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Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical
Jos´e Manuel Colmenar
Adaptive and Bioinspired Systems Research Group
Jos´e Manuel...
´Indice
1 Introducci´on
2 Algoritmos Evolutivos
Caracter´ısticas
Algoritmos Gen´eticos
Programaci´on Gen´etica
3 Evoluci´o...
Introducci´on
Problemas de Optimizaci´on
20 40 60 80
50
100
150
200
250
300
350
Problemas “dif´ıciles”: NP-completo,
NP-du...
Introducci´on
Metaheur´ısticas
“Metaheur´ısticas clasificaci´on” de Johann “nojhan” Dr´eo and myself (translation to Spanis...
Algoritmos Evolutivos Caracter´ısticas
Algoritmos Evolutivos
Esquema general
Inicializar poblaci´on aleatoriamente (o no)....
Algoritmos Evolutivos Algoritmos Gen´eticos
Algoritmos Gen´eticos
Se basan en la codificaci´on del ADN en los cromosomas.
E...
Algoritmos Evolutivos Algoritmos Gen´eticos
Operadores Gen´eticos
Los operadores gen´eticos se aplican sobre el genotipo.
...
Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica
Programaci´on Gen´etica
Los individuos son ´arboles:
Expresiones artim´etica...
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La recombinaci´on consiste en intercambiar sub-´arbo...
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Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica
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Su utilidad m´as pr´actica es la obtenci´on de model...
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Su utilidad m´as pr´actica es la obtenci´on de model...
Evoluci´on Gramatical Introducci´on
Caracter´ısticas
Evoluci´on Gramatical
Forma de programaci´on gen´etica basada en gram...
Evoluci´on Gramatical Gram´aticas
Gram´atica
Una gram´atica se define con los siguientes
elementos:
N: conjunto de elemento...
Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on
Proceso de decodificaci´on (Mapeo)
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Evoluci´on Gramatical Operadores
Operadores Gen´eticos
Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla...
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La mutaci´on es m´as “radical” si afecta a un s´ımbolo no terminal....
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Conclusiones Resumen
Beneficios de la Evoluci´on Gramatical
Ventajas sobre Algoritmos Gen´eticos
Utiliza el cromosoma parci...
Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas
Aplicaciones
Obtenci´on de modelos para glucosa en
diab´eticos.
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Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas
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Obtenci´on de modelos para glucosa en
diab´eticos.
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Preguntas
Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical
Jos´e Manuel Colmenar
josemanuel.co...
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Fundamentos de la Evolución Gramatical - Dr. José Manuel Colmenar Verdugo

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La Evolución Gramatical (expresión proveniente del inglés Grammatical Evolution), es una técnica de computación evolutiva cuya principal característica es la aplicación de una gramática en el proceso de decodificación de los individuos. El objetivo de esta conferencia es proporcionar una visión clara y detallada de las características fundamentales de esta técnica, mostrando además casos prácticos de aplicación donde se analizarán ventajas e inconvenientes en su uso.

