Descripcion
La computacion evolutiva (evolutionary computation) estudia
algoritmos de busqueda y optimizacion inspirados en los mecanismos de
la genetica y la seleccion natural. Estos algoritmos han sido aplicados
exitosamete en areas muy variadas: medicina, ingenieria, economia, robotica,
aeronautica, y biotecnologia entre otras. En este curso estudiaremos
los paradigmas principales que se utilizan hoy en dïa en la computacion
evolutiva: las estrategias evolutivas, la programacion evolutiva y los
algoritmos geneticos. En cada caso se abordara su inspiracion biologica,
su motivacion, su funcionamiento y algunas de sus aplicaciones. Finalmente
estudiaremos en mayor detalle el funcionamiento, fundamentos teoricos,
implementacion y operacion de los algoritmos geneticos, que constituyen
actualmente el paradigma evolutivo mas utilizado.
Horario y Lugar
- Martes: 8:00
a 9:30 AM, Lab. de Multimedios, Mys-110
- Martes: 8:00 a 9:30 AM, Lab. de
Multimedios, Mys-110
Noticias
Bibiliografia
- Libro de texto: A.E. Eiben and J.E. Smith, Introduction
to Evolutionary Computing, Springer, 2003, ISBN 3-540-40184-9
- Melanie Mitchell, An
Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, Cambridge,
Massachusetts, 1996.
- Notas
del curso: Introduccion
a la Computacion Evolutiva, preparadas por el Prof. Carlos
A. Coello Coello.
- Zbigniew Michalewicz & David B. Fogel, How
to Solve It: Modern Heuristics, Springer, Berlin, 2000 (PDF
Libro)
- David E. Goldberg, Genetic
Algorithms in Search Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley
Publishing Company, Reading, Massachusetts, 1989.
- Bibliografia
complementaria
Evaluacion
- 2 Tareas: (Tarea 1: 35 pts, Tarea 2: 40 Pts)
- Exposicion y Resumen de Paper Seleccionado :25 pts
.
Enunciados de las Tareas
- Tarea
1:
Simulated Annealing y Hillclimbing (SAT, TSP,o Numerico) (Escoger 2 de los 3 Problemas)
- Tarea
2: Algoritmos geneticos TSP, SAT, o Numerico (Escoger
2 de los 3 Problemas)
- Tarea 3: Seleccionar un paper de
aplicacion de Algortimos Evolutivos en un problema de su eleccion,
leer, comprender y presentar una exposicion y resumen del mismo.
Cronograma
|
SEM |
Martes
|
Jueves |
|
1
09/01-13/01 |
Introduccion, caracteriticas del curso, aspectos administrativos,
bibliografïa.
Definicion del Horario |
Optimizacion y Busqueda
Optimizacion Clasica vs. Heuristicas
(Laminas,
Lectura: Capitulo 1 Notas del Curso de C. A. Coello) |
|
2
16/01-20/01 |
Conceptos Basicos de Buqueda: Casos de estudion: SAT, Agente
viajero y Optimizacion numerica (NLP). Vecindad y Busqueda Local
(Capt. 2 Michalewicz & Fogel, Laminas) |
Ascenso de Colina y Recocido Simulado (Hill Climbing, Simulated
Annealing). Enunciado
Tarea 1
(Laminas) |
|
3
23/01-27/01 |
Introduccion a la Computacion Evolutiva
(Capt. 1 Eiben & Smith, Laminas)
|
Algoritmos Evolutivos
(Capt.
2 Eiben & Smith, Laminas) |
|
4
30/01-03/02
|
Algoritmos Geneticos (Capt. 3 Eiben & Smith, Laminas) |
Entrega de la Tarea 1, con presentacion
de los estudiantes y discusion de resultados. Enunciado Tarea
2 |
|
5
06/02-10/02 |
Estrategias Evolutivas
(Capt. 4 Eiben & Smith, Laminas) |
Programacion Genetica
(Capt. 6 Eiben & Smith, Laminas) |
|
6
13/02-17/02 |
Como Tabajar con EAs
(Capt. 14 Eiben & Smith, Laminas) |
Control de los Parametros de los EAs
(Capt. 8 Eiben & Smith, Laminas) |
|
7
20/02-24/02 |
Entrega de la Tarea 2, con presentacion
de los estudiantes y discusi�n de resultados
Discusion Proyecto Final |
Problemas Multimodales y Multi-Objetivos
(Capt. 9 Eiben & Smith, Laminas) |
|
8
27/02-03/03 |
CARNAVAL |
Algoritmos Memeticos o Hibridos
(Capt. 10 Eiben & Smith, Laminas) |
|
9
06/03-10/03 |
Primera Entrega del Proyecto, presentacion
de los estudiantes y discusion. |
Formas Especiales de Evolucin: Coevolucion y Evolucion Interactiva
Entrega 1 del Proyecto Final.
(Capt. 13 Eiben & Smith, Laminas
Interac.) |
|
10
13/03-17/03 |
Teoria de los EAs
(Capt. 6 Eiben & Smith, Laminas)
|
Morfogenesis, L-systems y representacion generativa:
(Laminas,
Lectura: On
Genetic Algorithms and Lindenmayer Systems) |
|
11
20/03-24/03 |
Robotica Evolutiva y Vida Artificial |
Presentacion de Proyectos Finales |
|
12
27/03-31/03 |
Presentacion de Proyectos Finales |
Entrega de Notas y Revision |
Enlaces utiles
- ENCORE:
Apendice electronico de The Hitch-Hiker's Guide to Evolutionary Computation
Es un compendio muy util y completo, de cientos de archivos relacionandos
con la computacion evolutiva. Inlcuye; FAQs, software, bibliografia,
recursos, sitios, grupos de investigacion, etc.
- Otros
enlaces: sitios, codigo fuente, bibliografïa, compa#ias.
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de Clases
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