Resultados de aprendizaje

Al final de este curso, podrá: Describir qué es el cruce y la mutación en los algoritmos genéticos y qué métodos se utilizan para

• implementarlos Calcular e implementar el algoritmo genético codificado en tiempo real en Python desde cero y esbozar paso a
• paso el cruce y la mutación junto con sus diferentes métodos en
• el bucle principal de GA en MATLAB y Python Evaluar y ajustar los códigos GA finales en MATLAB y Python
• para obtener mejores resultados Definir algoritmos evolutivos y algoritmos genéticos (GA) Discutir los códigos GA finales en MATLAB y Python para obtener mejores resultados
• Definir algoritmos evolutivos y algoritmos genéticos (GA)
Discutir fase de selección en GA y los diferentes métodos junto con la fase de fusión, clasificación y selección de GA
• Calcule e implemente algoritmos genéticos binarios y codificados en tiempo real en MATLAB desde cero y paso a paso
• Organice la fase de inicialización del algoritmo genético binario y codificado en tiempo real en MATLAB y solo GA codificado en real en Python
• Resuelva la fase de selección en el bucle principal de GA en MATLAB y Python mediante métodos de selección aleatorios o con rueda de ruleta
• Aplicar y realizar la fusión, clasificación y selección fase de GA tanto en Python como MATLAB
• Evalúe y ejecute GA codificado binario y real en MATLAB y ejecute y obtenga resultados de GA real codificado en Python
• Reconozca e implemente el bucle principal de iteración en GA binario y código real en MATLAB y GA codificado en tiempo real en Python