Introducción a los algoritmos genéticos
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Publicado:
nov 8, 2013
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Resumen
Este documento presenta una introducción a los algoritmos genéticos AGs, como resultado de la revisión bibliografía por parte del grupo de investigación de inteligencia artificial de la universidad Santo Tomas, haciendo énfasis en los siguientes aspectos: los AGs, la robustez en la optimización tradicional y en los métodos de búsqueda, sus metas, algunos campos de aplicación, y cómo funcionan.
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Cómo citar
Niño, J. A. (2013). Introducción a los algoritmos genéticos. In Vestigium Ire, 3(1). Recuperado a partir de http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ivestigium/article/view/160
Número
Sección
In Vestigium Ire Vol.3
Investigium Ire de http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ivestigium esta bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 License.
Citas
AMADOR, N. J., PINEDA, W., Diseño y desarrollo de algoritmos y sistemas de control por clonación artificial de un sensor de viscosidad. Tesis de Maestria en ciencias Computacionales, 193p., 2006
GOLDBERG, D.E. Genetic algorithms in search, optimization & Machine Learning. Reading: Addison- Wesley, 1989.
MITCHELL, M. An Introduction to genetic algorithms. Eight edition. Cambridge: MIT Press, 2002
MUÑOZ, A.F., Aplicación de los algoritmos genéticos en la identificación y control de bioprocesos por clonación artificial. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetic V. 19 No.2 58-76, 1998.
Jairo Amador Niño. Licenciado en matemáticas UPTC. Ingeniero de sistemas UAN. Especialista en telemática UNIBOYACÁ. Magister en ciencias computacionales UNAB- TEC Mexico. Docente universidad Santo Tomas.
GOLDBERG, D.E. Genetic algorithms in search, optimization & Machine Learning. Reading: Addison- Wesley, 1989.
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Jairo Amador Niño. Licenciado en matemáticas UPTC. Ingeniero de sistemas UAN. Especialista en telemática UNIBOYACÁ. Magister en ciencias computacionales UNAB- TEC Mexico. Docente universidad Santo Tomas.