Formato: Libro | Autor: Rafael Alberto Moreno Parra | Descripción: El objetivo de este libro es mostrar una técnica conocida como “Regresión Simbólica”, la cual es una aplicación de los algoritmos genéticos para la búsqueda de patrones en una serie de datos.
Un uso de algoritmos genéticos para la búsqueda de patrones
Rafael Alberto Moreno Parra
*Este valor puede ser aproximado y podrá variar al momento del pago.
| 2019 | Impreso | 150 | Rústica | 17 x 24 cm. |
Descripción
El objetivo de este libro es mostrar una técnica conocida como “Regresión Simbólica”, la cual es una aplicación de los algoritmos genéticos para la búsqueda de patrones en una serie de datos.
No sólo es encontrar la mejor curva plana en una serie de datos con solo una variable independiente sino también para buscar patrones en una serie de datos donde hay dos o más variables independientes.
La “Regresión Simbólica”, por su naturaleza, requiere de trabajo intensivo por computadora, por lo tanto, se discuten los algoritmos generados, los lenguajes de programación utilizados y el cuidado que se debe tener para lograr un máximo desempeño.
Información adicional
| Peso | 0,150 kg |
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| Dimensiones | 17 × 24 cm |
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Tabla de contenido
Marcas registradasDedicatoria
Introducción
Capítulo 1
Algoritmo usado en regresión simbólica
Explicación del algoritmo
Tratamiento del azar
Generando la población inicial de individuos
Variando ecuaciones
Evaluando la ecuación
Capítulo 2
Diseño del software para implementar la regresión simbólica
Lenguaje de programación
Cálculos intensivos
No muchas operaciones de entrada y salida de datos
Uso intensivo de la memoria
Manejo de hilos
Primer método de generación y evaluación de expresiones
Segundo método de generación y evaluación de ecuaciones al azar
Tercer método de generación y evaluación de ecuaciones al azar
Teniendo en consideración los errores matemáticos
Optimizando el generador de números aleatorios
Optimizando el uso de la memoria
Optimizando el código (pocas clases e instancias)
Interacción con el usuario
Resultados obtenidos
Capítulo 3
Manejo del software de regresión simbólica
Carga de datos a encontrar tendencia
Seleccionar tamaño de la población
Inicio del proceso de la regresión simbólica
Resultados obtenidos
Prueba de los resultados en excel
Precaución al extrapolar
Capítulo 4
Detectando patrones con dos variables independientes y una dependiente
Teoría
Carga de datos a encontrar tendencia
Seleccionar tamaño de la población
Inicio del proceso de la regresión simbólica
Posible problema detectado en doble variable independiente
Capítulo 5
Probando la regresión simbólica
Comportamiento del dólar
Comportamiento de la temperatura en una región
Secuencia de números primos
Conclusiones de las pruebas
Capítulo 6
Futuros trabajos
Aplicar transformaciones 2D a la ecuación para encontrar la mejor
Transformación lineal
Transformación horizontal
Rotación
Procesos en paralelo
Referencias
Anexo 1. Código fuente de la aplicación en Delphi
(una variable independiente)
Anexo 2. Código fuente de la aplicación en Delphi
(dos variables independientes)
Anexo 3. Código fuente de la aplicación en c#. Entorno de consola
RAFAEL ALBERTO MORENO PARRA
Ingeniero de Sistemas, Maestría en Ingeniería con Énfasis en Ingeniería de Sistemas y Computación. Sus campos de trabajo e interés son el desarrollo de software, en particular, sistemas de información en web; y la inteligencia artificial, en particular, los algoritmos genéticos. Trabaja en la actualidad como docente investigador en la Universidad Libre Cali en la línea de investigación de “Servicios de TI e Ingeniería de Software”.
Se desempeñó en la empresa de software Open https://www.openintl.com/es/ como ingeniero de desarrollo por varios años (sistemas de información tipo Sistemas de procesamiento de transacciones y Sistemas de información geográficos), posteriormente como desarrollador de software independiente (sistemas de información en web) y docente en Ingeniería (enseñanza en algoritmia, lenguajes de programación, simulación, bases de datos e ingeniería de software) en varias universidades en Cali: Universidad San Buenaventura, Universidad Santiago de Cali y Universidad Autónoma de Occidente.
Ingeniero de Sistemas, Maestría en Ingeniería con Énfasis en Ingeniería de Sistemas y Computación. Sus campos de trabajo e interés son el desarrollo de software, en particular, sistemas de información en web; y la inteligencia artificial, en particular, los algoritmos genéticos. Trabaja en la actualidad como docente investigador en la Universidad Libre Cali en la línea de investigación de “Servicios de TI e Ingeniería de Software”.
Se desempeñó en la empresa de software Open https://www.openintl.com/es/ como ingeniero de desarrollo por varios años (sistemas de información tipo Sistemas de procesamiento de transacciones y Sistemas de información geográficos), posteriormente como desarrollador de software independiente (sistemas de información en web) y docente en Ingeniería (enseñanza en algoritmia, lenguajes de programación, simulación, bases de datos e ingeniería de software) en varias universidades en Cali: Universidad San Buenaventura, Universidad Santiago de Cali y Universidad Autónoma de Occidente.
