Computación Evolutiva

Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
Universidad Nacional de Colombia
 
Profesor:
Ing. Fabio A. González O., Ph.D.
Of. 114, Edif. Nuevo de Ingeniería
fagonzalezo@unal.edu.co



Contenido


Descripción del curso

Objetivo

El propósito de este curso es estudiar algunas de las técnicas más importantes de computación evolutiva, con especial énfasis en Algoritmos Genéticos. El curso cubre: los principios biológicos, los conceptos fundamentales y la aplicación de estas técnicas a la solución de problemas  concretos.

Metodología

Contenido

El curso comprenderá el desarrollo de los siguientes temas:

Temas
Lecturas Recomendadas
1.  Introducción

  1.1 Evolución natural
[Co04] sec 2.1 a 2.10 y sec 4.1 a 4.2, [Sa80] cap 2, [Be01] cap 3 y 8
  1.2 Panorámica de computación evolutiva
[Co04] sec 2.11 a 2.23 y cap 3
  1.3 Problemas de optimización y búsqueda
[Co04] sec 1.2 y 1.3, [Mi&Fo00] cap 1 y 3
2. Algoritmos genéticos

  2.1 Generalidades
[Co04] sec 4.3, [Go89] cap 1
  2.2 Representación
[Co04] cap 5, [Mi&Fo00] sec 7.1
  2.3 Función de aptitud
[Co04] sec 10.1 y [Mi&Fo00] sec 7.2 y 9.1
  2.4 Selección
[Co04] cap 6, [Mi&Fo00] sec 7.4
  2.5 Operadores de variación genética
[Co04] cap 7 y 8, [Mi&Fo00] sec 7.3
  2.6  Ajuste de parámetros
[Co04] cap 9, [Mi&Fo00] cap 10
  2.6 Implementación
[Co04] cap 11 y  [Go89] cap 3
  2.7 Aplicaciones
[Co04] cap 14
3. Programación Genética

  3.1 Representación
[Co04] sec 5.5 , [Ko92] cap 5 y 6
  3.2 Operadores genéticos
[Co04] sec 7.5.1 y 8.2 , [Ko92] cap 6
  3.3 Función de aptitud
[Ko92] cap 6 y 7
4. Teoría

  4.1 Teorema del esquema
[Go89] cap 2, [Co04] sec 12.1 a 12.3
  4.2 No free-lunch theorem
[Co04] sec 12.4
  4.3 Otros tópicos
[Co04] sec 12.5 a 12.12
5. Tópicos avanzados

  5.1 Optimización multi-objetivo
[Co04] sec 10.2
  5.2 Optimización multi-modal

  5.3 Operadores avanzados
[Co04] cap 13
  5.4 AG's paralelos
[Co04] cap 15
  5.5 Coevolución

  5.6 Sistemas híbridos

  5.7 Vida artificial

Evaluación

Exposición 10%
Examen parcial
20%
Proyecto final 
30%
Talleres, quices y participación 40%

Bibliografía

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Talleres y proyectos

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Material de apoyo y recursos

Software: 
Artículo (clase Marzo 25):
Presentaciones:
Recursos bibliográficos sobre Computación Evolutiva:
Otros links:
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