Optimización Evolutiva para Tesistas, Investigadores y Profesionales
Aprende a encontrar la solución óptima en espacios de búsqueda gigantescos donde los métodos tradicionales fallan.
Ficha Técnica del Taller
Todo lo que necesitas saber antes de comenzar:
Conoce más sobre la trayectoria académica, investigaciones y publicaciones del instructor:
Una sola herramienta, infinitas aplicaciones
Si tu proyecto involucra métricas de interés, los Algoritmos Genéticos son para ti:
📊 Economía y Finanzas
Optimización de portafolios de inversión y modelos de equilibrio.
🧬 Biología y Salud
Alineamiento de secuencias (MSA) y planificación de radioterapia.
🚚 Logística y Rutas
Problema del viajante (TSP) y ruteo de vehículos de carga (VRP).
🏗️ Ingeniería y Energía
Diseño de estructuras, perfiles alares y despacho de energía.
Temario del Taller
Comienza con la Fase 1 y continua con el ciclo evolutivo completo:
- Traducción del problema real: Del Genotipo al Fenotipo.
- Codificación de cromosomas en Python (Binaria y Real).
- Diseño y evaluación de la Función de Aptitud (Fitness).
- Inicialización de la Generación 0 y muestreo de diversidad.
Selección por Torneo, Rueda de Ruleta, Selección por Rango y preservación de élites.
Cruzamiento de 1 punto, N puntos y Uniforme para heredar bloques constructivos.
Inversión de bits (Bit Flipping), preservación de diversidad y proyectos aplicados (Rastrigin).
El taller se imparte dentro del entorno privado Moodle en www.denivel.com
Puedes ingresar directamente con las siguientes credenciales:
🚀 Desarrollo de Proyectos a Medida
En Natural Code Lab también trabajamos por proyecto. Los Algoritmos Genéticos poseen aplicaciones específicas en cualquier área donde exista un problema bien definido con una función a optimizar (ya sea de maximización o minimización).
Estudiantes de Posgrado
Desarrollo del capítulo de procesamiento computacional, simulación u optimización para tesis de Maestría o Doctorado.
Investigadores
Optimización evolutiva aplicada a Biología, Medicina, Economía, Finanzas, Ecología, Agronomía, Sociología o Turismo.
Proyectos Industriales
Reducción de costos operativos, eficiencia energética, logística de distribución y diseño de componentes.
Docentes y Aficionados
Asesoría personalizada, desarrollo de scripts a la medida en Python y modelos educativos de simulación.
Ejemplos de Variables que el Algoritmo Genético Puede Optimizar:
- Secuenciación y ruteo de vehículos (VRP / TSP).
- Asignación de horarios académicos o laborales (Timetabling).
- Selección de subconjuntos de genes o variables clave.
- Alineamiento múltiple de secuencias biológicas (MSA).
- Pesos de portafolios de inversión (Modelo de Markowitz).
- Dimensiones físicas, geometría alar o estructuras de acero.
- Dosis medicamentosas y ángulos de radioterapia.
- Parámetros de riego, mezclas de insumos o modelos metabólicos.
💬 ¿Tienes un proyecto o consulta específica?
Cotiza tu proyecto a la medida o resuelve tus dudas directamente con el instructor por el canal que prefieras:
Da el siguiente paso en tu proyecto de investigación
Ingresa a la plataforma y domina la inicialización de algoritmos genéticos en Python.
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