqueda en Espacios de Soluciones, en donde los algoritmos determinísticos tradicionales tardarían mucho tiempo en dar una solución (Problemas NP).

Se implementaran algoritmos genéticos secuenciales, híbridos y paralelos para resolver diversos problemas NP.

Temario

1.Introducción

1.1 Fundamentos Biológicospara resolver Problemas de Optimización

1.2 Evolución Natural

1.3 Algoritmos Bio-Inspirados

PSO

ACO

Algoritmos Evolutivos

Codificación

Función de Adaptación

Selección

Cruzamiento

Mutación

Elitismo

2.Esquemas

2.1 Teorema de los Esquemas

Selección

Cruzamiento

Mutación

Tipos de cruzamiento

2.2 Cruzamiento de un punto

2.3 Cruzamiento de dos puntos

2.4 Cruzamiento uniforme

3.Optimización

3.1Problemas de optimización

3.2Optimización Continua

Optimización restringida

Optimización no restringida

3.3Optimización Combinatoria

Problema de la Mochila

Problema de Redes

Problema del Agente Viajero

3.4Métodos de Resolución en Optimización Combinatoria

Técnicas Exhaustivas

3.5 Técnicas Heurísticas

Tipos de heurísticas

4.Algoritmos genéticos híbridos

4.1 Hibridación

4.2 Adaptación de un algoritmo genético

Uso de la codificación actual

Hibridación cuando sea posible

Adaptación de los operadores genéticos

5.Algoritmos genéticos paralelos

5.1 Terminología

5.2 Modelos de computación paralela

5.3 Modelos de organización de memoria

5.4 Paralelización de los algoritmos genéticos

5.5 Clasificación de los algoritmos genéticos enparalelo

Algoritmos genéticos de maestro-esclavo

Algoritmos genéticos de granularidad fina y población sencilla

Algoritmos genéticos de granularidad gruesa de múltiples poblaciones

(método de islas)

Calificación del Curso

•Dentro del curso se aplicarán dos exámenes parciales, los cuales serán el 50% de la calificación final.

•El 50% restante será el promedio de la calificación de las practicas y un proyecto final (implementar un Algoritmo Genético para resolver un problema práctico).

•Los exámenes de recuperación y/o proyectos adicionales serán a consideración, dependiendo del trabajo del grupo.

Contacto

Si tienen alguna pregunta adicional por favor me pueden contactar de la siguiente manera:

Email: gpowmx@hotmail.com

Celular: (044) 5515287540