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Este libro le garantiza que usted puede crear sus propios Algoritmos Genéticos (AG), desde cero. Con su propio código fuente o por medio de la utilización de frameworks y librerías para dicho fin. Con la debida dedicación y esfuerzo necesario, podrá guiarse con el código fuente de los ejemplos escritos en los lenguajes de programación Python y Java. Del mismo modo, el código fuente puede reescribirse fácilmente para otros lenguajes de programación como JavaScript, C# e incluso Php. Para escribir el código fuente de los ejemplo no se requiere ninguna librería adicional, ¡es código fuente sencillo, muy sencillo!En este sentido, el libro es el resultado de años de experiencia en el campo académico e investigativo, aplicando las técnicas del aprendizaje supervisado de máquina (Machine Learning).En su desarrollo , el libro contiene ejemplos resueltos con Algoritmos Genéticos y bien explicados sobre: Máximo u óptimos locales, el problema de las 8 reinas solucionado de dos formas diferentes, encontrar raíces en una función real, juego de 8 puzzle u ocho placas, problema del Agente viajero, el problema de la Mochila, descifrar palabras y claves, el reto One Max, un programa y animación en Android para Buscar Coordenadas colocados por medio del Mouse, Resolver un sistema de ecuaciones, El cuadrado mágico, sugerencias de Frameworks y librerías(bibliotecas) de código abierto, y un apartado especial de criaturas que aprenden a caminar utilizando Algoritmos Genéticos.Los planteamientos desarrollados en este libro van dirigidos a nivel de comprensión para profesionales de la ingeniería, estudiantes, empresarios, directores de proyectos, docentes y aquellos que necesiten o deseen incursionar en la inteligencia artificial, especialmente con Algoritmos Genéticos.Igualmente, si lo prefiere, se describen algunas librerías y Frameworks que se pueden utilizar para crear proyectos con Algoritmos Genéticos. Algunos Frameworks pertenecen a licencias de código fuente Open Source. Pero el principal objetivo del libro es guiarlo(a) en el proceso desde cero. ¡Entonces, manos a la obra!
Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenético crecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han abierto camino en el ámbito de la ingeniería como una de las herramientas más prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques clásicos de la ingeniería. Los algoritmos genéticos son estrategias de resolución de problemas de optimización basados en la teoría de la selección natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos más aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su información genética. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes áreas de la ingeniería. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos genéticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares en la actualidad y con más crecimiento durante los últimos años. Los contenidos del libro se han diseñado para que sean sencillos, concisos y fáciles de implementar, con ejemplos directos de aplicación para que pueda practicar desde la primera página. Con este libro aprenderá a: - Entender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos genéticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen. - Conocer las diferentes implementaciones de los algoritmos genéticos de mayor relevancia, así como identificar las ventajas e inconvenientes de cada uno para determinar su potencial para resolver un determinado problema. - Conocer a fondo y utilizar los diferentes operadores (selección, mutación y cruce) que la librería deap pone a su disposición. - Desarrollar un algoritmo genético desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingeniería. - Conocer y estudiar aplicaciones de relevancia de algoritmos genéticos en el ámbito de la ingeniería, tales como la gestión del despacho económico, el diseño de plantas hidroeléctricas o la disposición de sensores inalámbricos.
