進化算法是一種人工智能。自然界中觀察到的諸如自然選擇、物種遷移、鳥群、人類文化和蟻群等優(yōu)化過程啟發(fā)我們開發(fā)出進化算法。
《進化優(yōu)化算法-基于仿生和種群的計算機智能方法》討論進化優(yōu)化算法的理論、歷史、數(shù)學(xué)和編程。主要包括遺傳算法、遺傳規(guī)劃、蟻群優(yōu)化、粒子群優(yōu)化、差分進化、基于生物地理學(xué)優(yōu)化以及其他多種算法。
以一種直觀但理論上嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞浇榻B進化算法，同時重視算法的實施。
仔細(xì)討論了較新的進化算法，包括反向?qū)W習(xí)、人工魚群、細(xì)菌覓食以及其他多種算法。
每章都配有練習(xí)題，教師可以在線獲得習(xí)題答案。
借助簡單的例子幫助讀者直觀理解理論。
從作者的網(wǎng)頁上可以得到主要的源代碼。
介紹分析進化算法的數(shù)學(xué)技巧，包括馬爾可夫建模和動態(tài)系統(tǒng)建模。
《進化優(yōu)化算法-基于仿生和種群的計算機智能方法》適合作為高年級本科生和研究生的教材，對工程和計算機科學(xué)領(lǐng)域的研究人員也大有裨益。
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