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Fundamentos de la Evolución Gramatical - Dr. José Manuel Colmenar Verdugo

  1. 1. Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical Jos´e Manuel Colmenar Adaptive and Bioinspired Systems Research Group Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 1 / 18
  2. 2. ´Indice 1 Introducci´on 2 Algoritmos Evolutivos Caracter´ısticas Algoritmos Gen´eticos Programaci´on Gen´etica 3 Evoluci´on Gramatical Introducci´on Gram´aticas Decodificaci´on Operadores 4 Conclusiones Resumen Aplicaciones Pr´acticas Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 2 / 18
  3. 3. Introducci´on Problemas de Optimizaci´on 20 40 60 80 50 100 150 200 250 300 350 Problemas “dif´ıciles”: NP-completo, NP-duro, ... Gran espacio de soluciones. Lenta evaluaci´on. Fuerza bruta no es efectiva. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 3 / 18
  4. 4. Introducci´on Metaheur´ısticas “Metaheur´ısticas clasificaci´on” de Johann “nojhan” Dr´eo and myself (translation to Spanish) Disponible bajo la licencia CC BY-SA 3.0 v´ıa Wikimedia Commons https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Metaheur %C3 %ADsticas clasificaci %C3 %B3n.png Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 4 / 18
  5. 5. Algoritmos Evolutivos Caracter´ısticas Algoritmos Evolutivos Esquema general Inicializar poblaci´on aleatoriamente (o no). Evaluar poblaci´on. Repetir hasta cumplir la condici´on de terminaci´on { 1 Selecci´on de progenitores. 2 Recombinaci´on de progenitores. 3 Mutaci´on de descendientes. 4 Evaluaci´on de nuevos individuos. 5 Determinaci´on de la nueva poblaci´on. } Selecci´on del mejor individuo de la poblaci´on final. Survival of the fittest. La diversidad ayuda a mejorar la exploraci´on. Con el paso de las generaciones la poblaci´on converge. La poblaci´on puede empeorar si no se mantiene el elitismo. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 5 / 18
  6. 6. Algoritmos Evolutivos Algoritmos Gen´eticos Algoritmos Gen´eticos Se basan en la codificaci´on del ADN en los cromosomas. El genotipo es la informaci´on codificada de un individuo. El fenotipo es la expresi´on del genotipo. Codificaci´on binaria Codificaci´on entera Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 6 / 18
  7. 7. Algoritmos Evolutivos Algoritmos Gen´eticos Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican sobre el genotipo. El efecto se produce en el fenotipo. Se aplican a los individuos en base a una probabilidad. Existen diversos tipos de cruce cuya aplicaci´on depende del problema o la codificaci´on: Cruce de 1 punto, N puntos, c´ıclico, uniforme ... Combinaciones de varios progenitores. Cruce Mutaci´on Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 7 / 18
  8. 8. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica Los individuos son ´arboles: Expresiones artim´eticas Programas F´ormulas l´ogicas ... Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 8 / 18
  9. 9. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica La recombinaci´on consiste en intercambiar sub-´arboles. La mutaci´on consiste en cambiar el ´arbol aleatoriamente. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 9 / 18
  10. 10. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica La recombinaci´on consiste en intercambiar sub-´arboles. La mutaci´on consiste en cambiar el ´arbol aleatoriamente. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 9 / 18
  11. 11. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica La recombinaci´on consiste en intercambiar sub-´arboles. La mutaci´on consiste en cambiar el ´arbol aleatoriamente. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 9 / 18
  12. 12. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica La recombinaci´on consiste en intercambiar sub-´arboles. La mutaci´on consiste en cambiar el ´arbol aleatoriamente. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 9 / 18
  13. 13. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica La recombinaci´on consiste en intercambiar sub-´arboles. La mutaci´on consiste en cambiar el ´arbol aleatoriamente. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 9 / 18
  14. 14. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica Su utilidad m´as pr´actica es la obtenci´on de modelos. La codificaci´on de ´arboles es compleja: El tama˜no de los cromosomas es variable. Requiere an´alisis (parsing) o codificaciones alternativas. Introduce el problema del bloating: El tama˜no de los cromosomas crece a lo largo de las generaciones. Survival of the fattest. Se puede reducir penalizando el tama˜no de los cromosomas. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 10 / 18
  15. 15. Algoritmos Evolutivos Programaci´on Gen´etica Programaci´on Gen´etica Su utilidad m´as pr´actica es la obtenci´on de modelos. La codificaci´on de ´arboles es compleja: El tama˜no de los cromosomas es variable. Requiere an´alisis (parsing) o codificaciones alternativas. Introduce el problema del bloating: El tama˜no de los cromosomas crece a lo largo de las generaciones. Survival of the fattest. Se puede reducir penalizando el tama˜no de los cromosomas. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 10 / 18
