Contenidos
Introducción a la Computación Evolutiva. Algoritmos
Evolutivos. Algoritmos Genéticos. Estrategias Evolutivas.
Programación Evolutiva. Programación Genética. Hibridación de
Algoritmos Evolutivos con Otras Técnicas: Algoritmos Meméticos.
Evaluación Experimental de Algoritmos Evolutivos.
Organización de los Contenidos -
Programa Analítico
Unidad 1: Introducción
Concepto de
computación evolutiva. Reseña histórica de la computación
evolutiva. Inspiración de la Biología: Teoría de la Evolución de
Darwin y Genética. Motivaciones para el estudio y la utilización
de computación evolutiva. Ejemplos de la aplicación de
computación evolutiva.
Unidad 2: Algoritmos Evolutivos
Concepto de algoritmo
evolutivo. Esquema general de un algoritmo evolutivo.
Componentes principales de un algoritmo evolutivo.
Comportamiento de un algoritmo evolutivo. Ejemplos de la
aplicación de algoritmos evolutivos. Posicionamiento de los
algoritmos evolutivos en el contexto de técnicas de optimización
global.
Unidad 3: Algoritmos Genéticos
Introducción. Reseña
histórica. Representación de soluciones. Operadores de
recombinación. Operadores de mutación. Métodos de selección de
padres. Métodos de selección de sobrevivientes. Ejemplos de la
aplicación de algoritmos genéticos.
Unidad 4: Estrategias Evolutivas
Introducción. Reseña
histórica. Representación de soluciones. Operadores de mutación.
Operadores de Recombinación. Métodos de selección de padres.
Métodos de selección de sobrevivientes. Ejemplos de la
aplicación de estrategias evolutivas.
Unidad 5: Programación Evolutiva
Introducción. Reseña
histórica. Representación de soluciones. Operadores de mutación.
Recombinación. Selección de padres. Métodos de selección de
sobrevivientes. Ejemplos de la aplicación de programación
evolutiva.
Unidad 6: Programación Genética
Introducción. Reseña
histórica. Representación de soluciones. Operadores de mutación.
Operadores de recombinación. Métodos de selección de padres.
Métodos de selección de sobrevivientes. Inicialización de la
población. Efecto bloat en programación genética. Ejemplos de la
aplicación de programación genética.
Unidad 7:
Hibridación de Algoritmos Evolutivos con
Otras Técnicas: Algoritmos Meméticos
Introducción.
Motivaciones para la hibridación de algoritmos evolutivos.
Concepto de algoritmo memético. Estructura general de un
algoritmo memético. Alternativas para la hibridación de
algoritmos evolutivos. Concepto de algoritmo de búsqueda local.
Estructura general de un algoritmo de búsqueda local. Guías para
el diseño de algoritmos meméticos. Ejemplos de la aplicación de
algoritmos meméticos.
Unidad 8: Evaluación Experimental de
Algoritmos Evolutivos
Introducción.
Desempeño de un algoritmo evolutivo: Aspectos a ser evaluados.
Métricas para la evaluación de algoritmos evolutivos. Instancias
para la evaluación de algoritmos evolutivos. Ejemplos de
evaluación experimental de algoritmos evolutivos.
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