Algoritmos Genéticos con Python: un Enfoque Práctico para Resolver Problemas de Ingeniería
Investigadores de la Universidad de Sevilla publican un libro sobre una de las herramientas más prometedoras del momento, estrategias de resolución de problemas de optimización basados en la teoría de la selección natural de Darwin donde 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.
Fuente: Universidad de Sevilla
Daniel Gutiérrez Reina, del Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universidad de Sevilla, Álvaro Rodríguez del Nozal, miembro del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la US, y Alejandro Tapia Córdoba, del Departamento de Ingeniería de la Universidad Loyola Andalucía, acaban de publicar ‘Algoritmos Genéticos con Python: un Enfoque Práctico para Resolver Problemas de Ingeniería’ (Marcombo).
Daniel Gutiérrez Reina, Álvaro Rodríguez del Nozal y Alejandro Tapia Córdoba, autores del libro.
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, los investigadores nos proponen adentrarnos 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 se pueda practicar desde la primera página.
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