Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Minas - Sede Medellín

Curso: Introducción a Redes Neuronales y Algoritmos Bioinspirados
Semestre: 2026-01

Profesor: Juan David Ospina
Monitor: Andrés Mauricio Zapata

Integrantes:

• Tomás Acevedo Roldán
• Santiago Cardona Franco
• Jimena Hernández Castillo

Optimización Numérica y Algoritmos Bioinspirados

Descripción General

Este proyecto constituye un estudio integral sobre la aplicación de algoritmos bioinspirados y técnicas de optimización numérica para la resolución de problemas complejos. El trabajo se divide en tres ejes fundamentales:

1. Optimización de Funciones Matemáticas: Evaluación del desempeño de algoritmos estocásticos y deterministas frente a paisajes de error desafiantes (Rosenbrock y Rastrigin).
2. Problemas de Logística Real: Aplicación de metaheurísticas para la optimización de rutas y costos de transporte en un escenario geográfico real (Ruta de las 32 capitales de México).
3. Inteligencia Artificial: Implementación y análisis de modelos avanzados para la toma de decisiones basada en datos.

El objetivo principal es contrastar la eficiencia computacional (número de evaluaciones) frente a la precisión global en la búsqueda de soluciones óptimas.

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Navegación del Proyecto

Para explorar los diferentes componentes de este trabajo, utilice los siguientes enlaces:

• 📂 Parte 1: Optimización Numérica
  Análisis de Descenso por Gradiente, EA, PSO y Evolución Diferencial en funciones numéricas.
• 📂 Parte 2: Optimización de Rutas
  Resolución del Problema del Agente Viajero (TSP) aplicado a las capitales de México.
• 📂 Uso de Inteligencia Artificial
  Reporte sobre la implementación y asistencia de herramientas de IA en el desarrollo del proyecto.
• 📂 Contribuciones Individuales Mención de las contribuciones de cada integrante al proyecto.