Plataforma de aprendizaje experiencial para Algoritmos genéticos

• Francisco Serradilla García ^[1] ; Guillermo Marco Remón ^[1] ; Alberto Díaz Álvarez ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Actas del Congreso Virtual: Avances en Tecnologías, Innovación y Desafíos de la Educación Superior ATIDES 2018 / coord. por Ana M. Arnal Pons, Sergio Barrachina Mir, Joaquín José Castelló Benavent, Irene Epifanio López, Carlos Galindo Pastor, Pablo Gregori Huerta, Ana María Lluch Peris, Vicente Martínez García, 2018, ISBN 978-84-17429-54-6
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Experiential learning Platform for genetic Algorithms
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• Resumen
  • español

    En este artículo se presenta SALGA (System for Automated Learning based on Genetics Algorithms) junto con los resultados obtenidos de su aplicación en la asignatura de Inteligencia Artificial. SALGA es una aplicación desarrollada en Python para la programación de Algoritmos Genéticos. Como herramienta de apoyo a la docencia, se centra principalmente en los aspectos de codificación de la función de aptitud, selección del tipo de algoritmo genético y ajuste de los parámetros de aprendizaje. Este artículo describe los componentes básicos del sistema, el procedimiento de uso para la resolución de los problemas planteados, el tipo de tareas que se demandan a los estudiantes y las tareas a realizar en el sistema para afianzar en el estudiante los conceptos básicos necesarios para la resolución de un problema real utilizando algoritmos genéticos: programación de la función de aptitud, ajustes de parámetros de entrenamiento y evaluación de la calidad del individuo solución obtenido.

  • English

    This paper presents SALGA (System for Automated Learning based on Genetics Algorithms) together with the results obtained from its application in the subject of Artificial Intelligence. SALGA is an applicatrion developed in Python with the aim on Genetic Algorithms. As a teaching support tool, it focuses mainly on the coding aspects of the fitness function, selection of the type of genetic algorithm and adjustment of the learning parameters. This article describes the basic components of the system, the procedure of use for the resolution of the posed problems, the type of tasks that are demanded of the students and the tasks to be carried out in the system to consolidate in the student the basic concepts necessary for the resolution of a real problem using genetic algorithms: programming of the function of aptitude, adjustments of parameters of training and evaluation of the quality of the individual obtained solution.