Algoritmos genéticos prácticos en Python y MATLAB

Los algoritmos genéticos son un subconjunto de algoritmos evolutivos que se utilizan principalmente para resolver problemas de optimización. Funcionan de forma iterativa creando una población de soluciones, evaluando cada solución y seleccionando las mejores soluciones para crear la siguiente generación. En este curso integral, aprenderás a implementar Algoritmos Genéticos tanto en Python como en MATLAB. Usted comenzará aprendiendo los conceptos básicos de las GAs, tales como selección, cruce, mutación, y funciones de acondicionamiento físico. Luego, implementaremos GAs binarios y de código real en MATLAB. En el último tema, cambiamos a Python e implementamos algoritmos genéticos desde cero en el dominio de números reales.

Los algoritmos genéticos son útiles porque se pueden utilizar para resolver una amplia gama de problemas, incluso aquellos que son demasiado complejos o computacionalmente costosos para otros métodos. Los GAs también son muy versátiles, y se pueden aplicar a problemas en una variedad de dominios, como ingeniería, aprendizaje automático y finanzas.

Al final de este curso, usted será capaz de entender los conceptos centrales de los algoritmos genéticos, implementar algoritmos genéticos tanto en Python como en MATLAB, y prepararse para aplicar algoritmos genéticos para resolver una variedad de problemas de optimización del mundo real. Las GAs son una valiosa habilidad para cualquiera que trabaje en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o Ingeniería. Al dominar las GAs, podrá optimizar las soluciones de forma eficiente y eficaz. Imagine poder usar GAs para diseñar mejores algoritmos, afinar redes neuronales, o mejorar los procesos de negocio. Con las GAs a su disposición, las posibilidades son infinitas.