Algoritmos genéticos para funciones continuas
| dc.audience | generalPublic | |
| dc.contributor.advisor | Sandoval Solís, Lourdes | |
| dc.contributor.author | Hernández Molina, Esmeralda | |
| dc.contributor.director | Sandoval Solís, Lourdes | |
| dc.coverage.place | Biblioteca Central 3er. piso | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-12T19:19:43Z | |
| dc.date.available | 2026-01-12T19:19:43Z | |
| dc.date.issued | 1999 | |
| dc.description.abstract | Resumen Objetivo general. El objetivo principal de esta tesis es mostrar como es que los algoritmos genéticos operan con una función F(X) para ello se escogerá a los operadores mas comunes y utilizados dentro de esta nueva técnica de búsqueda. También se utilizan dos operadores no tan comunes pero que serán en gran parte un tema importante de esta tesis, ya que al realizar la investigación se encontró que existe muy poca información acerca de ellos, además se hará una implementación para estudiarlos mejor y ver cómo operan. También se explicará como es que funcionan estos operadores, como es que ellos trabajan en conjunto para dar los resultados esperados, dentro de un software que se implementó con los operadores cruzamiento, mutación, transcripción e inversión. Para lograr este objetivo se estudiará un software que se obtuvo de la red y se adaptará a las necesidades requeridas. Objetivos particulares. Observar el comportamiento que tiene en conjunto los operadores genéricos cruzamiento, mutación, inversión y transcripción haciendo variar las probabilidades de cada uno de ellos. Dar una explicación sencilla de los algoritmos genéricos y cualquier persona que estén interesada en ellos le pueda ser de utilidad de trabajo. Dar una explicación sencilla de los algoritmos genéricos y cualquier persona que está interesada en ellos le pueda ser de utilidad este trabajo. Dar una explicación sencilla de los algoritmos genéricos y cualquier persona que está interesada en ellos le pueda ser de utilidad este trabajo. El trabajo esta estructurado de la siguiente manera. Capítulo 1 Proporciona una visión general de los algoritmos genéticos este capítulo tiene como objetivo hacer que el lector se familiarice con los conceptos básicos que se manejan en esta técnica se dan a conocer también cuales son los operadores que se están manejando en esta tesis como son: Cruzamiento, Mutación, Inversión, y Transcripción. El capítulo 2 presenta una explicación de los algoritmos genéricos, desde un punto de vista formal, En este capitulo se dan los fundamentos matemáticos que han permitido que está técnica sea eficiente, y se plantea el modelo matemático que describe el comportamiento de los operadores genéticos. El capítulo 3 se hace una descripción detallada del software que se implementó. Y por último en el capítulo 4 y 5 se muestran resultados y conclusiones obtenidas. | |
| dc.identifier.bibrecord | CO1999 H557 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12371/30846 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | |
| dc.rights.acces | restrictedAccess | |
| dc.subject.lcc | Matemáticas--Análisis--Métodos análiticos solución de problemas físicos--Optimización--Método basado en evolución | |
| dc.subject.lcc | Programación genética--Informatica | |
| dc.subject.lcc | Sistemas de clasificación de aprendizaje | |
| dc.thesis.career | Licenciatura en Ciencias de la Computación | |
| dc.thesis.degreediscipline | Área de Ingeniería y Ciencias Exactas | |
| dc.thesis.degreegrantor | Facultad de Ciencias de la Computación | |
| dc.thesis.degreetoobtain | Licenciado (a) en Ciencias de la Computación | |
| dc.title | Algoritmos genéticos para funciones continuas | |
| dc.type | Tesis de licenciatura | |
| dc.type.degree | Licenciatura |