Seminario web: Algoritmos Genéticos en Python, Introducción a las Técnicas de Optimización Metaheurísticas
Este seminario está organizado por la rama de estudiantes del IEEE de la Universidad de Sevilla. El seminario web está también en el marco del evento SWYP: Students, Women in Engineering and Young Professionals 2020, cancelado por la crisis del Covid-19.
El seminario está compuesto de dos días:
Día 1: Algoritmos Genéticos en Python I: Introducción a las técnicas de optimización metaheurísticas ¿Sabes qué es un algoritmo genético? No está relacionado con la biología … o Sí. ¿Tienes un problema muy muy complicado y no sabes cómo resolverlo? Si puedes evaluar una posible solución a tu problema de manera rápida (pocos segundos) y/o tienes un buen ordenador, los algoritmos genéticos están ahí para ayudarte.
- Optimización metaheurística versus métodos tradiciones basados en gradiente.
- Complejidad de los problemas: P Vs NP.
- Introducción a los algoritmos genéticos.
- El problema del viajero o TSP.
Día 2: Algoritmos Genéticos en Python II: Introducción a los problemas con múltiples objetivos ¿Qué hacemos cuando tenemos problemas con más de un objetivo? Por ejemplo, en los problemas de ingeniería la potencia y el coste siempre hay que tenerlos en cuenta, y suelen ser contrapuestos. De forma que aumentar la potencia requiere aumentar el coste y viceversa. Para estos casos, tenemos que utilizar otro tipo de algoritmos genéticos: los algoritmos genético multiobjetivo.
- Pareto dominancia y frente de Pareto.
- Algoritmo NSGA-II.
- El problema de la suma de subconjuntos.
- Ejemplos de problemas de Ingeniería.