Dr. José Antonio Guerrero Díaz de León Universidad Autónoma de Aguascalientes Título: Algoritmos Genéticos para Permutaciones. Resumen: Los algoritmos genéticos (AG) son algoritmos heurísticos para optimizar funciones que están inspirados en la naturaleza y se basan en un conjunto de modelos de la evolución de los seres vivos. Típicamente, en un AG, un individuo es una posible solución al problema de optimización, y está asociado a una cadena binaria. Dicha cadena binaria representa características que dan la aptitud de supervivencia de un individuo. En cada generación o ciclo, una población de individuos se somete a un proceso de selección, cruza y mutación que favorece a los mejores individuos según su aptitud. Se espera que después de cierto número de generaciones el mejor individuo de la población esté cerca de la solución buscada. En esta plática se presenta una representación no típica de los individuos en los AG que es adecuada en problemas que involucra permutaciones de valores. A su vez, se describen operadores especiales de cruza y mutación adecuados a esta representación. Se muestra el desempeño de los AG bajo esta representación en comparación de la representación binaria en problemas y juegos matemáticos. Curriculum Vitae: Soy egresado de la carrera de Lic. en Matemáticas Aplicadas, estudié la maestría en Ciencias de la Computación y Matemáticas Industriales en el CIMAT. En esa misma institución realicé mis estudios de Doctorado en Ciencias de la Computación. Formo parte del Departamento de Estadística de la UAA. Me interesan las áreas de optimización numérica, el procesamiento digital de señales y de imágenes.