Este documento presenta una introducción a los algoritmos genéticos. Explica que los algoritmos genéticos se basan en los principios de la evolución biológica como la selección natural y la supervivencia del más apto. Define los conceptos clave como individuos, población, cromosomas, fenotipos y función de aptitud. Describe el funcionamiento básico de un algoritmo genético incluyendo la inicialización de la población, la evaluación, la selección, los operadores genéticos y el criterio de paro. Final
Los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Simulan el proceso de selección natural y supervivencia de los más aptos mediante la generación de una población de soluciones que evolucionan a través de operadores como la cruza y la mutación. El algoritmo genético básico inicia con una población aleatoria, evalúa la aptitud de cada individuo, y luego selecciona y reproduce los más aptos para generar una nueva población, repitiendo este ciclo hasta alcan
El documento habla sobre el control total de la calidad. Explica que el control de calidad es una estrategia para asegurar la mejora continua de la calidad de los productos y servicios para satisfacer a los clientes internos y externos. Algunas ventajas del control total de la calidad son que es potencialmente alcanzable si hay decisión del más alto nivel, mejora la relación entre los empleados y la dirección, y reduce los costos aumentando la productividad. Luego presenta a varios filósofos de la calidad como Philip Crosby, W. Edwards
Este documento describe los algoritmos genéticos, incluyendo sus antecedentes históricos, definiciones, descripción general, características, operadores y software disponible. Los algoritmos genéticos se basan en los principios de evolución biológica como la selección natural y la supervivencia del más apto. Se reconoce a John Holland como su fundador en 1975 y desde entonces han sido bien descritos en varios textos.
Este documento describe los algoritmos genéticos, incluyendo su historia, definición, proceso de evolución, ventajas y desventajas. Los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Utilizan operadores como selección, cruzamiento y mutación para evolucionar soluciones a través de generaciones sucesivas de una población de individuos codificados.
Tema 7 Aprendizaje De Sistemas Difusos Con Algoritmos GenéTicosESCOM
1. - Conceptos Básicos sobre Algoritmos
Genéticos.
1.1.- Introducción.
1.2. - ¿Cómo se construye?
1.3. - Sobre su utilización.
1.4. - Diversidad, exploración,
explotación.
2. - Diseño de Controladores Difusos con
Algoritmos Genéticos.
2.1.- Diseño de la base de reglas.
2.2. - Diseño de la base de datos.
2.3.- Diseño combinado.
Este documento describe los algoritmos genéticos y su aplicación para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol en el mundial de 2014. Explica brevemente el origen y características de los algoritmos genéticos, incluyendo la representación cromosómica, la función de aptitud, y los operadores genéticos como la selección, el cruce y la mutación. Luego detalla las etapas del algoritmo genético para la predicción de los equipos.
El documento habla sobre algoritmos genéticos. Explica que son métodos de optimización inspirados en la evolución biológica que usan operadores como selección, cruzamiento y mutación. Describe los componentes clave de los algoritmos genéticos como la población, función de aptitud, selección de padres y cruzamiento. También menciona algunas extensiones y modificaciones como diferentes métodos de selección y tipos de cruzamiento.
El documento presenta una introducción a los algoritmos genéticos, los cuales se basan en los principios de la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Explica que los algoritmos genéticos generan soluciones candidatas codificadas como cromosomas y las someten a procesos de selección natural, cruzamiento y mutación para producir nuevas generaciones con el fin de encontrar soluciones óptimas. También menciona algunas aplicaciones como el diseño de circuitos y la planificación de producción.
Los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Simulan el proceso de selección natural y supervivencia de los más aptos mediante la generación de una población de soluciones que evolucionan a través de operadores como la cruza y la mutación. El algoritmo genético básico inicia con una población aleatoria, evalúa la aptitud de cada individuo, y luego selecciona y reproduce los más aptos para generar una nueva población, repitiendo este ciclo hasta alcan
El documento habla sobre el control total de la calidad. Explica que el control de calidad es una estrategia para asegurar la mejora continua de la calidad de los productos y servicios para satisfacer a los clientes internos y externos. Algunas ventajas del control total de la calidad son que es potencialmente alcanzable si hay decisión del más alto nivel, mejora la relación entre los empleados y la dirección, y reduce los costos aumentando la productividad. Luego presenta a varios filósofos de la calidad como Philip Crosby, W. Edwards
Este documento describe los algoritmos genéticos, incluyendo sus antecedentes históricos, definiciones, descripción general, características, operadores y software disponible. Los algoritmos genéticos se basan en los principios de evolución biológica como la selección natural y la supervivencia del más apto. Se reconoce a John Holland como su fundador en 1975 y desde entonces han sido bien descritos en varios textos.
Este documento describe los algoritmos genéticos, incluyendo su historia, definición, proceso de evolución, ventajas y desventajas. Los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Utilizan operadores como selección, cruzamiento y mutación para evolucionar soluciones a través de generaciones sucesivas de una población de individuos codificados.
Tema 7 Aprendizaje De Sistemas Difusos Con Algoritmos GenéTicosESCOM
1. - Conceptos Básicos sobre Algoritmos
Genéticos.
1.1.- Introducción.
