Los algoritmos genéticos son una poderosa herramienta en el campo de la inteligencia artificial y la optimización. Inspirados en los principios de la evolución natural, los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural para resolver problemas complejos de optimización, búsqueda y aprendizaje automático. Estos algoritmos son ampliamente utilizados en una variedad de industrias, desde la ingeniería y la robótica hasta la biología y la economía. Este libro, "70 Ejercicios para Aprender Algoritmos Genéticos", está diseñado para proporcionar a los lectores una comprensión práctica y profunda de los algoritmos genéticos a través de una serie de ejercicios que abarcan una amplia gama de aplicaciones. Cada ejercicio está diseñado para desafiar y fortalecer las habilidades de programación y comprensión de los conceptos fundamentales de los algoritmos genéticos. A lo largo de este libro, los lectores se sumergirán en ejercicios que cubren desde los fundamentos básicos hasta aplicaciones avanzadas de los algoritmos genéticos. Desde la optimización de funciones matemáticas hasta la creación de redes neuronales y la resolución de problemas de diseño, estos ejercicios proporcionarán una base sólida para comprender y aplicar los algoritmos genéticos en una variedad de contextos.