como en 1.7.1 de aquí

como en en 1.7.2 de aquí

resolver el problema las \(n\) reinas para \(n=1000\)

• explicar cómo lo has resuelto
• informa del tiempo de resolución
• presenta una solución concreta

• implementa un algoritmo básico de recocido en algún lenguaje que no sea R, por ejemplo Fortran, Lisp, Python, Scala…
• compara la velocidad de tu implementación con la de R

• implementa un recocido que incorpore una búsqueda local
• compara tiempos de convergencia para algún problema conocido (n-reinas, eurodist…)

• investiga diversas formas de sobrecruzamiento para cromosomas codificados mediante permutaciones
• compara tiempos de convergencia para algún problema conocido (n-reinas, eurodist…)

• implementa un algoritmo de enjambre para un problema muy básico (por ejemplo, minimizar \(\sin (10\,x)+x^2\) )
• intenta paralelizarlo y explica las dificultades que encuentras

• usa la biblioteca GA para resolver el problema de las \(n\) reinas incorporando una búsqueda local
• compara tiempos con la versión sin búsqueda local
• compara tiempos con la versión implementada por nosotros en R

• exporta los datos vacas.csv en formato JSON al fichero vacas.json
• realiza una regresión peso ~ edad + genotipo y expórtala como JSON
• importa ambos ficheros .json en MongoDB

• genera 1.000.000 de datos aleatorios:
  • peso como rnorm(1e6,200,20)
  • edad como runif(1e6,100,200)
  • id como cadenas aleatorias
  • genotipo como A, C ó N
• impórtalos en una base SQLite
• realiza las consultas de aquí