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Computación evolutiva - Aprovechamiento de algoritmos inteligentes para sistemas robóticos avanzados - cover

Computación evolutiva - Aprovechamiento de algoritmos inteligentes para sistemas robóticos avanzados

Fouad Sabry

Translator Guilherme Costa

Publisher: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]

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Summary

1. Computación evolutiva: Introducción a los modelos computacionales inspirados en la evolución.
 
2. Programación genética: Examina los sistemas adaptativos para programas en evolución.
 
3. Algoritmo genético: Analiza el poder de las técnicas de optimización genética.
 
4. Algoritmo evolutivo: Analiza los algoritmos impulsados ​​por la evolución biológica.
 
5. Computación bioinspirada: Examina los modelos computacionales inspirados en la naturaleza.
 
6. Programación evolutiva: Explora la simulación de la evolución en la resolución de problemas.
 
7. Crossover (algoritmo genético): Detalla los procesos de recombinación genética.
 
8. Mutación (algoritmo genético): analiza el papel de la mutación en la diversidad.
 
9. Cromosoma (algoritmo genético): describe las estructuras de datos genéticos.
 
10. Metaheurística: explora los marcos para encontrar soluciones casi óptimas.
 
11. Estrategia evolutiva: investiga los mecanismos adaptativos para la optimización.
 
12. Aptitud efectiva: define la evaluación de la aptitud en contextos evolutivos.
 
13. Convergencia prematura: advierte sobre los peligros de la optimización temprana.
 
14. Representación genética: examina la codificación de datos en algoritmos genéticos.
 
15. Algoritmo memético: cubre algoritmos híbridos que combinan búsquedas genéticas y locales.
 
16. Computación basada en humanos: analiza la influencia humana en la computación.
 
17. Computación lateral: examina las interacciones laterales en los sistemas computacionales.
 
18. Computación natural: explora la computación basada en procesos naturales.
 
19. Vida artificial: presenta sistemas similares a la vida real y sus aplicaciones.
 
20. Computación blanda: investiga métodos de computación flexibles y aproximados.
 
21. Neuroevolución de topologías aumentadas: profundiza en las redes neuronales en evolución.
Available since: 12/14/2024.
Print length: 229 pages.

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