Optimización con Metaheurísticas de Trayectoria en Python
Implementación de algoritmos Hill Climbing, Simulated Annealing, Tabu Search aplicados a problemas de VRP, TSP o JSP
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Jul 2024
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What you will learn
Comprender los conceptos y técnicas de metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización combinatoria, incluyendo su planteamiento matemático.
Adquirir habilidades en la implementación de algoritmos metaheurísticos como Hill Climbing, Simulated Annealing, entre otros, utilizando Python.
Aprender a aplicar y adaptar diferentes estrategias metaheurísticas para resolver problemas de optimización complejos en diversos contextos.
Desarrollar la capacidad de analizar y comparar la eficiencia y efectividad de distintos algoritmos metaheurísticos en problemas de optimización.
Obtener experiencia práctica en la solución de problemas de optimización combinatoria reales, utilizando técnicas y herramientas de programación avanzadas.
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5/13/2022
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5/24/2022
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