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Algoritmos Genéricos, Referencias Bibliográficas - Coggle Diagram
Algoritmos Genéricos
Definición y Características
Técnica de Inteligencia Artificial Subsimbólica
Metaheurística estocástica y no determinista
Inspiración en selección Natural y Genética
Eficaces para evadir ótimos locales
Búsqueda en espacios de datos masivos
Estructura del problema
Población inicial (Conjunto de individuos)
Individuo (Solución potencial al problema)
Cromosoma (Representación en Vectores)
Genes (Variables codificadas, usualmente binarias)
Genotipo (Información) vs Fenotipo (Expresión física)
Optimización y aplicaciones
Problemas complejos (Np-Complejos)
Optimización combinada y no lineal
CRM:Perfilado de clientes rentable
Logística:gestión de stocks y rutas
Finanza: optimización de Portafolios
Dinámica evolutiva
Formación de nuevas generaciones
Proceso interactivo de mejora
Criterios de Paro
Número determinado de interacciones
Estabilización de la función objetivo
Lógica y proceso operativo
Evaluación de aptitud (Fitness)
Función objetivo para medir bondad
Asignación de puntuación por rentabilidad
Operadores genéticos
Selección
Mecanismo de ruleta
Reproducción de los más aptos
Elitismo Preservar al mejor)
Mutación
Alteración aleatoria de Genes
Previene estancamientos en soluciones subóptimas
Cruzamiento (Crossover)
Intercambio de información genética
Puntos de corte o Quiasmas
Referencias Bibliográficas
elcolegionacionalmx. (2024, 15 de enero). Curso. Una introducción a la computación evolutiva: conceptos básicos y aplicaciones. Primer día [Video]. YouTube.
https://www.youtube.com/watch?v=bxbvc3HlYUI
Kuri, Á. (2002). Algoritmos genéticos. Instituto Politécnico Nacional. Recuperado de la base de datos elibrocatedra.
Núñez Letamendia, L. (2001). La gestión de clientes en el comercio electrónico. Aplicación de Algoritmos Genéticos (AG) al CRM. Economía industrial, 83–92. Recuperado de
https://www.mintur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaIndustrial/
Revista EconomiaIndustrial/340/7LauraNunez.pdf