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El análisis de algoritmos es una parte importante de la Teoría de complejidad computacional más amplia, que provee estimaciones teóricas para los recursos que necesita cualquier algoritmo que resuelva un problema computacional dado. Estas estimaciones resultan ser bastante útiles en la búsqueda de algoritmos eficientes.
A la hora de realizar un análisis teórico de algoritmos es común calcular sucomplejidad en un sentido asintótico, es decir, para un tamaño de entrada suficientemente grande. La cota superior asintótica, y las notaciones omega y theta se usan con esa finalidad. Por ejemplo, la búsqueda binaria decimos que se ejecuta en una cantidad de pasos proporcional a un logaritmo, en O(log(n)), coloquialmente "en tiempo logarítmico". Normalmente las estimaciones asintóticas seutilizan porque diferentes implementaciones del mismo algoritmo no tienen porque tener la misma eficiencia. No obstante la eficiencia de dos implementaciones "razonables" cualesquiera de un algoritmo dado están relacionadas por una constante multiplicativa llamada constante oculta.
CONCEPTO DE PROBLEMA.

Entendemos por problema una situación en la que las cosas que tenemos son diferentes de las quedeseamos.

Ejemplo: Una persona quien desea tener una casa nueva, sin embargo, el solo dispone de los maderos, las pinturas y las herramientas, en síntesis desea una casa pero solo cuenta con los materiales.

Fig. 8.1

Para enfrentar estas situaciones problemáticas proponemos un método para “desenredar” el problema y paulatinamente construir la situación

1.1.2 ALGORITMO

Definición: Esuna serie de pasos ordenados lógicamente que permiten resolver un problema.

Algoritmos de la vida cotidiana.
En la vida diaria podemos encontrar muchos ejemplos como son:

A) Receta de cocina
1. Tener listo los ingredientes
2. Encender el fuego
3. Colocar el sartén sobre el fuego
4. Poner aceite en la sartén
5. Agregar los huevos y dejarlos freír 2 minutos6. Retirar los huevos
7. Apagar el fuego

Podemos encontrar algoritmos hasta en la actividad más sencilla, “dar un paso” por ejemplo:

1. Apoyar el cuerpo sobre el pie izquierdo
2. Levantar el pie derecho
3. Avanzar el pie derecho
4. Bajar el pie derecho
5. Apoyar el cuerpo sobre el pie derecho
6. Levantar el pie izquierdo
7. Avanzar el pie izquierdo8. Bajar el pie izquierdo

Aquí podemos apreciar que importante es seguir el orden marcado por el algoritmo, piense que ocurriría si después de realizar el numero 2 se salte al paso 6.

1.1.3 CARACTERÍSTICAS DE LOS ALGORITMOS

Finitud: El algoritmo debe alcanzar la solución correcta en un limite de tiempo

Precisión: Las instrucciones de un algoritmo deben ser claras, precisan y noprestarse a interpretaciones (es decir evitar la ambigüedad)

Entradas y Salidas claramente definidas: Las entradas se transformaran para obtener las salidas, por ello un algoritmo debe mostrar con claridad cuales serán los resultados (datos iniciales )

Efectividad: Los pasos de un algoritmo deben conducir a la solución del problema original

La selección de personal para las distintas actividadesdesarrolladas por las unidades
económicas precisa planteamientos más coherentes y no simplistas de la información que se
posee. La utilización de la Computación Flexible y la representación imprecisa del conocimiento
disponible a través de etiquetas lingüísticas permite reconocer el problema tal como se muestra en
la realidad. Con este trabajo se pretende suministrar una solución satisfactoriaa un problema real
de gestión de personal.
PALABRAS CLAVE: Selección de Personal. Relación entre Puestos. Etiquetas Lingüísticas.
Números Borrosos. AIgoritmos Genéticos.

Algoritmo genético

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Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema...
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