Книга "Evolutionary Optimization Algorithms" представляет собой ясный и понятный подход к основным принципам эволюционных алгоритмов. Эти алгоритмы являются разновидностью искусственного интеллекта, основанных на процессах оптимизации, которые наблюдаются в природе, таких как естественный отбор, миграция видов, стаи птиц, культура человека и муравьиные колонии. В книге обсуждаются теория, история, математика и программирование эволюционных оптимизационных алгоритмов. Среди рассмотренных алгоритмов - генетические алгоритмы, генетическое программирование, муравьиные алгоритмы, оптимизация роя частиц, дифференциальная эволюция, оптимизация на основе биогеографии и многие другие.
Книга предлагает простой и понятный подход, который помогает читателю получить ясное, но теоретически строгое понимание эволюционных алгоритмов с акцентом на их реализацию. В ней также дается тщательное изложение недавно разработанных эволюционных алгоритмов, включая обучение на основе противоположностей, искусственные рой рыб, бактериальный поиск и многие другие, и обсуждаются их сходства и различия с более устоявшимися эволюционными алгоритмами. Книга содержит задачи в конце каждой главы, а также решения для преподавателей, доступные онлайн. Она предлагает простые примеры, которые дают читателю интуитивное понимание теории, а также исходный код для этих примеров, доступный на сайте автора. Кроме того, в книге представлены расширенные математические методы для анализа эволюционных алгоритмов, включая моделирование Маркова и моделирование динамических систем.
"Evolutionary Optimization Algorithms: Biologically Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence" - идеальный учебник для студентов старших курсов бакалавриата, магистрантов и профессионалов, занимающихся инженерией и компьютерной наукой.
Это ясное, доступное и простое в изложении введение в основные принципы эволюционных алгоритмов.
Электронная Книга «Evolutionary Optimization Algorithms» написана автором Dan Simon в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118659502
Описание книги от Dan Simon
A clear and lucid bottom-up approach to the basic principles of evolutionary algorithms Evolutionary algorithms (EAs) are a type of artificial intelligence. EAs are motivated by optimization processes that we observe in nature, such as natural selection, species migration, bird swarms, human culture, and ant colonies. This book discusses the theory, history, mathematics, and programming of evolutionary optimization algorithms. Featured algorithms include genetic algorithms, genetic programming, ant colony optimization, particle swarm optimization, differential evolution, biogeography-based optimization, and many others. Evolutionary Optimization Algorithms: Provides a straightforward, bottom-up approach that assists the reader in obtaining a clear—but theoretically rigorous—understanding of evolutionary algorithms, with an emphasis on implementation Gives a careful treatment of recently developed EAs—including opposition-based learning, artificial fish swarms, bacterial foraging, and many others— and discusses their similarities and differences from more well-established EAs Includes chapter-end problems plus a solutions manual available online for instructors Offers simple examples that provide the reader with an intuitive understanding of the theory Features source code for the examples available on the author's website Provides advanced mathematical techniques for analyzing EAs, including Markov modeling and dynamic system modeling Evolutionary Optimization Algorithms: Biologically Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence is an ideal text for advanced undergraduate students, graduate students, and professionals involved in engineering and computer science.
