Chacaponquin/metaheuristics-works

🤮 Proyecto Alex

😀 Objetivos

• Intentar sacar 5 en la asignatura y así José sea feliz (porque yo con un 4 toy happy).
• Que Gaby no golpee más al pobre Leandro
• Como siempre rendir tributo a Amaya que ahora mismo debe estar haciendo este baile por no tener que estar dando esta mierda de asignatura.

😹 Chistecillo

¿Qué le dice un huevo a una sartén? Me tienes frito.

📦 Instalación

⚠️ Aclaración

El que no utilice PyCharm lo denuncio por mal gusto y crimen contra la humanidad asi que descárguenselo link de descarga

• Crear el entorno virtual con conda create <nombre_entorno> o crearlo en el PyCharm directamente
• Instalar los paquetes rich y numpy en el entorno virtual con pip install rich y pip install numpy

😹 Chistecillo

¿Cómo se llama el campeón de buceo japonés? Tokofondo. ¿Y el subcampeón? Kasitoko.

💻 Tarea 1 (homework_1)

En la carpeta cmd se encuentran separados por archivos. Así que a continuación me dedico a explicar que hace cada uno de forma muy sensual 😘

gen_data

Este archivo al ejecutarlo va a crear el archivo data.csv con datos aleatorios entre los años 2001 y 2023. Se pueden cambiar todos los valores de la generación en el código

random_search

Solución del problema con búsqueda aleatoria. En cada iteración se hacen las siguientes acciones

• Se generan 5 valores aleatorios de K
• Se calcula el error para esos valores comparandolo con los datos reales
• Si el error es menor al menor error encontrado hasta ese momento se guarda esa solución

heuristic_search

Solución del problema con la función heurística

• Se crean 5 datos aleatorios de K al principio
• Se ejecuta el ciclo
  • Se calcula el error para esos valores comparandolo con los datos reales
  • Si el error es menor al menor error encontrado hasta ese momento se guarda esa solución
  • Si el error es menor a 0 se elige uno de los valores de K de forma aleatoria y se le suma el intervalor indicado (por defecto es 0.1. Se puede cambiar en la clase KData) . En caso contrario se suma a ese valor de K el intervalo definido

exhaustive_search

Solución del problema con búsqueda exhaustiva

⚠️ Aclaración

Esta búsqueda si demora un rato ejecutándose así que tengan paciencia amigos

• Se crean todas las soluciones posibles para el paso
• Se calcula el error con la función objetivo para cada una de las soluciones y se guarda la de menor error

all

Ejecuta todas las búsquedas y muestra los resultados en una tabla. Se pueden modificar los parámetros de las búsquedas