  16. 16. Evoluci´on Gramatical Introducci´on Caracter´ısticas Evoluci´on Gramatical Forma de programaci´on gen´etica basada en gram´aticas. Michael O’Neill and Conor Ryan. 2003. Grammatical Evolution: Evolutionary Automatic Programming in an Arbitrary Language. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA. Los individuos se codifican a trav´es de cromosomas con codificaci´on entera (como sucede en AGs). Permite aplicar operadores de recombinaci´on y mutaci´on de AGs. La expresi´on de un genotipo se realiza decodificando por medio de la gram´atica. Los fenotipos (programas) se eval´uan como se hace en PG. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 11 / 18
  17. 17. Evoluci´on Gramatical Gram´aticas Gram´atica Una gram´atica se define con los siguientes elementos: N: conjunto de elementos no terminales. T: conjunto de elementos terminales. S: s´ımbolo inicial. P: conjunto de reglas de producci´on. Beneficios de la gram´atica: Aporta capacidad de expresi´on. Permite delimitar el espacio de b´usqueda. Puede aportar conocimiento fijando t´erminos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 12 / 18
  18. 18. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  19. 19. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  20. 20. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  21. 21. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  22. 22. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  23. 23. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  24. 24. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  25. 25. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  26. 26. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  27. 27. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  28. 28. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  29. 29. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  30. 30. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  31. 31. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  32. 32. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  33. 33. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  34. 34. Evoluci´on Gramatical Decodificaci´on Proceso de decodificaci´on (Mapeo) Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 13 / 18
  35. 35. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  36. 36. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  37. 37. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  38. 38. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  39. 39. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  40. 40. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  41. 41. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  42. 42. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  43. 43. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  44. 44. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  45. 45. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  46. 46. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  47. 47. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  48. 48. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos Los operadores gen´eticos se aplican al genotipo de manera sencilla. El cruce no lleva necesariamente a una combinaci´on exacta de fenotipos. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 14 / 18
  49. 49. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos La mutaci´on es m´as “radical” si afecta a un s´ımbolo no terminal. Es posible que la mutaci´on no surta efecto si el nuevo valor tiene el mismo m´odulo sobre la regla a decodificar. Cuanto mayor es el n´umero de producciones de una regla, menor es la probabilidad de cada elemento. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 15 / 18
  50. 50. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos La mutaci´on es m´as “radical” si afecta a un s´ımbolo no terminal. Es posible que la mutaci´on no surta efecto si el nuevo valor tiene el mismo m´odulo sobre la regla a decodificar. Cuanto mayor es el n´umero de producciones de una regla, menor es la probabilidad de cada elemento. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 15 / 18
  51. 51. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos La mutaci´on es m´as “radical” si afecta a un s´ımbolo no terminal. Es posible que la mutaci´on no surta efecto si el nuevo valor tiene el mismo m´odulo sobre la regla a decodificar. Cuanto mayor es el n´umero de producciones de una regla, menor es la probabilidad de cada elemento. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 15 / 18
  52. 52. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos La mutaci´on es m´as “radical” si afecta a un s´ımbolo no terminal. Es posible que la mutaci´on no surta efecto si el nuevo valor tiene el mismo m´odulo sobre la regla a decodificar. Cuanto mayor es el n´umero de producciones de una regla, menor es la probabilidad de cada elemento. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 15 / 18
  53. 53. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos La mutaci´on es m´as “radical” si afecta a un s´ımbolo no terminal. Es posible que la mutaci´on no surta efecto si el nuevo valor tiene el mismo m´odulo sobre la regla a decodificar. Cuanto mayor es el n´umero de producciones de una regla, menor es la probabilidad de cada elemento. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 15 / 18
