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Java遗传算法编程

作者 【英】Lee Jacobson(雅各布森) 【美】Burak Kanber(坎贝尔)
译者 王海鹏
出版社 人民邮电出版社
出版日期 2016-12-01
页数 200
格式 Paper book / ebook (PDF)
ISBN 9787115437310
价格 49
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出版信息

ISBN:9787115437310
语言:简体中文
包装/印刷类型:1
开本:16开
出版时间:2016-12-01
页数:200

内容简介

本书通过讲解了如何通过遗传算法的思想进行编程,并通过Java语言对算法思想进行多种编码实现。通过阅读本书,读者能够循序渐进地了解遗传算法的多种实现细节,同时对Java的一般编程技巧得以熟练。最终,读者能够独立解决一系列程序设计中遇到的问题,并能够自行构建程序设计方案和优化程序质量。

当前,机器学习领域已经变得越来越流行,而遗传算法是机器学习的一个重要子集。

本书简单、直接地介绍了遗传算法,并且针对所讨论的示例问题,给出了Java代码的算法实现。全书共分灾6章。第 1章简单介绍了人工智能和生物进化的知识背景,这也是遗传算法的历史知识背景。第 2章给出了一个基本遗传算法的实现;第4章和第5章,分别针对机器人控制器、旅行商问题、排课问题展开分析和讨论,并给出了算法实现。在这些章的末尾,还给出了一些练习供读者深入学习和实践。第6章专门讨论了各种算法的优化问题。

本书适合机器学习爱好者阅读,尤其适合对遗传算法的理论和实现感兴趣的读者阅读参考。

图书目录

目录

第 1章 简介 1

1.1 什么是人工智能 2

1.2 生物学类比 3

1.3 进化计算的历史 4

1.4 进化计算的优势 5

1.5 生物进化 7

生物进化的一个实例 8

1.6 基本术语 10

术语 10

1.7 搜索空间 11

1.7.1 适应度景观 12

1.7.2 局部**优 14

1.8 参数 17

1.8.1 变异率 17

1.8.2 种群规模 18

1.8.3 交叉率 19

1.9 基因表示 19

1.10 终止 20

1.11 搜索过程 20

1.12 参考文献 22

第 2章 实现一个基本遗传算法 23

2.1 实现之前 23

2.2 基本遗传算法的伪代码 24

2.3 关于本书的代码示例 25

2.4 基本实现 26

2.4.1 问题 27

2.4.2 参数 27

2.4.3 初始化 29

2.4.4 评估 35

2.4.5 终止检查 38

2.4.6 交叉 41

2.5 轮盘赌选择 41

2.6 交叉方法 42

2.7 交叉伪代码 43

2.8 交叉实现 44

2.8.1 精英主义 48

2.8.2 变异 50

2.8.3 执行 53

2.9 小结 55

2.10 练习 56

第3章 机器人控制器 57

3.1 简介 57

3.2 问题 58

3.3 实现 59

3.3.1 开始之前 59

3.3.2 编码 60

3.3.3 初始化 64

3.3.4 评估 73

3.3.5 终止检查 87

3.3.6 选择方法和交叉 91

3.4 锦标赛选择 91

3.5 单点交叉 93

执行 99

3.6 小结 101

3.7 练习 102

第4章 旅行商 103

4.1 简介 103

4.2 问题 105

4.3 实现 106

4.3.1 开始之前 106

4.3.2 编码 106

4.3.3 初始化 107

4.3.4 评估 111

4.3.5 终止检查 117

4.3.6 交叉 118

4.3.7 变异 124

4.3.8 执行 126

4.4 小结 131

4.5 练习 132

第5章 排课 134

5.1 简介 134

5.2 问题 135

5.3 实现 136

5.3.1 开始之前 137

5.3.2 编码 137

5.3.3 初始化 138

5.3.4 执行类 158

5.3.5 评估 167

5.3.6 终止 169

5.3.7 变异 172

5.3.8 执行 174

5.4 分析和改进 179

5.5 小结 182

5.6 练习 182

第6章 优化 183

6.1 自适应遗传算法 183

6.1.1 实现 184

6.1.2 练习 188

6.2 多次启发 188

6.2.1 实现 189

6.2.2 练习 190

6.3 性能改进 191

6.3.1 适应度函数设计 191

6.3.2 并行处理 191

6.3.3 适应度值散列 193

6.3.4 编码 197

6.3.5 变异和交叉方法 197

6.4 小结 198

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