1.2. - ¿Cómo se construye?
1.3. - Sobre su utilización.
1.4. - Diversidad, exploración,
explotación.
2. - Diseño de Controladores Difusos con
Algoritmos Genéticos.
2.1.- Diseño de la base de reglas.
2.2. - Diseño de la base de datos.
2.3.- Diseño combinado.
Este documento describe los algoritmos genéticos y su aplicación para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol en el mundial de 2014. Explica brevemente el origen y características de los algoritmos genéticos, incluyendo la representación cromosómica, la función de aptitud, y los operadores genéticos como la selección, el cruce y la mutación. Luego detalla las etapas del algoritmo genético para la predicción de los equipos.
El documento habla sobre algoritmos genéticos. Explica que son métodos de optimización inspirados en la evolución biológica que usan operadores como selección, cruzamiento y mutación. Describe los componentes clave de los algoritmos genéticos como la población, función de aptitud, selección de padres y cruzamiento. También menciona algunas extensiones y modificaciones como diferentes métodos de selección y tipos de cruzamiento.
El documento presenta una introducción a los algoritmos genéticos, los cuales se basan en los principios de la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Explica que los algoritmos genéticos generan soluciones candidatas codificadas como cromosomas y las someten a procesos de selección natural, cruzamiento y mutación para producir nuevas generaciones con el fin de encontrar soluciones óptimas. También menciona algunas aplicaciones como el diseño de circuitos y la planificación de producción.
El documento describe los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural. Los algoritmos genéticos operan en cromosomas que representan soluciones potenciales y usan selección, recombinación y mutación para evolucionar soluciones a problemas complejos. John Holland desarrolló los algoritmos genéticos en la década de 1970 para simular la evolución y resolver problemas de optimización.
Este documento describe el uso de un algoritmo genético para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol de la Copa Mundial de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos como la representación, la población, los operadores genéticos como la selección, el cruce y la mutación. Luego, detalla las etapas de un algoritmo genético típico para resolver un problema de optimización aplicando los principios de la evolución biológica.
Este documento describe el uso de un algoritmo genético para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol de la Copa Mundial de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos, incluida su inspiración en la evolución biológica y la selección natural. Luego describe los componentes clave de un algoritmo genético como individuos, poblaciones, operadores genéticos y la representación de soluciones. Finalmente, resume los pasos generales de un algoritmo genético que incluyen la generación
La bioinformática utiliza la tecnología para organizar y analizar grandes cantidades de información biológica de manera multidisciplinaria. Esto permite nuevos descubrimientos en investigación genómica que mejorarán las condiciones y calidad de vida humanas. Los biólogos y bioquímicos son los primeros en usar computadoras para su trabajo diario, incluyendo el diagnóstico genético. La bioinformática también desarrolla herramientas para comprender mejor el flujo de información desde los genes a las estructuras y funciones mole
Este documento describe los algoritmos genéticos, los cuales son métodos de optimización inspirados en la evolución biológica. Explica que los algoritmos genéticos representan soluciones potenciales como cromosomas y usan operadores como la selección, el cruce y la mutación para generar nuevas soluciones. Finalmente, menciona algunas aplicaciones como el diseño de materiales, la optimización de carga de contenedores y la asignación de recursos en redes.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales y su aplicación a la investigación astrofísica. Explica la inspiración biológica de las redes neuronales, los modelos neuronales, los paradigmas de aprendizaje y algunos algoritmos de aprendizaje comunes. Además, resume las diferentes arquitecturas y áreas de trabajo de las redes neuronales artificiales.
1. La empresa Autentia ofrece servicios de soporte informático como desarrollo de componentes y proyectos a medida, auditoría de código, formación y arranque de proyectos basados en nuevas tecnologías.
2. Entre los servicios específicos se incluyen desarrollo de frameworks corporativos, transferencia de conocimiento, soporte a proyectos, auditoría preventiva y revisión de certificaciones.
3. La empresa comparte conocimientos en temas como gestores de contenido, aplicaciones híbridas, tareas programadas,
El documento describe los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural. Los AG simulan la evolución mediante la selección de cromosomas con mayor aptitud y la recombinación y mutación de sus genes para generar nuevas soluciones. Los AG representan soluciones como cadenas y las someten a operadores genéticos para aproximarse a la óptima.
Este documento describe el uso de algoritmos genéticos para predecir los cuatro equipos ganadores de la Copa Mundial de Fútbol de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos y cómo imitan el proceso de evolución biológica a través de la selección natural y la supervivencia de los más aptos. Luego detalla los pasos para desarrollar un algoritmo genético utilizando la biblioteca JGAP, incluida la planificación del cromosoma, la implementación de una función de aptitud y la
Este documento describe los fundamentos de los algoritmos evolutivos. Los algoritmos evolutivos se basan en los principios de la evolución biológica para optimizar soluciones mediante la simulación del proceso de selección natural. Inicialmente se crea una población heterogénea de posibles soluciones que luego se modifica a través de generaciones usando cruces y mutaciones. Las mejores soluciones son seleccionadas para la próxima generación basado en su aptitud. Este proceso continúa hasta alcanzar una solución optima o llegar
Los algoritmos genéticos son métodos de optimización inspirados en la evolución natural que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda. Funcionan con una población de soluciones candidatas que evoluciona a través de la selección, cruzamiento y mutación para generar nuevas soluciones. Se han aplicado con éxito en diversos problemas del mundo real como inventarios, corte de materiales, diseño de redes y planeación de recursos.
