Profesor | Oscar Hernández Constantino | ma ju | 16 a 17:30 |
Ayudante | Malinali Gónzalez Lara | lu mi | 17:30 a 18:30 |
Ayud. Lab. |
Se enviará por correo electrónico a todos los alumnos que estén inscritos, el día 19 de enero.
Si alguno no recibe el correo, me puede escribir directamente para que le comparto los datos de acceso.
Introducción al Cómputo Evolutivo
Problemas de Optimización
Metaheurísticas y su clasificación
Breve historia del Cómputo Evolutivo
Metaheurísticas de Trayectoria
Búsquedas Locales
Recocido Simulado
Búsqueda por Vecindades Variables
Búsqueda Tabú
Evaluación de Rendimiento
Medidas de desempeño
Ajuste de parámetros
Algoritmos Evolutivos
Algoritmo Genético
Operadores
Estrategias de Selección
Cruza
Mutación
Reemplazo
Teorema de los Esquemas (Holland)*
Otros paradigmas de cómputo evolutivo
Estrategias Evolutivas
Programación Evolutiva *
Programación Genética *
Otras metaheurísticas poblacionales
Algoritmos de Estimación de Distribuciones
Evolución Diferencial
Métodos Híbridos
Algoritmo Memético
(Genético + Búsqueda Local)
Encadenamiento de rutas
(Path Relinking)
Algoritmos Bioinspirados
PSO (Enjambre de Partículas)
ACO (Colonia de Hormigas)
Temas Avanzados**
Optimización con Restricciones
Algoritmos evolutivos multi-objetivo
Algoritmos evolutivos paralelos
- Tareas / Prácticas
- Proyectos
- Lecturas
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.
Más detalles sobre el curso se abordarán en la primera clase.