Algoritmos Genéticos con Python, Paperback/Clinton Sheppard

Algoritmos Genéticos con Python, Paperback/Clinton Sheppard

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Description Los algoritmos gen ticos son una de las herramientas que puedes usar para aplicar el aprendizaje autom tico al hallazgo de soluciones buenas (a veces incluso ptimas) a problemas que tienen miles de millones de soluciones posibles. Este libro te ofrece experiencia en hacer que los algoritmos gen ticos funcionen, usando proyectos de ejemplo f ciles de seguir a los que puedes recurrir cuando aprendas a usar otras herramientas y t cnicas de aprendizaje autom tico. Cada cap tulo es un tutorial paso a paso que te ayuda a desarrollar tus habilidades en el uso de los algoritmos gen ticos para resolver problemas usando Python. Hola Mundo - Adivina una contrase a dado el n mero de letras correctas en la conjetura. Construye un motor de mutaci n. El Problema One-max - Produce un arreglo de bits donde todos son unos. Expande el motor para funcionar con cualquier tipo de gen. N meros ordenados - Produce un arreglo de enteros ordenados. Demuestra el manejo de m ltiples objetivos y restricciones de aptitud entre genes. El problema de las ocho reinas - Encuentra posiciones seguras para las reinas en un tablero de 8x8 y luego expande a Nx N. Demuestra la diferencia entre fenotipo y genotipo. Ver el c digo de muestra. Coloraci n de grafos - Colorea un mapa de pa ses donde el espa ol es el idioma nacional usando s lo 4 colores. Introduce conjuntos de datos est ndar y trabajo con archivos. Tambi n introduce el uso de reglas para trabajar con las restricciones de los genes. El problema de las cartas - M s restricciones gen ticas. Introduce la mutaci n personalizada, los algoritmos mem ticos y la t cnica de la suma por diferencia. Tambi n muestra un cromosoma en el que la manera de usar un gen depende de su posici n en el arreglo de genes. El problema de los caballos - Encuentra el n mero m nimo de caballos que hacen falta para atacar todas las posiciones en un tablero. Introduce los genes personalizados y la creaci n de arreglos de genes. Tambi n demuestra los m nimos y m ximos loca

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Clinton Sheppard