Ajuste Óptimo de Funciones mediante Algoritmos Genéticos
Una implementación en Java
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La forma clásica de abordar el problema de ajuste óptimo de un conjunto de pares de datos [(x1, y1), (x2, y2) . (xn-1, yn-1),( xn, yn)] consiste en fijar una función concreta, que dependa de ciertos parámetros, y después realizar una regresión de los mismos por el método de mínimos cuadrados. El problema con este método es que se necesita conocer la forma específica de la función que debe ajustar los puntos. Este libro ofrece una herramienta que, por medio de una función simple o compuesta (función de función), cuya estructura pueda definirse libremente, es capaz de explorar tant...
La forma clásica de abordar el problema de ajuste óptimo de un conjunto de pares de datos [(x1, y1), (x2, y2) . (xn-1, yn-1),( xn, yn)] consiste en fijar una función concreta, que dependa de ciertos parámetros, y después realizar una regresión de los mismos por el método de mínimos cuadrados. El problema con este método es que se necesita conocer la forma específica de la función que debe ajustar los puntos. Este libro ofrece una herramienta que, por medio de una función simple o compuesta (función de función), cuya estructura pueda definirse libremente, es capaz de explorar tanto el espacio de las funciones como el espacio de los parámetros (coeficientes), de modo que el usuario solo especifique la estructura formal de la función de ajuste y la herramienta se encargue del resto. La obra se centra en dar una solución a la búsqueda de una función de ajuste, por el método de regresión, mediante el empleo de algoritmos genéticos.
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