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Trabajo de Fin de Grado (Bachelor's degree thesis)
genetics.js: Framework web de computación evolutiva


Este repositorio contiene el trabajo de fin de grado de Cristian Abrante Dorta (CristianAbrante) para obtener el grado en ingeniería informática por la Universidad de la Laguna (ULL).


Antecedentes

La computación evolutiva es un área muy prometedora en el ámbito de la Computación y la Inteligencia Artificial. Además, el mundo de las aplicaciones web está cobrando una gran relevancia hoy en día debido al surgimiento de numerosas tecnologías que aumentan la capacidad de cómputo de los navegadores, permitiendo ejecutar algoritmos y programas con un mayor coste computacional desde el propio front-end.

Teniendo presente estas dos ideas, en este trabajo de fin de grado se ha desarrollado un framework completo de computación evolutiva orientado a la web, utilizando el lenguaje TypeScript. La biblioteca implementada cuenta con las operaciones más comunes referentes a los algoritmos evolutivos y además es extensible para aplicaciones concretas. A su vez, se ha desarollado una aplicación web para resolver el problema de la mochila haciendo uso del framework y así ejemplificar su uso en un problema real.

Estructura

Este repositorio contiene las diversas partes de las que se compone el trabajo, su estructura es la siguiente:

  • bib/ : bibliografía completa del proyecto, redactada durante la fase de búsqueda de información.
  • code/ : Código fuente de la librería.
  • compiled/ : Archivos compilados: memoria original y firmada y diapositivas.
  • mem/: Código fuente de la memoria del proyecto.
  • pres/: Código fuente de la presentación que se ha hecho durante la defensa del trabajo.
  • tareas/: Tareas de seguimiento que se han elaborado durante el desarrollo.

Enlaces

Los enlaces externos a otros recursos relacionados con este trabajo.

  • GeneticsJS: Librería web de computación evolutiva, trabajo principal de desarrollo.
  • genetics-js: módulo npm en el que está desplegada la librería.
  • GeneticsJS: Documentación
  • @GaneticsJS: Cuenta de Twitter del proyecto.
  • genetics.js: Blog oficial del proyecto.

Autores

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