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基於Python實現的遺傳演算法(應用遺傳演算法解決現實世界的深度學習和人工智慧問題)/中外學者論AI

  • 作者：(美)伊亞爾·沃桑斯基|責編:王芳//李曄|譯者:吳虎勝//朱利//江川//呂龍
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302611608
  • 出版日期：2023/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：204
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    遺傳演算法是受自然進化啟發的搜索、優化和學習演算法家族中的一員。通過模擬進化過程，遺傳演算法較傳統搜索演算法具有更多優勢，可為各種問題提供高質量的解決方案。通過本書，讀者可以基於Python掌握行之有效的將遺傳演算法應用於各項任務的方法。同時，本書也涵蓋了人工智慧領域的最新進展。
    本書旨在幫助軟體開發人員、數據科學家和人工智慧愛好者利用遺傳演算法解決工程應用中的搜索、優化和學習等問題，提升現有智能應用程序的性能和準確性。
作者介紹
(美)伊亞爾·沃桑斯基|責編:王芳//李曄|譯者:吳虎勝//朱利//江川//呂龍
目錄
第1部分  遺傳演算法基礎
  第1章  遺傳演算法簡介
    1.1  遺傳演算法的概念
      1.1.1  達爾文進化論
      1.1.2  遺傳演算法分析
    1.2  遺傳演算法背後的理論
    1.3  與傳統演算法的區別
      1.3.1  種群基礎
      1.3.2  基因編碼
      1.3.3  適應度函數
      1.3.4  概率行為
    1.4  遺傳演算法的優點
      1.4.1  全局優化
      1.4.2  處理複雜問題
      1.4.3  處理缺少數學模型的問題
      1.4.4  抗雜訊能力
      1.4.5  並行處理
      1.4.6  持續學習
      1.5.1  特殊定義
    1.5  遺傳演算法的局限性
      1.5.2  超參數優化
      1.5.3  計算密集型操作
      1.5.4  過早收斂
      1.5.5  無絕對最優解
    1.6  遺傳演算法的適用情形
    小結
    拓展閱讀
  第2章  理解遺傳演算法的關鍵要素
    2.1  遺傳演算法的基本流程
      2.1.1  創建初始種群
      2.1.2  計算適應度值
      2.1.3  應用選擇、交叉和變異運算元
      2.1.4  迭代停止的條件
    2.2  選擇運算元
      2.2.1  輪盤賭選擇
      2.2.2  隨機通用抽樣
      2.2.3  基於排序的選擇
      2.2.4  適應度縮放
      2.2.5  錦標賽選擇
    2.3  交叉運算元
      2.3.1  單點交叉
      2.3.2  兩點交叉和k點交叉
      2.3.3  均勻交叉法
      2.3.4  有序列表的交叉
      2.3.5  順序交叉
    2.4  變異運算元
      2.4.1  反轉變異
      2.4.2  交換變異
      2.4.3  逆序變異
      2.4.4  重組變異

    2.5  實數編碼的遺傳演算法
      2.5.1  混合交叉
      2.5.2  模擬二進位交叉
      2.5.3  實數變異
    2.6  理解精英保留策略
    2.7  小生境和共享
    2.8  遺傳演算法解決問題的應用方法
    小結
    拓展閱讀
……
第2部分  使用遺傳演算法解決問題
第3部分  遺傳演算法的人工智慧應用
第4部分  相關方法

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