Algoritmi Genetici Pratici in Python e MATLAB

Algoritmi Genetici sono un sottoinsieme di Algoritmi Evoluti che vengono perlopiù utilizzati per risolvere problemi di ottimizzazione. Funzionano iterativamente creando una popolazione di soluzioni, valutando ogni soluzione e poi selezionando le soluzioni migliori per creare la generazione successiva. In questo corso completo, imparerai come implementare gli algoritmi genetici sia in Python che in MATLAB. Si inizierà imparando i concetti core di GAs, come le funzioni di selezione, crossover, mutazione e fitness. Poi, implementeremo GAs binari e codificati in modo reale in MATLAB. Nell'ultimo argomento passiamo a Python e implementiamo gli algoritmi genetici da zero nel dominio dei numeri reali.

Gli algoritmi genetici sono utili perché possono essere utilizzati per risolvere una vasta gamma di problemi, anche quelli troppo complessi o computazionalmente costosi per altri metodi. Le GAs sono anche molto versatili, e possono essere applicate a problemi in una varietà di domini, come l'ingegneria, l'apprendimento automatico e la finanza.

Entro la fine di questo corso, sarà possibile comprendere i concetti core degli algoritmi genetici, implementare algoritmi genetici sia in Python che in MATLAB, e prepararsi ad applicare algoritmi genetici per risolvere una varietà di problemi di ottimizzazione real-world. Le GAs sono un prezioso skillset per chiunque lavora in Data Science, Artificial Intelligence o Engineering. Mastering GAs, sarà possibile ottimizzare le soluzioni in modo efficiente ed efficace. Immaginate di poter utilizzare GAs per progettare algoritmi migliori, reti neurali di affinamento o potenziare i processi di business. Con GAs a tua disposizione le possibilità sono infinite.