Bioinformática

La aplicación del ordenador al estudio de la Naturaleza ha conducido desde sus orígenes a espectaculares simulaciones, describiendo las propiedades y mecanismos fundamentales de uno de los fenómenos de mayor belleza y complejidad surgidos en nuestro planeta, la Vida. Sin embargo, y desde los orígenes de la simulación, los científicos e ingenieros emprendieron otro camino: aquel en el que es la propia Naturaleza la que se convierte en fuente de inspiración, diseñándose desde entonces un número cada vez mayor de procedimientos computacionales o algoritmos bioinspirados de probada eficacia y utilidad en disciplinas como la Ingeniería, Economía, Química, Política, Informática, Física, Matemáticas, Sociología, Biología, Medicina, etc. De esta manera, estos algoritmos permiten abordar la resolución de una gran variedad problemas planteados como problemas de optimización y búsqueda en espacios complejos (Bioinformática: Simulación, Vida Artificial e Inteligencia Artificial, Díaz de Santos, 2004).

La asignatura "Bioinformática", que se imparte en la titulación Ingeniería Informática, comprende el estudio y diseño de algoritmos bioinspirados (colonias de hormigas, nubes de partículas, algoritmos genéticos, etc.) para problemas de optimización.

Temario de la asignatura

  • Temario y Presentación de la Asignatura PDF Icon
  • Tema 1: Computación Basada en Modelos Naturales PDF Icon 
  • Tema 2: Introducción a los Modelos Basados en Adaptación Social PDF Icon 
  • Tema 3: Optimización Basada en Colonias de Hormigas PDF Icon source
  • Tema 4: Optimización Basada en Nubes de Partículas (Particle Swarm) PDF Icon source
  • Tema 5: Introducción a la Computación Evolutiva PDF Icon  
  • Tema 6: Algoritmos Genéticos I. Conceptos Básicos PDF Icon source
  • Tema 7: Algoritmos Genéticos II. Diversidad y Convergencia PDF Icon source
  • Tema 8: Algoritmos Genéticos III. Múltiples Soluciones en Problemas Multimodales PDF Icon
  • Tema 9: Estrategias de Evolución y Programación Evolutiva PDF Icon source
  • Tema 10: Algoritmos Basados en Evolución Diferencial (Diferential Evolution - DE) PDF Icon  PDF Icon  sourcePDF Icon
  • Tema 11: Modelos de Evolución Basados en Estimación de Distribuciones (EDA) PDF Icon
  • Tema 12: Algoritmos Evolutivos para Problemas Multiobjetivo PDF Icon source
  • Tema 13: Programación Genética PDF Icon source
  • Tema 14: Modelos Evolutivos de Aprendizaje PDF Icon
  • Tema 15: Sistemas Inmunológicos Artificiales
  • Tema 16: Otros Modelos de Computación Natural/Bioinspirados

Material adicional

  • Relaciones de cuestiones (2014)PDF Icon
  • Relaciones de problemas (2014) PDF Icon
  • Relaciones de examenes PDF Icon   PDF Icon