Oszczędzasz: 6.30zł  (10%)

autor: Michalewicz Zbigniew
ISBN: 83-204-2881-5
kod książki: 83888

tłumacz: Z. Nahorski
wydanie: 2003
format: B5, str. 430, rys. 68, tab. 36,

Książka jest poświęcona algorytmom genetycznym i ściśle z nim związanym tzw. programom ewolucyjnym. Jest to tematyka nowoczesna i bardzo popularna na całym świecie.
Książka składa się z trzech części. Część I jest poświęcona algorytmom genetycznym, stanowiącym bazę i punkt wyjścia rozważań autora. Są w niej omówione sprawy podstawowe, takie jak na przykład zagadnienia reprezentacji problemu w postaci cyfr O i 1, populacja początkowa, funkcja oceny, operacje genetyczne. Jest w niej też opisana zasada działania algorytmów genetycznych. Część II dotyczy zagadnień związanych z optymalizacją obliczeniową w aspekcie algorytmów genetycznych. Autor omawia reprezentację binarną i rzeczywistą, operacje mutacji i krzyżowania, dostrajanie algorytmów genetycznych i uwzględnianie ograniczeń. W części III jest zawarta analiza wybranych programów ewolucyjnych, a zatem odpowiednich algorytmów genetycznych i struktur danych. Jest w niej mowa o zadaniu transportowym, problemie komiwojażera, ustalaniu harmonogramów. Zarysowana jest też problematyka uczenia się maszyn.
Książka jest przeznaczona dla studentów wyższych lat studiów matematycznych, informatycznych, technicznych i ekonomicznych. Skorzystają z niej także pracownicy naukowi i praktycy zainteresowani poszukiwaniem optymalnych rozwiązań w zagadnieniach związanych z projektowaniem lub eksploatacją.


Wprowadzenie
 
Część I. ALGORYTMY GENETYCZNE
1.Algorytmy genetyczne: co to jest?
  1.1. Optymalizacja prostej funkcji
  1.2. Dylemat więźnia
  1.3. Zadanie komiwojażera
  1.4. Algorytmy wzrostu, symulowane wyrzażanie a algorytmy genetyczne
  1.5. Wnioski
2.Algorytmy genetyczne: jak one działają?
3.Algorytmy genetyczne: dlaczego one działają?
4.Algorytmy genetyczne: wybrane zagadnienia
  4.1. Mechanizm próbkowania
  4.2. Charakterystyki funkcji
  4.3. Algorytmy genetyczne z odwzorowaniem zwężającym
  4.4. Algorytmy genetyczne ze zmienną liczebnością populacji
  4.5. Algorytmy genetyczne, ograniczenia i zadanie załadunku
  4.6. Inne pomysły
 
Część II. OPTYMALIZACJA NUMERYCZNA
5.Binarnie czy zmiennopozycyjnie
  5.1. Przykład testowy
  5.2. Dwie wersje
  5.3. Obliczenia
  5.4. Efektywność czasowa obliczeń
  5.5. Wnioski
6.Dokładne dostrajanie lokalne
  6.1. Przykłady testowe
  6.2. Program ewolucyjny optymalizacji numerycznej
  6.3. Obliczenia i wyniki
  6.4. Programy ewolucyjne a inne metody
  6.5. Wnioski
7. Zadania z ograniczeniami
  7.1. Program ewolucyjny: system GENOCOP
  7.2. Optymalizacja nieliniowa: GENOCOP II
  7.3. Inne metody
  7.4. Inne możliwości
  7.5. GENOCOP III
8.Strategie ewolucyjne i inne metody
  8.1. Rozwój strategii ewolucyjnych
  8.2. Porównanie strategii ewolucyjnych i operatorów genetycznych
  8.3. Optymalizacja funkcji wielomodalnych i wielokryterialnych
  8.4. Inne programy ewolucyjne
 
Część III. PROGRAMY EWOLUCYJNE
9.Zadanie transportowe
  9.1. Liniowe zadanie transportowe
  9.2. Nieliniowe zadanie transportowe
10.Zadanie komiwojażera
11.Programy ewolucyjne dla różnych zadań dyskretnych
  11.1. Harmonogramowanie
  11.2. Układanie planu lekcji
  11.3. Podział obiektów i grafów
  11.4. Planowanie drogi w środowisku ruchomego robota
  11.5. Uwagi
12.Uczenie maszynowe
  12.1. Podejście Michigan
  12.2. Podejście Piit
  12.3. Program ewolucyjny: system GIL
  12.4. Porównanie
  12.5. REGAL
13.Programowanie ewolucyjne a programowanie genetyczne
  13.1. Programowanie ewolucyjne
  13.2. Programowanie genetyczne
14.Hierarchia programów ewolucyjnych
15.Programy ewolucyjne i heurystyki
  15.1. Metody i heurystyki: podsumowanie
  15.2. Rozwiązania dopuszczalne i niedopuszczalne
  15.3. Heurystyki do oceny osobników
16.Zakończenie
 
Dodatek A
Dodatek B
Dodatek C
Dodatek D
 
Literatura
Słownik angielsko-polski
Słownik polsko-angielski
Skorowidz nazwisk
Skorowidz rzeczowy