  54. 54. Evoluci´on Gramatical Operadores Operadores Gen´eticos La mutaci´on es m´as “radical” si afecta a un s´ımbolo no terminal. Es posible que la mutaci´on no surta efecto si el nuevo valor tiene el mismo m´odulo sobre la regla a decodificar. Cuanto mayor es el n´umero de producciones de una regla, menor es la probabilidad de cada elemento. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 15 / 18
  55. 55. Conclusiones Resumen Beneficios de la Evoluci´on Gramatical Ventajas sobre Algoritmos Gen´eticos Utiliza el cromosoma parcial o totalmente (tama˜no variable). La gram´atica permite ajustar la b´usqueda sin tocar c´odigo del motor de optimizaci´on. Incorpora restricciones. Delimita los individuos no v´alidos. Ventajas sobre Programaci´on Gen´etica La codificaci´on de los ´arboles es sencilla en los cromosomas. Controla el bloating a trav´es de la limitaci´on de los wraps. Los operadores gen´eticos son m´as sencillos de aplicar en genotipo. Inconvenientes de Evoluci´on Gramatical Puede ser complicado ajustar la gram´atica. El descarte de individuos no v´alidos puede ser lento si se permiten muchos wraps. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 16 / 18
  56. 56. Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas Aplicaciones Obtenci´on de modelos para glucosa en diab´eticos. Dise˜no autom´atico de gestores de memoria din´amica (DMMs). Dise˜no autom´atico de configuraciones de cache. Creaci´on autom´atica de m´aquinas de estados finitas (FSMs). Construcci´on de reglas en sistemas de trading. Obtenci´on de modelos en entornos din´amicos. Problemas de regresi´on simb´olica. Algoritmos de comportamiento en robots. Evoluci´on de reglas para reconocimiento de sonidos y palabras. Evoluci´on de curvas fractales de alta dimensionalidad. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 17 / 18
  57. 57. Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas Aplicaciones Obtenci´on de modelos para glucosa en diab´eticos. Dise˜no autom´atico de gestores de memoria din´amica (DMMs). Dise˜no autom´atico de configuraciones de cache. Creaci´on autom´atica de m´aquinas de estados finitas (FSMs). Construcci´on de reglas en sistemas de trading. Obtenci´on de modelos en entornos din´amicos. Problemas de regresi´on simb´olica. Algoritmos de comportamiento en robots. Evoluci´on de reglas para reconocimiento de sonidos y palabras. Evoluci´on de curvas fractales de alta dimensionalidad. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 17 / 18
  58. 58. Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas Aplicaciones Obtenci´on de modelos para glucosa en diab´eticos. Dise˜no autom´atico de gestores de memoria din´amica (DMMs). Dise˜no autom´atico de configuraciones de cache. Creaci´on autom´atica de m´aquinas de estados finitas (FSMs). Construcci´on de reglas en sistemas de trading. Obtenci´on de modelos en entornos din´amicos. Problemas de regresi´on simb´olica. Algoritmos de comportamiento en robots. Evoluci´on de reglas para reconocimiento de sonidos y palabras. Evoluci´on de curvas fractales de alta dimensionalidad. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 17 / 18
  59. 59. Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas Aplicaciones Obtenci´on de modelos para glucosa en diab´eticos. Dise˜no autom´atico de gestores de memoria din´amica (DMMs). Dise˜no autom´atico de configuraciones de cache. Creaci´on autom´atica de m´aquinas de estados finitas (FSMs). Construcci´on de reglas en sistemas de trading. Obtenci´on de modelos en entornos din´amicos. Problemas de regresi´on simb´olica. Algoritmos de comportamiento en robots. Evoluci´on de reglas para reconocimiento de sonidos y palabras. Evoluci´on de curvas fractales de alta dimensionalidad. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 17 / 18
  60. 60. Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas Aplicaciones Obtenci´on de modelos para glucosa en diab´eticos. Dise˜no autom´atico de gestores de memoria din´amica (DMMs). Dise˜no autom´atico de configuraciones de cache. Creaci´on autom´atica de m´aquinas de estados finitas (FSMs). Construcci´on de reglas en sistemas de trading. Obtenci´on de modelos en entornos din´amicos. Problemas de regresi´on simb´olica. Algoritmos de comportamiento en robots. Evoluci´on de reglas para reconocimiento de sonidos y palabras. Evoluci´on de curvas fractales de alta dimensionalidad. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 17 / 18
  61. 61. Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas Aplicaciones Obtenci´on de modelos para glucosa en diab´eticos. Dise˜no autom´atico de gestores de memoria din´amica (DMMs). Dise˜no autom´atico de configuraciones de cache. Creaci´on autom´atica de m´aquinas de estados finitas (FSMs). Construcci´on de reglas en sistemas de trading. Obtenci´on de modelos en entornos din´amicos. Problemas de regresi´on simb´olica. Algoritmos de comportamiento en robots. Evoluci´on de reglas para reconocimiento de sonidos y palabras. Evoluci´on de curvas fractales de alta dimensionalidad. Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 17 / 18
  62. 62. Conclusiones Aplicaciones Pr´acticas Preguntas Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical Jos´e Manuel Colmenar josemanuel.colmenar@urjc.es Adaptive and Bioinspired Systems Research Group Jos´e Manuel Colmenar Fundamentos de la Evoluci´on Gramatical 18 / 18

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