El documento describe la historia y desarrollo de los algoritmos genéticos. John Holland, inspirado por la teoría de la evolución de Darwin, desarrolló esta técnica de optimización en la década de 1960 para que las computadoras pudieran aprender por sí mismas. Los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural mediante la reproducción, mutación y cruce de soluciones candidatas para resolver problemas de forma adaptativa.
La genética molecular estudia la estructura y función de los genes a nivel molecular. Ayuda a determinar patrones de descendencia y clasificar organismos, y comprender mutaciones genéticas que causan enfermedades. Técnicas como PCR y clonación de ADN permiten amplificar y estudiar secuencias de ADN.
El documento describe un curso de introducción a la inteligencia artificial dividido en 4 módulos. El primer módulo introduce conceptos básicos como inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronales. El segundo módulo cubre el proceso de aprendizaje de máquinas incluyendo preparación de datos y medición de rendimiento. El tercer módulo se enfoca en TensorFlow. El cuarto módulo analiza consideraciones clave de la inteligencia artificial como éxito, consejos y riesgos.
1) Los algoritmos genéticos son métodos de optimización inspirados en la evolución biológica y la selección natural. 2) Funcionan mediante la evolución de una población de soluciones a través de operadores como el cruzamiento y la mutación. 3) Estos algoritmos son robustos y pueden aplicarse a una amplia variedad de problemas, incluso cuando otros métodos fallan.
Este documento describe un proyecto de inteligencia artificial que utiliza algoritmos genéticos para proporcionar aprendizaje a personajes no jugadores (NPC) en un videojuego de zombis. El documento explica brevemente los algoritmos genéticos y cómo se utilizarán para mejorar las habilidades de los zombis a medida que avanza el jugador a través de los niveles, haciéndolos más difíciles de eliminar.
Este documento presenta una introducción a los algoritmos bioinspirados en inteligencia artificial. Explica brevemente las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos y la inteligencia colectiva. Define estos conceptos y describe cómo funcionan, incluyendo ejemplos de representación de individuos, operadores genéticos y problemas de optimización.
El documento describe el surgimiento de una auténtica sociedad nacional en el Perú entre 1940 y 2010. Cuatro factores facilitaron esto: el proceso de urbanización, la globalización, la descentralización del país y el crecimiento económico. El Perú Oficial y el Otro Perú (migrantes) coexistieron, pero el Otro Perú logró socavar el orden tradicional y forjar una sociedad nacional por primera vez en la historia del país.
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimientojcbenitezp
Este documento presenta una introducción a la filosofía del conocimiento. Explica que el conocimiento es adquirido a través de la experiencia y la razón según Aristóteles. Luego describe las principales disciplinas de la filosofía como la metafísica, axiología y epistemología. También distingue entre el conocimiento popular y el científico, y resume las diferentes corrientes del conocimiento como el racionalismo, empirismo y pragmatismo. Finalmente, compara brevemente el racionalismo y el empirismo.
El documento describe los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural. Los algoritmos genéticos operan en cromosomas que representan soluciones potenciales y usan selección, recombinación y mutación para evolucionar soluciones a problemas complejos. John Holland desarrolló los algoritmos genéticos en la década de 1970 para simular la evolución y resolver problemas de optimización.
Este documento describe el uso de un algoritmo genético para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol de la Copa Mundial de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos como la representación, la población, los operadores genéticos como la selección, el cruce y la mutación. Luego, detalla las etapas de un algoritmo genético típico para resolver un problema de optimización aplicando los principios de la evolución biológica.
Este documento describe el uso de un algoritmo genético para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol de la Copa Mundial de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos, incluida su inspiración en la evolución biológica y la selección natural. Luego describe los componentes clave de un algoritmo genético como individuos, poblaciones, operadores genéticos y la representación de soluciones. Finalmente, resume los pasos generales de un algoritmo genético que incluyen la generación
La bioinformática utiliza la tecnología para organizar y analizar grandes cantidades de información biológica de manera multidisciplinaria. Esto permite nuevos descubrimientos en investigación genómica que mejorarán las condiciones y calidad de vida humanas. Los biólogos y bioquímicos son los primeros en usar computadoras para su trabajo diario, incluyendo el diagnóstico genético. La bioinformática también desarrolla herramientas para comprender mejor el flujo de información desde los genes a las estructuras y funciones mole
Este documento describe los algoritmos genéticos, los cuales son métodos de optimización inspirados en la evolución biológica. Explica que los algoritmos genéticos representan soluciones potenciales como cromosomas y usan operadores como la selección, el cruce y la mutación para generar nuevas soluciones. Finalmente, menciona algunas aplicaciones como el diseño de materiales, la optimización de carga de contenedores y la asignación de recursos en redes.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales y su aplicación a la investigación astrofísica. Explica la inspiración biológica de las redes neuronales, los modelos neuronales, los paradigmas de aprendizaje y algunos algoritmos de aprendizaje comunes. Además, resume las diferentes arquitecturas y áreas de trabajo de las redes neuronales artificiales.
