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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.
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.
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!
Get a hands-on introduction to machine learning with genetic algorithms using Python. 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. The 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. 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. Souce code: https: //github.com/handcraftsman/GeneticAlgorithmsWithPython
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
Descubra cómo el análisis de datos le puede llevar al éxito en cualquier ámbito empresarial y en los medios de comunicación En el mundo actual, el análisis de datos es fundamental para tomar decisiones, trazar objetivos e identificar oportunidades en cualquier sector. Este libro emerge como una herramienta esencial, accesible tanto para principiantes como para profesionales, con la que podrá adentrarse en el emocionante universo de la ciencia de datos con resultados satisfactorios. Análisis de datos con Python 3 despliega el poder del lenguaje de programación Python con un enfoque práctico y didáctico. Gracias a esta lectura, conocerá conceptos y herramientas fundamentales como Big Data, SciPy y Pandas. Pero eso no es todo: también explorará territorios como el procesamiento de lenguaje natural, la robótica, el machine learning y el web scraping, entre otros. Asimismo, adquirirá una comprensión completa de los conceptos y técnicas que están modelando el futuro digital. Este libro aborda los conceptos básicos sobre criptografía, la red Tor, Tails y la tecnología empleada en el desarrollo de las criptomonedas. Diseñado para estudiantes y profesionales de la informática, programadores y cualquier persona con interés en el análisis de datos, es una lectura obligatoria para quien busque comprender y dominar las herramientas que definen la era digital actual. No se quede atrás: aproveche la información precisa y los ejercicios prácticos del libro para estar al corriente de las ventajas que le ofrece la ciencia moderna. CONTENIDO "Big Data "Introducción al análisis de datos "Pandas "Procesamiento de lenguaje natural "Robótica "Inteligencia artificial Data Science "Web scraping "Procesamiento de imágenes "Criptografía "Deep web y redes Tor "Tails "Blockchain
A Inteligência Artificial está cada vez mais presente no nosso cotidiano. Dentre sua linha meta-heurística, os algoritmos funcionam como frameworks inteligentes para facilitar tomadas de decisões baseadas em grandes conjuntos de dados. A computação evolucionária coloca populações de indivíduos para evoluir em busca de se resolver um problema, com aplicações fascinantes na atualidade: a programação genética, determinação de melhor rota de veículos, design de circuitos, classificação de clientes, alocação de espaço físico e determinação automática de estruturas de redes neurais artificiais. Neste livro, Eduardo Pereira apresenta os fundamentos de Algoritmos Genéticos, com aplicação de Programação Orientada a Objetos e a utilização da biblioteca Numpy, como uma extensão da linguagem Python para operar com vetores e matrizes. Você verá como aproveitar a biblioteca Matplotlib para a manipulação de gráficos 3D e geração de animações com os dados gerados. Para colocar tudo isso em prática, a segunda parte conta com uma aplicação prática onde você se debruçará sobre a solução de labirintos.
Explore the ever-growing world of genetic algorithms to build and enhance AI applications involving search, optimization, machine learning, deep learning, NLP, and XAI using Python libraries Key Features Learn how to implement genetic algorithms using Python libraries DEAP, scikit-learn, and NumPy Take advantage of cloud computing technology to increase the performance of your solutions Discover bio-inspired algorithms such as particle swarm optimization (PSO) and NEAT Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook Book DescriptionWritten by Eyal Wirsansky, a senior data scientist and AI researcher with over 25 years of experience and a research background in genetic algorithms and neural networks, Hands-On Genetic Algorithms with Python offers expert insights and practical knowledge to master genetic algorithms. After an introduction to genetic algorithms and their principles of operation, you’ll find out how they differ from traditional algorithms and the types of problems they can solve, followed by applying them to search and optimization tasks such as planning, scheduling, gaming, and analytics. As you progress, you’ll delve into explainable AI and apply genetic algorithms to AI to improve machine learning and deep learning models, as well as tackle reinforcement learning and NLP tasks. This updated second edition further expands on applying genetic algorithms to NLP and XAI and speeding up genetic algorithms with concurrency and cloud computing. You’ll also get to grips with the NEAT algorithm. The book concludes with an image reconstruction project and other related technologies for future applications. By the end of this book, you’ll have gained hands-on experience in applying genetic algorithms across a variety of fields, with emphasis on artificial intelligence with Python.What you will learn Use genetic algorithms to solve planning, scheduling, gaming, and analytics problems Create reinforcement learning, NLP, and explainable AI applications Enhance the performance of ML models and optimize deep learning architecture Deploy genetic algorithms using client-server architectures, enhancing scalability and computational efficiency Explore how images can be reconstructed using a set of semi-transparent shapes Delve into topics like elitism, niching, and multiplicity in genetic solutions to enhance optimization strategies and solution diversity Who this book is for If you’re a data scientist, software developer, AI enthusiast who wants to break into the world of genetic algorithms and apply them to real-world, intelligent applications as quickly as possible, this book is for you. Working knowledge of the Python programming language is required to get started with this book.