Algoritmos Genéticos con Python (Spanish Edition) baixar o livro de graça

Los algoritmos genéticos son una de las herramientas que puedes usar para aplicar el aprendizaje automático al hallazgo de soluciones buenas (a veces incluso óptimas) a problemas que tienen miles de millones de soluciones posibles. Este libro te ofrece experiencia en hacer que los algoritmos genéticos funcionen, usando proyectos de ejemplo fáciles de seguir a los que puedes recurrir cuando aprendas a usar otras herramientas y técnicas de aprendizaje automático. Cada capítulo es un tutorial paso a paso que te ayuda a desarrollar tus habilidades en el uso de los algoritmos genéticos para resolver problemas usando Python.

• ¡Hola Mundo! - Adivina una contraseña dado el número de letras correctas en la conjetura. Construye un motor de mutación.

• El Problema One-max - Produce un arreglo de bits donde todos son unos. Expande el motor para funcionar con cualquier tipo de gen.

• Números ordenados - Produce un arreglo de enteros ordenados. Demuestra el manejo de múltiples objetivos y restricciones de aptitud entre genes.

• El problema de las ocho reinas - Encuentra posiciones seguras para las reinas en un tablero de 8x8 y luego expande a NxN. Demuestra la diferencia entre fenotipo y genotipo. Ver el código de muestra.

• Coloración de grafos - Colorea un mapa de países donde el español es el idioma nacional usando sólo 4 colores. Introduce conjuntos de datos estándar y trabajo con archivos. También introduce el uso de reglas para trabajar con las restricciones de los genes.

• El problema de las cartas - Más restricciones genéticas. Introduce la mutación personalizada, los algoritmos meméticos y la técnica de la suma por diferencia. También muestra un cromosoma en el que la manera de usar un gen depende de su posición en el arreglo de genes.

• El problema de los caballos - Encuentra el número mínimo de caballos que hacen falta para atacar todas las posiciones en un tablero. Introduce los genes personalizados y la creación de arreglos de genes. También demuestra los mínimos y máximos locales.

• Cuadrados mágicos - Encuentra cuadrados en los que todas las filas, columnas y ambas diagonales de una matriz de NxN tengan la misma suma. Introduce el recocido simulado.

• El problema de la mochila - Optimiza el contenido de un recipiente para una o más variables. Introduce la ramificación y poda, así como los cromosomas de longitud variable.

• Resolver ecuaciones lineales - Encuentra las soluciones de las ecuaciones lineales con 2, 3 y 4 incógnitas. Variación de ramificación y poda. Refuerza la flexibilidad del genotipo.

• Generación de Sudoku - Un ejercicio guiado para generar rompecabezas sudoku.

• El problema del viajante - Encuentra la ruta óptima para visitar ciudades. Introduce la recombinación y una reserva de padres.

• Aproximarse a Pi - Encuentra los dos números de 10 bits cuyo dividendo está más cerca de Pi. Introduce el uso de un algoritmo genético para optimizar otro.

• Generación de ecuaciones - Encuentra la ecuación más corta que produce un resultado específico usando la suma, la resta, la multiplicación, etc. Introduce la programación genética simbólica.

• El problema de la cortadora de césped - Genera una serie de instrucciones que hacen que una cortadora de césped corte un campo de césped. Programación genética con estructuras de control, objetos y funciones definidas automáticamente (FDAs).

• Circuitos lógicos - Genera circuitos que se comportan como puertas básicas, combinaciones de puertas y finalmente un sumador de 2 bits. Introduce los nodos de árboles y los algoritmos de escalada.

• Expresiones regulares - Encuentra expresiones regulares que coincidan con las cadenas buscadas. Introduce la reparación de cromosomas y el control de crecimiento.

• Tres en raya - Crea reglas para jugar al juego sin perder. Introduce la selección por torneos.

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