1. La empresa Autentia ofrece servicios de soporte informático como desarrollo de componentes y proyectos a medida, auditoría de código, formación y arranque de proyectos basados en nuevas tecnologías.
2. Entre los servicios específicos se incluyen desarrollo de frameworks corporativos, transferencia de conocimiento, soporte a proyectos, auditoría preventiva y revisión de certificaciones.
3. La empresa comparte conocimientos en temas como gestores de contenido, aplicaciones híbridas, tareas programadas,
El documento describe los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural. Los AG simulan la evolución mediante la selección de cromosomas con mayor aptitud y la recombinación y mutación de sus genes para generar nuevas soluciones. Los AG representan soluciones como cadenas y las someten a operadores genéticos para aproximarse a la óptima.
Este documento describe el uso de algoritmos genéticos para predecir los cuatro equipos ganadores de la Copa Mundial de Fútbol de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos y cómo imitan el proceso de evolución biológica a través de la selección natural y la supervivencia de los más aptos. Luego detalla los pasos para desarrollar un algoritmo genético utilizando la biblioteca JGAP, incluida la planificación del cromosoma, la implementación de una función de aptitud y la
Este documento describe los fundamentos de los algoritmos evolutivos. Los algoritmos evolutivos se basan en los principios de la evolución biológica para optimizar soluciones mediante la simulación del proceso de selección natural. Inicialmente se crea una población heterogénea de posibles soluciones que luego se modifica a través de generaciones usando cruces y mutaciones. Las mejores soluciones son seleccionadas para la próxima generación basado en su aptitud. Este proceso continúa hasta alcanzar una solución optima o llegar
Los algoritmos genéticos son métodos de optimización inspirados en la evolución natural que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda. Funcionan con una población de soluciones candidatas que evoluciona a través de la selección, cruzamiento y mutación para generar nuevas soluciones. Se han aplicado con éxito en diversos problemas del mundo real como inventarios, corte de materiales, diseño de redes y planeación de recursos.
El documento describe la historia y desarrollo de los algoritmos genéticos. John Holland, inspirado por la teoría de la evolución de Darwin, desarrolló esta técnica de optimización en la década de 1960 para que las computadoras pudieran aprender por sí mismas. Los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural mediante la reproducción, mutación y cruce de soluciones candidatas para resolver problemas de forma adaptativa.
La genética molecular estudia la estructura y función de los genes a nivel molecular. Ayuda a determinar patrones de descendencia y clasificar organismos, y comprender mutaciones genéticas que causan enfermedades. Técnicas como PCR y clonación de ADN permiten amplificar y estudiar secuencias de ADN.
El documento describe un curso de introducción a la inteligencia artificial dividido en 4 módulos. El primer módulo introduce conceptos básicos como inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronales. El segundo módulo cubre el proceso de aprendizaje de máquinas incluyendo preparación de datos y medición de rendimiento. El tercer módulo se enfoca en TensorFlow. El cuarto módulo analiza consideraciones clave de la inteligencia artificial como éxito, consejos y riesgos.
1) Los algoritmos genéticos son métodos de optimización inspirados en la evolución biológica y la selección natural. 2) Funcionan mediante la evolución de una población de soluciones a través de operadores como el cruzamiento y la mutación. 3) Estos algoritmos son robustos y pueden aplicarse a una amplia variedad de problemas, incluso cuando otros métodos fallan.
Este documento describe un proyecto de inteligencia artificial que utiliza algoritmos genéticos para proporcionar aprendizaje a personajes no jugadores (NPC) en un videojuego de zombis. El documento explica brevemente los algoritmos genéticos y cómo se utilizarán para mejorar las habilidades de los zombis a medida que avanza el jugador a través de los niveles, haciéndolos más difíciles de eliminar.
Este documento presenta una introducción a los algoritmos bioinspirados en inteligencia artificial. Explica brevemente las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos y la inteligencia colectiva. Define estos conceptos y describe cómo funcionan, incluyendo ejemplos de representación de individuos, operadores genéticos y problemas de optimización.
El documento describe el surgimiento de una auténtica sociedad nacional en el Perú entre 1940 y 2010. Cuatro factores facilitaron esto: el proceso de urbanización, la globalización, la descentralización del país y el crecimiento económico. El Perú Oficial y el Otro Perú (migrantes) coexistieron, pero el Otro Perú logró socavar el orden tradicional y forjar una sociedad nacional por primera vez en la historia del país.
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimientojcbenitezp
Este documento presenta una introducción a la filosofía del conocimiento. Explica que el conocimiento es adquirido a través de la experiencia y la razón según Aristóteles. Luego describe las principales disciplinas de la filosofía como la metafísica, axiología y epistemología. También distingue entre el conocimiento popular y el científico, y resume las diferentes corrientes del conocimiento como el racionalismo, empirismo y pragmatismo. Finalmente, compara brevemente el racionalismo y el empirismo.
