Introducción a los Algoritmos Heurísticos

Técnicas de Búsqueda y Exploración de Estocástica de la Inteligencia Artificial

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Español
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Data Science
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Introducción a los Algoritmos Heurísticos
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Apr 2019
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What you will learn

Métodos de Búsqueda Estocásticos

Algoritmos de Optimización para problemas intratables

Algoritmo Génetico

Algoritmo de Selección Clonal

Optimización por Enjambre de Partículas

Búsqueda Armónica

Recocido Simulado

Optimización Multiobjetivo

Why take this course?

La Inteligencia Artificial es un campo de la Ciencias de la Computación que se compone de una gran cantidad de técnicas que sirven para resolver cualquier problema, es por eso que esta se subdivide en varios campos especializados en diferentes tareas.

Algunas de las técnicas de esos campos son los Algoritmos Heurísticos, que son usados para resolver problemas que pueden modelarse como de optimización de funciones o de búsqueda que son intratables en tiempos razonables por otro tipo de algoritmos.

Son sencillos de entender y adaptables casi a cualquier problema, de ahí su gran poder y uso para resolver problemas en la vida real, algunos de los usos que se les ha dado son:

  1. Planificación: Por ejemplo, en la tarea de diseño de rutas, las técnicas heurísticas son muy útiles para tratar problemas similares al clásico Problema del Agente Viajero, que consiste en la búsqueda de rutas más cortas o que conlleven un menor costo el recorrerse. Otro ejemplo para problemas de planificación sería la programación de actividades, estos algoritmos pueden ser utilizados para la programación de tareas en un periodo determinado de tiempo.

  2. Diseño: Los algoritmos heurísticos son muy útiles a la hora diseñar sistemas eléctricos y digitales así como la optimización en el diseño de circuitos integrados. También son usados para el diseño de topologías de Redes Neuronales.

  3. Simulación: En el trabajo de simulación, se ha hecho uso de estos para el modelado de sistemas y procesos observados en la naturaleza y también en la industria para la verificación de procesos, datos de experimentación y optimización.

  4. Control: Se aprovechan para el diseño de controladores para sistemas ésto es principalmente en sistemas dinámicos ya que se ajustan a la naturaleza de los algoritmos.

  5. Clasificación: La tarea de clasificación es una de las funciones más comunes en sistemas expertos, los algoritmos heurísticos son muy utilizados junto con el Reconocimiento de Patrones y las Redes Neuronales para dar solución a problemáticas de este tipo siempre trabajando en conjunto.

Como puede verse estos algoritmos tienen una amplia variedad de aplicaciones, por lo que conocer algunos de ellos es de gran utilidad para los profesionales en el campo de desarrollo de software.

Este curso esta dirigirlo a cualquiera que tenga que trabajar con alguna problemática similar a las antes mencionadas y deba darle una solución en forma de un software que lo haga.

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Valen
July 19, 2019
El instructor se centró en relatar pseudo códigos que se encuentran en cualquier libro, pero lo importante de estos temas en presentar como se implementan, que problemáticas se generan y como se pueden solucionar. Se perdió la platica 

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3/27/2019
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