Los algoritmos genéticos son una de las herramientas que puedes usar para aplicar el aprendizaje automático al hallazgo de soluciones buenas (a veces incluso óptimas) a problemas que tienen miles de millones de soluciones posibles. Este libro te ofrece experiencia en hacer que los algoritmos genéticos funcionen, usando proyectos de ejemplo fáciles de seguir a los que puedes recurrir cuando aprendas a usar otras herramientas y técnicas de aprendizaje automático. Cada capítulo es un tutorial paso a paso que te ayuda a desarrollar tus habilidades en el uso de los algoritmos genéticos para resolver problemas usando Python. ¡Hola Mundo! - Adivina una contraseña dado el número de letras correctas en la conjetura. Construye un motor de mutación. El Problema One-max - Produce un arreglo de bits donde todos son unos. Expande el motor para funcionar con cualquier tipo de gen. Números ordenados - Produce un arreglo de enteros ordenados. Demuestra el manejo de múltiples objetivos y restricciones de aptitud entre genes. El problema de las ocho reinas - Encuentra posiciones seguras para las reinas en un tablero de 8x8 y luego expande a NxN. Demuestra la diferencia entre fenotipo y genotipo. Ver el código de muestra. Coloración de grafos - Colorea un mapa de países donde el español es el idioma nacional usando sólo 4 colores. Introduce conjuntos de datos estándar y trabajo con archivos. También introduce el uso de reglas para trabajar con las restricciones de los genes. El problema de las cartas - Más restricciones genéticas. Introduce la mutación personalizada, los algoritmos meméticos y la técnica de la suma por diferencia. También muestra un cromosoma en el que la manera de usar un gen depende de su posición en el arreglo de genes. El problema de los caballos - Encuentra el número mínimo de caballos que hacen falta para atacar todas las posiciones en un tablero. Introduce los genes personalizados y la creación de arreglos de genes. También demuestra los mínimos y máximos locales. Cuadrados mágicos - Encuentra cuadrados en los que todas las filas, columnas y ambas diagonales de una matriz de NxN tengan la misma suma. Introduce el recocido simulado. El problema de la mochila - Optimiza el contenido de un recipiente para una o más variables. Introduce la ramificación y poda, así como los cromosomas de longitud variable. Resolver ecuaciones lineales - Encuentra las soluciones de las ecuaciones lineales con 2, 3 y 4 incógnitas. Variación de ramificación y poda. Refuerza la flexibilidad del genotipo. Generación de Sudoku - Un ejercicio guiado para generar rompecabezas sudoku. El problema del viajante - Encuentra la ruta óptima para visitar ciudades. Introduce la recombinación y una reserva de padres. Aproximarse a Pi - Encuentra los dos números de 10 bits cuyo dividendo está más cerca de Pi. Introduce el uso de un algoritmo genético para optimizar otro. Generación de ecuaciones - Encuentra la ecuación más corta que produce un resultado específico usando la suma, la resta, la multiplicación, etc. Introduce la programación genética simbólica. El problema de la cortadora de césped - Genera una serie de instrucciones que hacen que una cortadora de césped corte un campo de césped. Programación genética con estructuras de control, objetos y funciones definidas automáticamente (FDAs). Circuitos lógicos - Genera circuitos que se comportan como puertas básicas, combinaciones de puertas y finalmente un sumador de 2 bits. Introduce los nodos de árboles y los algoritmos de escalada. Expresiones regulares - Encuentra expresiones regulares que coincidan con las cadenas buscadas. Introduce la reparación de cromosomas y el control de crecimiento. Tres en raya - Crea reglas para jugar al juego sin perder. Introduce la selección por torneos.
Refuel your AI Models and ML applications with High-Quality Optimization and Search Solutions DESCRIPTION Genetic algorithms are one of the most straightforward and powerful techniques used in machine learning. This book ÔLearning Genetic Algorithms with PythonÕ guides the reader right from the basics of genetic algorithms to its real practical implementation in production environments.