https://www.imosver.com/ca/libros/algoritmos-geneticos-con-python-AST0023313AST0023313Algoritmos Genéticos con Python15.11Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenético crecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han ahttps://static.serlogal.com/imagenes_small/9788426/978842672985.jpgLibrosLibros/FORMACIONEn stockMARCOMBO000https://static.serlogal.com/imagenes_small/9788426/978842672985.jpg15.950.792020/08/019788426729859Daniel Gutiérrez, Alejandro Tapia y Alvaro RodríguezLibrosaño_2020idioma_CastellanoCformato_Tapa blanda o Bolsilloautor_Daniel Gutiérrez, Alejandro Tapia y Alvaro Rodríguezsaga_SIN COLECCION
Aquest tipus de galetes permeten a l'usuari la navegació a través d'una pàgina web, plataforma o aplicació i la utilització de les diferents opcions o serveis que hi hagi.
imosverlaravel_session
Descripció
Aquesta galeta és necessària perquè el lloc web funcioni i no es pot desactivar en els nostres sistemes.
Duració
Sesión
Dependències
Domini
imosver.com
OCT8NE
Descripció
Aquesta galeta s'utilitza per al correcte funcionament del Xat d'Oct8ne per prestar el servei d'atenció al client a l'usuari.
Són aquelles que possibiliten el seguiment i anàlisi del comportament dels usuaris a la nostra pàgina. La informació recollida s'utilitza per a la mesura de l'activitat dels usuaris al lloc web i l'elaboració de perfils de navegació dels usuaris.
_clsk
Descripció
Registra dades estadístiques del comportament del visitant a la web. Això s'utilitza per a anàlisis interns per part de l'operador del lloc web.
Duració
1 any
Dependències
_clsk,MUID,_clck
Domini
logglytrackingsession
Descripció
Identifica i registra la sessió de l'usuari amb finalitats analítiques.
Duració
Sesión
Dependències
Domini
.imosver.com
GOOGLE_ANALYTICS
Descripció
Registra una identificació única que s'utilitza per generar dades estadístiques sobre com utilitza el visitant el lloc web.
Duració
1 any
Dependències
Domini
.imosver.com
Són aquelles que ens permeten adaptar la navegació a la nostra pàgina web a les seves preferències (per exemple, idioma, navegador utilitzat, etc.).
_fbp
Descripció
Utilitzat per Facebook per oferir una sèrie de productes publicitaris, com ara ofertes en temps real de tercers anunciants.
Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenético crecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han abierto camino en el ámbito de la ingeniería como una de las herramientas más prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques clásicos de la ingeniería. Los algoritmos genéticos son estrategias de resolución de problemas de optimización basados en la teoría de la selección natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos más aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su información genética. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes áreas de la ingeniería. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos genéticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares en la actualidad y con más crecimiento durante los últimos años. Los contenidos del libro se han diseñado para que sean sencillos, concisos y fáciles de implementar, con ejemplos directos de aplicación para que pueda practicar desde la primera página. Con este libro aprenderá a: oEntender la naturaleza y el funcionamiento de los algoritmos genéticos, comprendiendo las diferentes operaciones y procesos que lo componen. oConocer las diferentes implementaciones de los algoritmos genéticos de mayor relevancia, así como identificar las ventajas e inconvenientes de cada uno para determinar su potencial para resolver un determinado problema. oConocer a fondo y utilizar los diferentes operadores (selección, mutación y cruce) que la librería deap pone a su disposición. oDesarrollar un algoritmo genético desde cero en Python y utilizarlo para resolver sus propios problemas de ingeniería. oConocer y estudiar aplicaciones de relevancia de algoritmos genéticos en el ámbito de la ingeniería, tales como la gestión del despacho económico, el diseño de plantas hidroeléctricas o la disposición de sensores inalámbricos.