Алгоритмы эволюционной оптимизации

Биологически обусловленные и популяционно-ориентированные подходы к искусственному интеллекту.
Эволюционные алгоритмы обусловлены процессами оптимизации, которые мы наблюдаем в природе, такими как естественный отбор, миграция видов, стаи птиц, человеческая культура и муравьиные семьи.
В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие.
Эта книга:

• обеспечивает простой, но строгий подход, помогающий получить четкое, но теоретически строгое понимание эволюционных алгоритмов с акцентом на практическую реализацию;
• описывает передовые математические методы анализа эволюционных алгоритмов, в том числе марковское и системно-динамическое моделирование;
• детально разбирает недавно разработанные эволюционные алгоритмы, такие как алгоритмы оппозиционного самообучения, искусственного косяка рыб, бактериальной кормодобычи, а также обсуждает их сходства и различия с более устоявшимися эволюционными алгоритмами;
• предлагает понятные примеры для закрепления теоретического материала;
• содержит задачи в конце каждой главы.

Исходный код примеров доступен на сайте издательства.
Четкий и ясный подход «от простого к сложному» к основным принципам эволюционных алгоритмов.

Об авторе:
Дэн Саймон (Dan Simon) — профессор кафедры электротехники и вычислительной техники Кливлендского государственного университета. Его преподавательские и научные интересы включают теорию управления, компьютерный интеллект и встроенные системы.