Ê Each of the chapters gives the reader an intuitive understanding of each concept. You will learn how to build a genetic algorithm from scratch and implement it in real-life problems. Covered with practical illustrated examples, you will learn to design and choose the best model architecture for the particular tasks. Cutting edge examples like radar and football manager problem statements, you will learn to solve high-dimensional big data challenges with ways of optimizing genetic algorithms. KEY FEATURESÊÊ _ Complete coverage on practical implementation of genetic algorithms. _ Intuitive explanations and visualizations supply theoretical concepts. _ Added examples and use-cases on the performance of genetic algorithms. _ Use of Python libraries and a niche coverage on the performance optimization of genetic algorithms. WHAT YOU WILL LEARNÊ _ Understand the mechanism of genetic algorithms using popular python libraries. _ Learn the principles and architecture of genetic algorithms. _ Apply and Solve planning, scheduling and analytics problems in Enterprise applications. _Ê Expert learning on prime concepts like Selection, Mutation and Crossover. WHO THIS BOOK IS FORÊÊ The book is for Data Science team, Analytics team, AI Engineers, ML Professionals who want to integrate genetic algorithms to refuel their ML and AI applications. No special expertise about machine learning is required although a basic knowledge of Python is expected. TABLE OF CONTENTS 1. Introduction 2. Genetic Algorithm Flow 3. Selection 4. Crossover 5. Mutation 6. Effectiveness 7. Parameter Tuning 8. Black-box Function 9. Combinatorial Optimization: Binary Gene Encoding 10. Combinatorial Optimization: Ordered Gene Encoding 11. Other Common Problems 12. Adaptive Genetic Algorithm 13. Improving Performance
Bienvenidos(as), este libro le garantiza que usted puede crear sus propios Algoritmos Genéticos (AG), desde cero. Con su propio código fuente o utilizando frameworks y librerías para dicho fin. Con la debida dedicación y esfuerzo necesario, podrá guiarse con el código fuente de los ejemplos escritos en el lenguaje de programación Java. Asimismo, el código fuente puede reescribirse fácilmente para otros lenguajes de programación como Python, JavaScript, C# e incluso Php. Para escribir el código fuente de los ejemplo no se requiere ninguna librería adicional, ¡es código fuente sencillo, muy sencillo! El código fuente fue escrito con el IDE NetBeans 8.2.En su desarrollo, el libro contiene ejemplos resueltos con Algoritmos Genéticos y bien explicados sobre: Máximo u óptimos locales, el problema de las 8 reinas solucionado de dos formas diferentes, encontrar raíces en una función real, juego de 8 puzzle u ocho placas, problema del Agente viajero, el problema de la Mochila, descifrar palabras y claves, el reto One Max, un programa y animación en Android para Buscar Coordenadas colocados por medio del Mouse, Resolver un sistema de ecuaciones, El cuadrado mágico, sugerencias de Frameworks y librerías(bibliotecas) de código abierto, y un apartado especial de criaturas que aprenden a caminar utilizando Algoritmos Genéticos. Además, el libro se orienta a estudiantes o profesores que desean incursionar en el tema de Algoritmos Genéticos, o requieren de ejercicios resueltos en este ámbito de la inteligencia artificial. En el universo de documentos, existen muchos artículos y papers con teorías y matemáticas complejas sobre el tema, en el libro se trata de abordar los principios de los algoritmos genéticos de forma clara y sencilla.
Los algoritmos genéticos son una poderosa herramienta en el campo de la inteligencia artificial y la optimización. Inspirados en los principios de la evolución natural, los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural para resolver problemas complejos de optimización, búsqueda y aprendizaje automático. Estos algoritmos son ampliamente utilizados en una variedad de industrias, desde la ingeniería y la robótica hasta la biología y la economía. Este libro, "70 Ejercicios para Aprender Algoritmos Genéticos", está diseñado para proporcionar a los lectores una comprensión práctica y profunda de los algoritmos genéticos a través de una serie de ejercicios que abarcan una amplia gama de aplicaciones. Cada ejercicio está diseñado para desafiar y fortalecer las habilidades de programación y comprensión de los conceptos fundamentales de los algoritmos genéticos. A lo largo de este libro, los lectores se sumergirán en ejercicios que cubren desde los fundamentos básicos hasta aplicaciones avanzadas de los algoritmos genéticos. Desde la optimización de funciones matemáticas hasta la creación de redes neuronales y la resolución de problemas de diseño, estos ejercicios proporcionarán una base sólida para comprender y aplicar los algoritmos genéticos en una variedad de contextos.