Este examen parcial evalúa conocimientos sobre redes digitales de servicios integrados. Contiene preguntas sobre características de agrupaciones funcionales y puntos de referencia en RDSI, señalización SS7, servicios RDSI e interfaces T, U y V. Los estudiantes deben seleccionar 4 preguntas de un total de 5 y responderlas completamente sin usar acrónimos sin su significado o solo respuestas acrónicas.
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 gjcbenitezp
El documento describe las características de las redes móviles de cuarta generación (4G). Introduce los estándares LTE y LTE-Advanced, definidos por la UIT como 4G. Explica que LTE proporciona velocidades superiores a 100 Mbps y una arquitectura de red completamente basada en IP. También describe las características clave de LTE como OFDMA, MIMO y una red central evolucionada.
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 gjcbenitezp
El documento resume las principales características de las redes móviles 3G y 4G. En concreto, describe que la 3G permite mayores velocidades de transmisión de datos que las generaciones anteriores, así como una variedad de servicios multimedia. Señala que UMTS es la tecnología 3G utilizada en Europa, la cual evolucionó a partir de GSM y permite velocidades de hasta 2 Mbps. Finalmente, indica que las especificaciones 3G continúan evolucionando a través de los releases de 3GPP hacia las redes 4G.
Este documento presenta una práctica calificada domiciliaria sobre redes digitales de servicios integrados. Contiene preguntas sobre Frame Relay, ATM, MPLS, redes GSM, UMTS, LTE y 3GPP. Se pide graficar elementos de las redes, describir características y parámetros, y completar tablas comparativas.
El documento presenta el calendario de actividades de 2015-02 de una institución educativa. Se detallan las fechas de inicio y fin de clases, exámenes parciales y finales, así como feriados. Adicionalmente, se especifican fechas límite para trámites como solicitud de exámenes y prácticas rezagadas, y retiro de cursos o periodos.
Db vsa-011 registro de asistencia docente ago2015jcbenitezp
Este documento establece las normas y procedimientos para el registro de asistencia de los docentes en la Universidad. Los docentes deben registrar su ingreso y salida de cada clase utilizando el Sistema de Asistencia en Línea. Se especifican los plazos y tolerancias permitidas para el registro, así como los pasos a seguir en caso de omisiones. El objetivo es controlar la asistencia de los docentes a sus clases de manera electrónica.
Este documento presenta las instrucciones para el Laboratorio 3 sobre procesamiento de imágenes y visión artificial. Los estudiantes deben implementar algoritmos de segmentación de imágenes, reconocimiento de patrones y visión estereoscópica usando Matlab. También deben generar un informe del laboratorio describiendo sus observaciones, conclusiones y recomendaciones.
Este documento presenta los objetivos y procedimientos de un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a modelar conceptos difusos como conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones unarias y binarias, reglas de inferencia difusa y modelado de sistemas de control difusos usando Matlab. El informe final debe incluir resultados, imágenes y códigos comentados demostrando la comprensión de estos conceptos.
Este documento describe las redes neuronales competitivas auto organizadas (SOFM). Explica que los SOFM son modelos neuronales inspirados en zonas del cerebro donde la información sensorial se representa de forma topológicamente ordenada. Detalla que los SOFM aprenden de forma no supervisada a través de competición entre neuronas y que organizan la información de entrada preservando las relaciones de vecindad. También resume las características, estructura, algoritmo de aprendizaje y aplicaciones de los SOFM, incluyendo reconocimiento de patrones, clasificación y
Este documento describe las redes neuronales autoorganizadas conocidas como mapas autoorganizados (SOFM). Los SOFM son una clase de redes neuronales no supervisadas que aprenden a agrupar y clasificar datos de entrada de forma no supervisada a través de un proceso competitivo de aprendizaje. El documento explica la estructura, funcionamiento y algoritmo de aprendizaje de los SOFM, así como sus aplicaciones en reconocimiento de patrones, clasificación y reducción de dimensionalidad.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
La introducción a la Inteligencia Artificial presenta los siguientes temas: la evolución del concepto de IA, desde sistemas que actúan como humanos hasta sistemas que actúan racionalmente; el test de Turing y la habitación china; las bases de la IA en filosofía y matemática; la definición de IA y agente; y los tipos de agentes inteligentes. También introduce las escuelas de pensamiento de la IA, la historia de la IA y sus aplicaciones.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Cubre temas como la evolución del concepto de IA, el objetivo de la IA, la habitación china, las bases de la IA, la definición de IA y agente, los tipos de agentes inteligentes, las escuelas de pensamiento de la IA e historia de la IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Cubre temas como la evolución del concepto de IA, el objetivo de la IA, la habitación china, las bases de la IA, la definición de IA y agente, tipos de agentes inteligentes, escuelas de pensamiento de la IA e historia de la IA. También resume brevemente algunas aplicaciones de la IA.
Este documento describe las funciones básicas de las redes neuronales artificiales, incluidas las funciones de propagación, activación y transferencia. Explica cómo calcular la salida de una red neuronal dada las entradas, pesos y función de transferencia. También detalla los procedimientos del laboratorio para graficar funciones de transferencia comunes y calcular la salida de varias redes neuronales de ejemplo.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica el objetivo de la IA, la evolución del concepto, el test de Turing, la habitación china y si la IA es posible. También describe las bases de la IA en filosofía y matemática, define la IA y los agentes inteligentes, y presenta los tipos de agentes, escuelas de pensamiento, una breve historia de la IA y algunas aplicaciones.
