Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Ciencias de la Computación (plan 2013) 2023-2

Optativas, Cómputo Evolutivo

Grupo 7111, 35 lugares. 32 alumnos.
Profesor Oscar Hernández Constantino ma ju 17:30 a 19
Ayudante Malinali Gónzalez Lara lu mi 19 a 20
Ayud. Lab. mi 14 a 16

 

Temario:

  1. Introducción al Cómputo Evolutivo

    1. Problemas de Optimización

    2. Metaheurísticas y su clasificación

    3. Breve historia del Cómputo Evolutivo

  2. Metaheurísticas de Trayectoria

    1. Búsquedas Locales

    2. Recocido Simulado

    3. Búsqueda por Vecindades Variables

    4. Búsqueda Tabú

  3. Evaluación de Rendimiento

    1. Medidas de desempeño

    2. Ajuste de parámetros

  4. Algoritmos Evolutivos

    1. Algoritmo Genético

    2. Operadores

      1. Estrategias de Selección

      2. Cruza

      3. Mutación

      4. Reemplazo

    3. Teorema de los Esquemas (Holland)*

  1. Otros paradigmas de cómputo evolutivo

    1. Estrategias Evolutivas

    2. Programación Evolutiva *

    3. Programación Genética *

  2. Otras metaheurísticas poblacionales

    1. Algoritmos de Estimación de Distribuciones

    2. Evolución Diferencial

  3. Métodos Híbridos

    1. Algoritmo Memético
      (Genético + Búsqueda Local)

    2. Encadenamiento de rutas
      (Path Relinking)

  4. Algoritmos Bioinspirados

    1. PSO (Enjambre de Partículas)

    2. ACO (Colonia de Hormigas)

  5. Temas Avanzados**

    1. Optimización con Restricciones

    2. Algoritmos evolutivos multi-objetivo

    3. Algoritmos evolutivos paralelos

Evaluación:

- Tareas / Prácticas

- Proyecto Intermedio

- Proyecto Final

Bibliografía:

  • Eiben, Agoston E., and James E. Smith. Introduction to evolutionary computing. Vol. 53. Berlin: springer, 2003.

  • Talbi, El-Ghazali. Metaheuristics: from design to implementation. Vol. 74. John Wiley & Sons, 2009.

  • Michalewicz, Zbigniew, and David B. Fogel. How to solve it: modern heuristics. Springer Science & Business Media, 2013.

 


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