Algoritmos genéticos - significado y definición. Qué es Algoritmos genéticos
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Qué (quién) es Algoritmos genéticos - definición

Evaluacion de proyectos; Evaluacion de proyectos de construccion con el uso de algoritmos geneticos; Evaluación de proyectos de construcción con el uso de algoritmos geneticos; Evaluacion de proyectos de construcción con el uso de algoritmos genéticos; Evaluacion de proyectos de construcción con el uso de algoritmos geneticos; Evaluacion de proyectos de construccion con el uso de algoritmos genéticos
  • La evaluación en el ciclo de proyectos

Algoritmo paralelo         
En las ciencias de la computación, un algoritmo paralelo, en oposición a los algoritmos clásicos o algoritmos secuenciales, es un algoritmo que puede ser ejecutado por partes en el mismo instante de tiempo por varias unidades de procesamiento, para finalmente unir todas las partes y obtener el resultado correcto.
Algoritmo probabilista         
Un algoritmo probabilista (o probabilístico) es un algoritmo que basa su resultado en la toma de algunas decisiones al azar, de tal forma que, en promedio, obtiene una buena solución al problema planteado para cualquier distribución de los datos de entrada. Es decir, al contrario que un algoritmo determinista, a partir de unos mismos datos se pueden obtener distintas soluciones y, en algunos casos, soluciones erróneas.
Análisis de algoritmos         
thumb|Figura 1: En la figura se muestra la comparación de pasos realizados por los algoritmos de [[búsqueda lineal y la búsqueda binaria, representados en magenta y cian, respectivamente. En el ejemplo, ambos algoritmos se utilizan para buscar la entrada "Morin, Arthur" en una lista ordenada de 33 nombres. Como la búsqueda lineal ignora el orden de la lista toma 28 pasos para encontrar la entrada, mientras que, la búsqueda binaria lo hace en 5 pasos dado que aprovecha el orden de las entradas.]]

Wikipedia

Evaluación de proyectos

En gestión de proyectos, la evaluación de proyectos es un proceso para determinar el establecimiento de cambios generados por un proyecto, a partir de la comparación entre el estado actual y el estado previsto en su planificación.[1]​ Es decir, busca conocer qué tanto un proyecto ha logrado cumplir sus objetivos, los cambios realizados en la planificación, o bien, qué tanta capacidad poseería para cumplirlos.

En una evaluación de proyectos, siempre se produce información para la toma de decisiones, por lo cual también se le puede considerar como una actividad orientada a mejorar la eficacia de los proyectos en relación con sus fines, además de promover mayor eficiencia en la asignación de recursos.[2]​ En este sentido, cabe precisar que la evaluación no es un fin en sí misma, más bien es un medio para optimizar la gestión de los proyectos.[1]

Ejemplos de uso de Algoritmos genéticos
1. Los avances posteriores en redes neurales (programas que aprenden de la experiencia) y algoritmos genéticos (programas que evolucionan en el tiempo) le parecieron a Zadeh un complemento idóneo para su lógica borrosa.
2. Involucrar al público "Gracias a la programación con algoritmos genéticos, son organismos semi-autónomos, que siguen sus propias reglas de metabolización y reproducción", explican Christa Sommerer y Laurent Mignonneau, autores de la obra, bautizada Life Writer.
3. Tras 500.000 horas de cálculos han simulado 2.000 redes neuronales y mediante algoritmos genéticos propios se ha obtenido una veintena de redes de neuronas que podrían ser la base de la función de la memoria de trabajo, explica el investigador Albert Compte.
4. "Los últimos avances engloban métodos que, junto con la lógica borrosa, pivotan sobre redes neuronales y algoritmos genéticos, una enriquecedora combinación de técnicas denominada soft computing El concepto de soft computing, que podría traducirse por "computación blanda" (aunque nadie lo suele hacer), fue introducido en la década pasada por el matemático azerbaiyano-iraní Lofti Zadeh, de la Universidad de Berkeley.