El documento discute cuatro posturas sobre la posibilidad de simular la conciencia en un ordenador: 1) IA fuerte cree que es posible mediante computación, 2) IA débil cree que la conciencia es única al cerebro humano, 3) nueva física cree que se requiere una nueva física, 4) mística cree que escapa a la explicación científica. También explora los límites de la computabilidad según la tesis de Church-Turing y los teoremas de incompletitud y indecidibilidad de
1. Sistemas Inteligentes
y Redes Neuronales
(SI01)
Ing. José C. Benítez P.
(versión original de José L. Calderón O.)
(SI01)
Algoritmos Genéticos
Sesión 10
2. Sesión 10. Temas
Algoritmos Genéticos
Antecedentes históricosAntecedentes históricos
DefinicionesDefiniciones
Descripción generalDescripción general
CaracterísticasCaracterísticas
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 2
CaracterísticasCaracterísticas
Diferencias con otros métodosDiferencias con otros métodos
Algoritmo genético básicoAlgoritmo genético básico
Puntos a considerar en un AG básicoPuntos a considerar en un AG básico
OperadoresOperadores genéticosgenéticos
SoftwareSoftware
3. •• Su nombre se deriva porque que están basados en modelosSu nombre se deriva porque que están basados en modelos
de cambio genético en una población de individuosde cambio genético en una población de individuos..
•• Tienen como fundamento losTienen como fundamento los principios de selección naturalprincipios de selección natural
y supervivenciay supervivencia, postulados por Darwin en su libro, postulados por Darwin en su libro El origenEl origen
de las especiesde las especies publicado en 1859.publicado en 1859.
Antecedentes históricosAntecedentes históricos
de las especiesde las especies publicado en 1859.publicado en 1859.
•• Se reconoce aSe reconoce a HollandHolland como su fundador quien, en 1975,como su fundador quien, en 1975,
intuyó la posibilidad de incorporar la semántica de laintuyó la posibilidad de incorporar la semántica de la
evolución natural a procesos de optimizaciónevolución natural a procesos de optimización, surgiendo así, surgiendo así
los principios de esta técnicalos principios de esta técnica..
•• Se encuentran bien descritos en textos deSe encuentran bien descritos en textos de GoldbergGoldberg, Davis,, Davis,
MichalewiczMichalewicz yy ReevesReeves..
3Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
4. •• LosLos AG puede verse como una familia deAG puede verse como una familia de
procedimientos de búsqueda adaptativos.procedimientos de búsqueda adaptativos.
•• LosLos AG son un método de optimización medianteAG son un método de optimización mediante
procesos de búsqueda.procesos de búsqueda.
DefinicionesDefiniciones
procesos de búsqueda.procesos de búsqueda.
•• ElEl AlgoritmoAlgoritmo GenéticoGenético es un proceso de cómputo quees un proceso de cómputo que
emula la forma de actuar de la evolución biológicaemula la forma de actuar de la evolución biológica..
4Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
5. •• La idea básica esLa idea básica es generargenerar un conjunto con algunas de lasun conjunto con algunas de las
posibles soluciones. Cada PS va a ser llamadaposibles soluciones. Cada PS va a ser llamada individuoindividuo, y a, y a
dicho conjunto se le denominarádicho conjunto se le denominará poblaciónpoblación..
•• Cada individuo tiene una información asociada a él.Cada individuo tiene una información asociada a él. TieneTiene
asociada unaasociada una función de adaptaciónfunción de adaptación queque determina el gradodetermina el grado
Descripción generalDescripción general
asociada unaasociada una función de adaptaciónfunción de adaptación queque determina el gradodetermina el grado
de adaptación de un individuo. A dicha información se lde adaptación de un individuo. A dicha información se lee
denominadenomina código genéticocódigo genético..
•• Las características de los individuos, sean beneficiosas o no, seLas características de los individuos, sean beneficiosas o no, se
van a denominarvan a denominar fenotiposfenotipos. La información asociada a un. La información asociada a un
individuo se compone de partes indivisibles denominadosindividuo se compone de partes indivisibles denominados
cromosomascromosomas..
5Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
6. •• Un fenotipo puede estar en más de un cromosoma, en cuyoUn fenotipo puede estar en más de un cromosoma, en cuyo
caso puede ser que el hijo herede un fenotipo que no tenía nicaso puede ser que el hijo herede un fenotipo que no tenía ni
el padre ni la madre, sino una combinación de ambos.el padre ni la madre, sino una combinación de ambos.
Descripción generalDescripción general
•• En caso de que el hijo tenga parte de los genes del padre yEn caso de que el hijo tenga parte de los genes del padre y
parte de los genes de la madre que intervienen en un fenotipo,parte de los genes de la madre que intervienen en un fenotipo,
se va a crear una característica nueva asociada a ese fenotipo.se va a crear una característica nueva asociada a ese fenotipo.
6Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
7. •• SonSon algoritmos estocásticosalgoritmos estocásticos, es decir, d, es decir, dos ejecuciones distintasos ejecuciones distintas
pueden dar dos soluciones distintas.pueden dar dos soluciones distintas.
•• SonSon algoritmos de búsqueda múltiplealgoritmos de búsqueda múltiple, luego dan varias, luego dan varias
soluciones.soluciones.
•• SSonon algoritmos que hacen una barrida mayor alalgoritmos que hacen una barrida mayor al subespaciosubespacio dede
CaracterísticasCaracterísticas
•• SSonon algoritmos que hacen una barrida mayor alalgoritmos que hacen una barrida mayor al subespaciosubespacio dede
posibles soluciones válidasposibles soluciones válidas..
•• AA diferencia de los otros algoritmos, cuya convergencia ydiferencia de los otros algoritmos, cuya convergencia y
resultado final son fuertemente dependientes de la posiciónresultado final son fuertemente dependientes de la posición
inicial,inicial, la convergencia del algoritmola convergencia del algoritmo genéticogenético es poco sensiblees poco sensible
a la población iniciala la población inicial si esta se escoge de forma aleatoria y es losi esta se escoge de forma aleatoria y es lo
suficientemente grande.suficientemente grande.
7Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
8. •• Por su grado de penetración casi nulo, la curva dePor su grado de penetración casi nulo, la curva de
convergencia asociada al algoritmo presenta unaconvergencia asociada al algoritmo presenta una convergenciaconvergencia
excepcionalmente rápida al principioexcepcionalmente rápida al principio, que casi enseguida se, que casi enseguida se
bloquea. Esto de debe a que el algoritmo genético es excelentebloquea. Esto de debe a que el algoritmo genético es excelente
descartandodescartando sub espaciossub espacios realmente malos.realmente malos.
CaracterísticasCaracterísticas
descartandodescartando sub espaciossub espacios realmente malos.realmente malos.
•• La optimizaciónLa optimización es función de la representación de los datoses función de la representación de los datos..
•• Es unaEs una búsqueda pbúsqueda pparamétricamenteparamétricamente robustarobusta. Esto quiere. Esto quiere
decir quedecir que sólo si sesólo si se escoge realmente mal los parámetros delescoge realmente mal los parámetros del
algoritmoalgoritmo, éste no va a converger, éste no va a converger..
8Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
9. • Trabajan con un conjunto de parámetros codificados
y no con los parámetros mismos.
• Inician la búsqueda desde un conjunto de puntos, no
de uno solo.
Diferencias con otros métodosDiferencias con otros métodos
• Usan una función a optimizar en lugar de la derivada
u otro conocimiento adicional.
• Usan reglas de transición probabilísticas no
determinísticas.
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10. PROCEDIMIENTO AG
tiempo = 0
inicializa_población(tiempo)
evalúa_población(tiempo)
mientras no condición_de_terminación
Algoritmo genético básicoAlgoritmo genético básico
mientras no condición_de_terminación
tiempo = tiempo + 1
construye_población(tiempo) a partir de población(tiempo – 1) usando
selección
modifica_población(tiempo) usando operadores genéticos
evalúa_población(tiempo)
reemplazar
fin mientras
10Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
11. • Codificación de los parámetros de un problema.
• Función de aptitud. Es base para determinar qué individuos
(soluciones) tienen mayor o menor probabilidad de sobrevivir.
• Criterios de tamaño de población. Balance entre una población
Puntos a considerar en un AG básicoPuntos a considerar en un AG básico
• Criterios de tamaño de población. Balance entre una población
muy pequeña (convergencia a un máximo local) y una
población muy grande (mayor utilización de recursos
computacionales).
• Criterio de selección. Los individuos son escogidos de acuerdo a
su aptitud. Los más aptos tienen mayor probabilidad de
contribuir con una o más copias en la siguiente generación
(simulación de la selección natural).
11Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
12. Puntos a considerar en un AG básicoPuntos a considerar en un AG básico
•• CriterioCriterio de paro.de paro. Normalmente cuando un porcentaje altoNormalmente cuando un porcentaje alto
de la población converge a un valor. Si con ese valor no sede la población converge a un valor. Si con ese valor no se
llega a la medida esperadllega a la medida esperadaa, entonces se toma una pequeña, entonces se toma una pequeña
proporción y se inyectaproporción y se inyecta ””diversidad genética'' (se generandiversidad genética'' (se generan
aleatoriamente nuevos individuos), o inclusive se reemplazaaleatoriamente nuevos individuos), o inclusive se reemplaza
completamente la población.completamente la población.completamente la población.completamente la población.
•• OperadoresOperadores genéticos.genéticos. Los principales son:Los principales son:
CruzaCruza (crossover(crossover),),
MMutaciónutación,,
SelecciónSelección ((algunos autores lo consideran como tal) yalgunos autores lo consideran como tal) y
ReemplazoReemplazo (aunque existen más).(aunque existen más).
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13. Operadores genéticos:Operadores genéticos: SELECCIÓNSELECCIÓN
Proceso que escoge los miembros de la población que serán
utilizados para la reproducción. Su meta es dar más
oportunidades de selección a los miembros más aptos de la
población.
