La forma clA?sica de abordar el problema de ajuste A?ptimo de un conjunto de pares de datos [(x1, y1), (x2, y2)a?¦. (xn-1, yn-1),( xn, yn)] consiste en fijar una funciA?n concreta, que dependa de ciertos parA?metros, y despuA©s realizar una regresiA?n de los mismos por el mA©todo de mA­nimos cuadrados. El problema con este mA©todo es que se necesita conocer la forma especA­fica de la funciA?n que debe ajustar los puntos. Este libro ofrece una herramienta que, por medio de una funciA?n simple o compuesta (funciA?n de funciA?n), cuya estructura pueda definirse libremente, es capaz de explorar tanto el espacio de las funciones como el espacio de los parA?metros (coeficientes), de modo que el usuario solo especifique la estructura formal de la funciA?n de ajuste y la herramienta se encargue del resto. La obra se centra en dar una soluciA?n a la bA?squeda de una funciA?n de ajuste, por el mA©todo de regresiA?n, mediante el empleo de algoritmos genA©ticos.

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