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dc.contributor.author | Molina Pérez, Enrique Rubén | |
dc.date.accessioned | 2021-04-20T17:54:05Z | |
dc.date.available | 2021-04-20T17:54:05Z | |
dc.date.issued | 2013-12 | |
dc.identifier.issn | 2013035 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.digital.tuxtla.tecnm.mx/xmlui/handle/123456789/2290 | |
dc.description.abstract | Los problemas de optimización, en gran mayoría, encuentran solución en la aplicación de las derivadas o métodos numéricos. Pero existen casos en donde éstas herramientas encuentran dificultades para resolverlos, ya sea por una gran cantidad de datos y por la limitada capacidad de computo. Es aquí donde gana terreno la aplicación de los algoritmos genéticos, pues al estar basados en la teoría evolucionista de Charles Darwin, se simulan evoluciones en las soluciones producidas hasta encontrar la solución correcta o la más cercana a la correcta. | es_MX |
dc.language.iso | es | es_MX |
dc.relation.ispartofseries | RESID. PROF.;MDRPIEL2013035 | |
dc.subject | VISION POR COMPUTADORA | es_MX |
dc.subject | ALGORITMOS GENETICOS | es_MX |
dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | es_MX |
dc.title | Visión por Computadora e Inteligencia Artificial aplicado a la ingeniería | es_MX |
dc.type | Technical Report | es_MX |