4.47.4.5 Algoritmos Evolutivos en Optimización Combinatoria (8 horas) [Habilidades ]

Referencias Bibliográficas: [Rozenberg et al., 2012,Mitchell, 2004,da Cruz, 2003] Temas
  1. Espacios discretos y finitos
  2. Algoritmos Evolutivos discretos: definición, modelo discreto generalizado
  3. Algoritmos Evolutivos de orden: representación de soluciones, operadores de orden: cruces, mutaciones
  4. Aplicaciones: Quadratic assignment Problem – QAP, Travelling Salesman Problem – TSP
  5. Problemas de Planificación: variables típicas, carácteristicas, representación, codificadores, evaluación de una planificación.

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)

  1. Comprender e identificar el uso de Computación Evolutiva en problemas de optimización combinatoria
  2. Evaluar la aplicación de computación evolutiva en problemas reales discretos



Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM