Los algoritmos genéticos son un subconjunto de los algoritmos evolutivos que se utilizan principalmente para resolver problemas de optimización. Funcionan creando iterativamente una población de soluciones, evaluando cada solución y luego seleccionando las mejores soluciones para crear la próxima generación. En este curso completo, aprenderá a implementar algoritmos genéticos tanto en Python como en MATLAB. Empezará por aprender los conceptos básicos de los GA, como las funciones de selección, cruce, mutación y aptitud. A continuación, implementaremos GA binarios y codificados en tiempo real en MATLAB. En el último tema, cambiaremos a Python e implementaremos algoritmos genéticos desde cero en el dominio de los números reales

Los algoritmos genéticos son útiles porque pueden usarse para resolver una amplia gama de problemas, incluso aquellos que son demasiado complejos o costosos desde el punto de vista computacional para otros métodos. Los GA también son muy versátiles y se pueden aplicar a problemas en una variedad de dominios, como la ingeniería, el aprendizaje automático y las finanzas

Al final de este curso, podrá comprender los conceptos básicos 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. Los GA son un valioso conjunto de habilidades para cualquier persona que trabaje en ciencia de datos, inteligencia artificial o ingeniería. Al dominar los GaS, podrá optimizar las soluciones de manera eficiente y efectiva. Imagine poder usar los GA para diseñar mejores algoritmos, ajustar redes neuronales o mejorar los procesos comerciales. Con los GA a su disposición, las posibilidades son infinitas