Java遺傳算法編程pdf

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2020年8月24日21:04:47 評論 48
摘要

遺傳算法常常用于解決非常復雜的真實世界問題。
本書是學習如何利用遺傳算法來解決問題的入門指南,書中包含了Java語言編寫的、能運行的項目和解決方案。本書引導讀者一步一步地實現各種遺傳算法及一些常見應用場景,幫助讀者在實踐中加深理解,從而能夠解決自己獨特的問題。本書首先介紹了基本概念,并在隨后的章節中添加了機器人控制、旅行商問題等例子,展示了實現遺傳算法的更多知識技能。
通過閱讀本書,你將熟悉遺傳算法與編程語言相關的問題和概念,掌握構建自己的算法所需的全部知識,并且將獲得用遺傳算法解決問題的能力。請拿起本書,進入遺傳算法這個迷人的領域,看看真正能工作的Java代碼,并運用于你自己的項目和研究中。
本書具有以下特色:
● 引導學習遺傳算法背后的理論;
● 解釋軟件開發者如何利用遺傳算法來嘗試解決一些問題;
● 通過簡單易行的步驟,提供用Java實現遺傳算法的詳細指導。

Java遺傳算法編程 作者:Lee Jacobson,Burak Kanber

Java遺傳算法編程 出版社:人民郵電出版社

Java遺傳算法編程 內容簡介

當前,機器學習領域已經變得越來越流行,而遺傳算法是機器學習的一個重要子集。

本書簡單、直接地介紹了遺傳算法,并且針對所討論的示例問題,給出了Java代碼的算法實現。全書共分災6章。第1章簡單介紹了人工智能和生物進化的知識背景,這也是遺傳算法的歷史知識背景。第2章給出了一個基本遺傳算法的實現;第4章和第5章,分別針對機器人控制器、旅行商問題、排課問題展開分析和討論,并給出了算法實現。在這些章的末尾,還給出了一些練習供讀者深入學習和實踐。第6章專門討論了各種算法的優化問題。

本書適合機器學習愛好者閱讀,尤其適合對遺傳算法的理論和實現感興趣的讀者閱讀參考。

Java遺傳算法編程 目錄

第1章 簡介 1

1.1 什么是人工智能 2

香蕉小视频app1.2 生物學類比 3

1.3 進化計算的歷史 4

香蕉小视频app1.4 進化計算的優勢 5

1.5 生物進化 7

香蕉小视频app生物進化的一個實例 8

香蕉小视频app1.6 基本術語 10

術語 10

1.7 搜索空間 11

1.7.1 適應度景觀 12

1.7.2 局部最優 14

1.8 參數 17

1.8.1 變異率 17

1.8.2 種群規模 18

香蕉小视频app1.8.3 交叉率 19

1.9 基因表示 19

1.10 終止 20

1.11 搜索過程 20

1.12 參考文獻 22

第2章 實現一個基本遺傳算法 23

2.1 實現之前 23

香蕉小视频app2.2 基本遺傳算法的偽代碼 24

2.3 關于本書的代碼示例 25

香蕉小视频app2.4 基本實現 26

香蕉小视频app2.4.1 問題 27

2.4.2 參數 27

2.4.3 初始化 29

香蕉小视频app2.4.4 評估 35

2.4.5 終止檢查 38

香蕉小视频app2.4.6 交叉 41

2.5 輪盤賭選擇 41

2.6 交叉方法 42

香蕉小视频app2.7 交叉偽代碼 43

2.8 交叉實現 44

香蕉小视频app2.8.1 精英主義 48

2.8.2 變異 50

2.8.3 執行 53

2.9 小結 55

2.10 練習 56

香蕉小视频app第3章 機器人控制器 57

3.1 簡介 57

3.2 問題 58

3.3 實現 59

香蕉小视频app3.3.1 開始之前 59

香蕉小视频app3.3.2 編碼 60

香蕉小视频app3.3.3 初始化 64

香蕉小视频app3.3.4 評估 73

3.3.5 終止檢查 87

3.3.6 選擇方法和交叉 91

3.4 錦標賽選擇 91

香蕉小视频app3.5 單點交叉 93

執行 99

3.6 小結 101

3.7 練習 102

第4章 旅行商 103

4.1 簡介 103

4.2 問題 105

4.3 實現 106

香蕉小视频app4.3.1 開始之前 106

4.3.2 編碼 106

香蕉小视频app4.3.3 初始化 107

4.3.4 評估 111

香蕉小视频app4.3.5 終止檢查 117

4.3.6 交叉 118

4.3.7 變異 124

4.3.8 執行 126

4.4 小結 131

4.5 練習 132

第5章 排課 134

5.1 簡介 134

5.2 問題 135

5.3 實現 136

香蕉小视频app5.3.1 開始之前 137

香蕉小视频app5.3.2 編碼 137

5.3.3 初始化 138

香蕉小视频app5.3.4 執行類 158

5.3.5 評估 167

5.3.6 終止 169

5.3.7 變異 172

5.3.8 執行 174

5.4 分析和改進 179

5.5 小結 182

5.6 練習 182

第6章 優化 183

6.1 自適應遺傳算法 183

6.1.1 實現 184

香蕉小视频app6.1.2 練習 188

香蕉小视频app6.2 多次啟發 188

6.2.1 實現 189

6.2.2 練習 190

6.3 性能改進 191

6.3.1 適應度函數設計 191

6.3.2 并行處理 191

6.3.3 適應度值散列 193

6.3.4 編碼 197

香蕉小视频app6.3.5 變異和交叉方法 197

6.4 小結 198

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