Get a hands-on introduction to machine learning with genetic algorithms using Python. Step-by-step tutorials build your skills from Hello World! to optimizing one genetic algorithm with another, and finally genetic programming; thus preparing you to apply genetic algorithms to problems in your own field of expertise. Genetic algorithms are one of the tools you can use to apply machine learning to finding good, sometimes even optimal, solutions to problems that have billions of potential solutions. This book gives you experience making genetic algorithms work for you, using easy-to-follow example projects that you can fall back upon when learning to use other machine learning tools and techniques. Each chapter is a step-by-step tutorial that helps to build your skills at using genetic algorithms to solve problems using Python. Python is a high-level, low ceremony and powerful language whose code can be easily understood even by entry-level programmers. If you have experience with another programming language then you should have no difficulty learning Python by induction. Contents A brief introduction to genetic algorithms Chapter 1: Hello World! - Guess a password given the number of correct letters in the guess. Build a mutation engine. Chapter 2: One Max Problem - Produce an array of bits where all are 1s. Expands the engine to work with any type of gene. Chapter 3: Sorted Numbers - Produce a sorted integer array. Demonstrates handling multiple fitness goals and constraints between genes. Chapter 4: The 8 Queens Puzzle - Find safe Queen positions on an 8x8 board and then expand to NxN. Demonstrates the difference between phenotype and genotype. Chapter 5: Graph Coloring - Color a map of the United States using only 4 colors. Introduces standard data sets and working with files. Also introduces using rules to work with gene constraints. Chapter 6: Card Problem - More gene constraints. Introduces custom mutation, memetic algorithms, and the sum-of-difference technique. Also demonstrates a chromosome where the way a gene is used depends on its position in the gene array. Chapter 7: Knights Problem - Find the minimum number of knights required to attack all positions on a board. Introduces custom genes and gene-array creation. Also demonstrates local minimums and maximums. Chapter 8: Magic Squares - Find squares where all the rows, columns and both diagonals of an NxN matrix have the same sum. Introduces simulated annealing. Chapter 9: Knapsack Problem - Optimize the content of a container for one or more variables. Introduces branch and bound and variable length chromosomes. Chapter 10: Solving Linear Equations - Find the solutions to linear equations with 2, 3 and 4 unknowns. Branch and bound variation. Reinforces genotype flexibility. Chapter 11: Generating Sudoku - A guided exercise in generating Sudoku puzzles. Chapter 12: Traveling Salesman Problem (TSP) - Find the optimal route to visit cities. Introduces crossover and a pool of parents. Chapter 13: Approximating Pi - Find the two 10-bit numbers whose dividend is closest to Pi. Introduces using one genetic algorithm to tune another. Chapter 14: Equation Generation - Find the shortest equation that produces a specific result using addition, subtraction, multiplication, etc. Introduces symbolic genetic programming. Chapter 15: The Lawnmower Problem - Generate a series of instructions that cause a lawnmower to cut a field of grass. Genetic programming with control structures, objects and automatically defined functions (ADFs). Chapter 16: Logic Circuits - Generate circuits that behave like basic gates, gate combinations and finally a 2-bit adder. Introduces tree nodes and hill climbing. Chapter 17: Regular Expressions - Find regular expressions that match wanted strings. Introduces chromosome repair and growth control. Chapter 18: Tic-tac-toe - Create rules for playing the game without losing. Introduces tournament selection.
Gain a gentle introduction to the world of Artificial Intelligence (AI) using the Raspberry Pi as the computing platform. Most of the major AI topics will be explored, including expert systems, machine learning both shallow and deep, fuzzy logic control, and more! AI in action will be demonstrated using the Python language on the Raspberry Pi. The Prolog language will also be introduced and used to demonstrate fundamental AI concepts. In addition, the Wolfram language will be used as part of the deep machine learning demonstrations. A series of projects will walk you through how to implement AI concepts with the Raspberry Pi. Minimal expense is needed for the projects as only a few sensors and actuators will be required. Beginners and hobbyists can jump right in to creating AI projects with the Raspberry PI using this book. What You'll Learn What AI is and—as importantly—what it is not Inference and expert systems Machine learning both shallow and deep Fuzzy logic and how to apply to an actual control system When AI might be appropriate to include in a system Constraints and limitations of the Raspberry Pi AI implementation Who This Book Is For Hobbyists, makers, engineers involved in designing autonomous systems and wanting to gain an education in fundamental AI concepts, and non-technical readers who want to understand what AI is and how it might affect their lives.