Índice general

El libro tiene 11 capítulos y 108 secciones: 74 de nivel BásicoB, 23 de nivel AvanzadoA y 11 de nivel Para saber más+. El recorrido básico son las secciones azules: se leen seguidas, capítulo a capítulo, sin las demás. Las avanzadas amplían el recorrido básico y suelen apoyarse en él; «Para saber más» cierra cada capítulo con lecturas y temas que el libro no desarrolla.

Las actividades —67 ejemplos reproducibles, 54 cajas «En la aplicación» y 88 ejercicios— están listadas en el índice de actividades, por capítulo y por herramienta.

El libro de un vistazo

Capítulo	B	A	+	Ejemplos	En la aplicación	Ejercicios
1. Evolución y optimización	6	0	1	0	1	7
2. El ciclo y las decisiones de diseño	9	1	1	3	3	9
3. Representar soluciones	7	5	1	10	8	12
4. Inicializar y evaluar	8	5	1	13	11	14
5. Seleccionar a los padres	6	1	1	6	6	3
6. Cruzar	8	2	1	10	9	7
7. Mutar	7	2	1	9	8	7
8. Reemplazar y parar	6	2	1	5	4	6
9. Parámetros y aleatoriedad	7	3	1	5	2	10
10. El viajante de principio a fin	6	2	1	6	1	8
11. Recapitulación	4	0	1	0	1	5
Total	74	23	11	67	54	88

1. Evolución y optimización

• 1.1 La idea de Darwin B
• 1.2 ¿Qué hace evolutivo a un sistema? B
• 1.3 Dos fuerzas que tiran en sentidos opuestos B
• 1.4 Optimizar es buscar B
• 1.5 Explorar y explotar B
• 1.6 De la evolución natural a la artificial B
• 1.7 Ampliaciones +

2. El ciclo y las decisiones de diseño

• 2.1 Una población de soluciones B
• 2.2 El ciclo B
• 2.3 Del ciclo al pseudocódigo B
• 2.4 Una generación a mano: representar y evaluar B
• 2.5 Seleccionar con la ruleta B
• 2.6 Cruzar y mutar B
• 2.7 Reemplazar y comparar B
• 2.8 Las nueve decisiones de diseño B
• 2.9 De una generación a una ejecución B
• 2.10 Variantes del ciclo A
• 2.11 Ampliaciones +

3. Representar soluciones

• 3.1 Genotipo y fenotipo B
• 3.2 Binaria: enteros y reales B
• 3.3 Binaria: cuántos bits hacen falta B
• 3.4 Entera: un número por decisión B
• 3.5 Permutaciones: un orden B
• 3.6 Real: el cromosoma es el punto B
• 3.7 Cromosomas válidos y soluciones factibles B
• 3.8 Binaria: saltos de Hamming y código Gray A
• 3.9 Matriz binaria: una restricción que no se absorbe A
• 3.10 Qué hacer con los cromosomas infactibles A
• 3.11 Reales fuera de la caja A
• 3.12 Qué hace buena a una representación A
• 3.13 Ampliaciones +

4. Inicializar y evaluar

• 4.1 Una población al azar B
• 4.2 Barajar una permutación B
• 4.3 Diversidad y factibilidad de la población inicial B
• 4.4 Sembrar con una heurística: un contraejemplo B
• 4.5 Del cromosoma a la aptitud B
• 4.6 Minimizar un coste: del objetivo a la aptitud B
• 4.7 Restricciones como penalización B
• 4.8 El coste de evaluar B
• 4.9 Cubrir mejor la caja: cuasialeatoria e hipercubo latino A
• 4.10 Diversificación secuencial A
• 4.11 Inicialización factible A
• 4.12 Paisaje de aptitud A
• 4.13 Aptitud con ruido A
• 4.14 Ampliaciones +

5. Seleccionar a los padres

• 5.1 ¿Quién se reproduce? B
• 5.2 Torneo B
• 5.3 Ruleta B
• 5.4 Cuando la ruleta deja de distinguir B
• 5.5 Truncamiento: un contraejemplo B
• 5.6 Selección y diversidad a lo largo de generaciones B
• 5.7 Otros mecanismos de selección A
• 5.8 Ampliaciones +

6. Cruzar

• 6.1 ¿Para qué cruzar? B
• 6.2 Cruce en un punto y en dos puntos B
• 6.3 Cruce uniforme B
• 6.4 Cruzar números reales B
• 6.5 Permutaciones: por qué no sirve el cruce en un punto B
• 6.6 Cruce OX B
• 6.7 Cruce PMX B
• 6.8 Cruce CX B
• 6.9 Otros cruces A
• 6.10 Qué conserva cada operador A
• 6.11 Ampliaciones +

7. Mutar

• 7.1 ¿Para qué mutar? B
• 7.2 Binaria: inversión de bits B
• 7.3 Enteros: reinicio aleatorio y deslizamiento B
• 7.4 Reales: mutación gaussiana B
• 7.5 Permutaciones: por qué no sirve el reinicio aleatorio B
• 7.6 Intercambio, inserción e inversión B
• 7.7 ¿Cuánto mutar? B
• 7.8 Otras mutaciones A
• 7.9 Qué cambia y qué conserva cada operador A
• 7.10 Ampliaciones +

8. Reemplazar y parar

• 8.1 ¿Quién pasa a la generación siguiente? B
• 8.2 Reemplazo generacional B
• 8.3 Elitismo B
• 8.4 Estado estacionario B
• 8.5 El elitismo a lo largo de una ejecución B
• 8.6 ¿Cuándo parar? B
• 8.7 Variantes del estado estacionario A
• 8.8 (μ + λ), (μ, λ) y élites mayores A
• 8.9 Ampliaciones +

9. Parámetros y aleatoriedad

• 9.1 Un algoritmo que depende del azar B
• 9.2 Probabilidad de cruce y de mutación B
• 9.3 Una ejecución no basta B
• 9.4 Comparar dos configuraciones B
• 9.5 Ajustar con casos parecidos B
• 9.6 ¿Qué buscas? B
• 9.7 Presión selectiva y diversidad B
• 9.8 ¿Cuántas réplicas? A
• 9.9 Parámetros que interactúan A
• 9.10 Operadores, representación y localidad A
• 9.11 Ampliaciones +

10. El viajante de principio a fin

• 10.1 Primero, observa B
• 10.2 El problema y su representación B
• 10.3 Una generación a mano B
• 10.4 Qué pasó en la ejecución B
• 10.5 La élite en el reemplazo B
• 10.6 Del ensayo al caso real B
• 10.7 EvoTraveller por dentro A
• 10.8 Mejorar el algoritmo A
• 10.9 Ampliaciones +

11. Recapitulación

• 11.1 Las nueve decisiones, de un vistazo B
• 11.2 Un mapa por representación B
• 11.3 Errores frecuentes B
• 11.4 Diseñar para un problema nuevo B
• 11.5 Lo que queda fuera +