Lo más común es implementar una “ruleta con truco” para elegir
a los individuos, donde los más aptos tienen una mayor parte en
la ruleta, por lo tanto, más probabilidad de ser escogidos.
Existen otros métodos como el “torneo” en que dos individuos
son elegidos aleatoriamente y se escoge al más apto.
13Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
14. Operador queOperador que consisteconsiste en uniren unir de algunade alguna forma losforma los
cromosomas de dos padres para formar dos descendientes.cromosomas de dos padres para formar dos descendientes.
Lo más sencillo esLo más sencillo es implementarimplementar cruza de un puntocruza de un punto, que toma, que toma
dos individuosdos individuos y corta sus cromosomas en una posicióny corta sus cromosomas en una posición
seleccionada al azar, para producir dos segmentos anteriores yseleccionada al azar, para producir dos segmentos anteriores y
dos posteriores, los posteriores se intercambian para obtenerdos posteriores, los posteriores se intercambian para obtener
Operadores genéticos:Operadores genéticos: CRUZACRUZA
dos posteriores, los posteriores se intercambian para obtenerdos posteriores, los posteriores se intercambian para obtener
dos cromosomas nuevosdos cromosomas nuevos, como se ve en la siguiente figura:, como se ve en la siguiente figura:
14Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
15. Se encarga de modificar en forma aleatoria uno o más genesSe encarga de modificar en forma aleatoria uno o más genes
del cromosoma de un descendiente.del cromosoma de un descendiente.
La siguiente figura muestra el quinto gen siendo mutado, a loLa siguiente figura muestra el quinto gen siendo mutado, a lo
que se conoce como “mutación sencilla”:que se conoce como “mutación sencilla”:
Operadores genéticos:Operadores genéticos: MUTACIÓNMUTACIÓN
que se conoce como “mutación sencilla”:que se conoce como “mutación sencilla”:
15Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
16. Es el método por el cual se insertan los hijos en la población,Es el método por el cual se insertan los hijos en la población,
por ejemplo mediante la eliminación del individuo más débil opor ejemplo mediante la eliminación del individuo más débil o
al azaral azar..
Operadores genéticos:Operadores genéticos: REEMPLAZOREEMPLAZO
16Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
17. Existen varios paquetes y bibliotecas de algoritmos genéticos en elExisten varios paquetes y bibliotecas de algoritmos genéticos en el
mercado, a continuación se presentan algunos:mercado, a continuación se presentan algunos:
GAGSGAGS
GeneradorGenerador dede aplicacionesaplicaciones basadasbasadas enen algoritmosalgoritmos genéticos,genéticos, escritoescrito
enen C++C++.. DesarrolladoDesarrollado porpor elel grupogrupo dede JJ..JJ.. MeleroMelero..
DirecciónDirección primariaprimaria:: kalkal--elel..ugrugr..es/gagses/gags..htmlhtml
SOFTWARESOFTWARE
DirecciónDirección primariaprimaria:: kalkal--elel..ugrugr..es/gagses/gags..htmlhtml
DirecciónDirección parapara descargardescargar víavía FTPFTP::kalkal--elel..ugrugr..es/GAGS/es/GAGS/..
GALIBGALIB
BibliotecaBiblioteca dede algoritmosalgoritmos genéticosgenéticos dede MatthewMatthew.. ConjuntoConjunto dede clasesclases
enen C++C++ dede algoritmosalgoritmos genéticosgenéticos..
DirecciónDirección primariaprimaria:: lancetlancet..mitmit..edu/edu/gaga//
DirecciónDirección parapara descargardescargar víavía FTPFTP::lancetlancet..mitmit..edu/pub/edu/pub/gaga//
17Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
18. SOFTWARESOFTWARE
GPDATA
Para desarrollar algoritmos genéticos en C++.
Dirección primaria:cs.ucl.ac.uk/genetic/papers/
Dirección para descargar vía FTP:
ftp.cs.bham.ac.uk/pub/authors/W.B.Langdon/gp-code/
GPJPP
Bibliotecas de clases para desarrollar algoritmos genéticos
en Java
Dirección primaria: www.turbopower.com/~ kimk/gpjpp.asp.
18Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
19. SOFTWARESOFTWARE
LIL-GP
Herramientas para programación genética en C.
Dirección primaria: isl.msu.edu/GA/software/lil-gp/index.html
Dirección para descargar vía FTP: isl.cps.msu.edu/pub/GA/lilgp/Dirección para descargar vía FTP: isl.cps.msu.edu/pub/GA/lilgp/
GPsys
Sistema de programación genética en Java.
Dirección primaria: www.cs.ucl.ac.uk/staff/A.Qureshi/gpsys.html.
19Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
20. TAREATAREA
1. Describir una herramientas para programación genética
2. Mostrar la aplicación de una herramienta para PG.
PresentaciónPresentación::PresentaciónPresentación::
El desarrollo de esta tarea debe colocarse en su Carpeta personal
del Dropbox.
PlazoPlazo dede entregaentrega::
Viernes: 07/05/16 hasta las 18:30 hrs.
20Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
21. Sesión 10. Algoritmos Genéticos
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 21