Evolutionary Computation (Hardcover)
暫譯: 進化計算 (精裝版)

Kenneth A. de De Jong, Kenneth A. De Jong

Evolutionary Computation (Hardcover)
  • 出版商: MIT
  • 出版日期: 2002-03-19
  • 售價: $2,120
  • 貴賓價: 9.8 折 $2,078
  • 語言: 英文
  • 頁數: 272
  • 裝訂: Hardcover
  • ISBN: 0262041944
  • ISBN-13: 9780262041942
  • 相關分類: 人工智慧、資訊科學、軟體工程

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商品描述

Description

Evolutionary computation, the use of evolutionary systems as computational processes for solving complex problems, is a tool used by computer scientists and engineers who want to harness the power of evolution to build useful new artifacts, by biologists interested in developing and testing better models of natural evolutionary systems, and by artificial life scientists for designing and implementing new artificial evolutionary worlds. In this clear and comprehensive introduction to the field, Kenneth De Jong presents an integrated view of the state of the art in evolutionary computation. Although other books have described such particular areas of the field as genetic algorithms, genetic programming, evolution strategies, and evolutionary programming, Evolutionary Computation is noteworthy for considering these systems as specific instances of a more general class of evolutionary algorithms. This useful overview of a fragmented field is suitable for classroom use or as a reference for computer scientists and engineers.

Kenneth A. De Jong is Professor of Computer Science at George Mason University and the founding editor of the journal Evolutionary Computation (MIT Press).

 

Table of Contents

1 Introduction 1
 
1.1 Basic Evolutionary Processes 1
 
1.2 EV: A Simple Evolutionary System 3
 
1.3 EV on a Simple Fitness Landscape 6
 
1.4 EV on a More Complex Fitness Landscape 15
 
1.5 Evolutionary Systems as Problem Solvers 19
 
1.6 Exercises 21
 
2 A Historical Perspective 23
 
2.1 Early Algorithmic Views 23
 
2.2 The Catalytic 1960s 24
 
2.3 The Explorative 1970s 25
 
2.4 The Exploitative 1980s 27
 
2.5 The Unifying 1990s 29
 
2.6 The Twenty-first Century: Mature Expansion 29
 
2.7 Summary 31
 
3 Canonical Evolutionary Algorithms 33
 
3.1 Introduction 33
 
3.2 EV(m,n) 33
 
3.3 Evolutionary Programming 34
 
3.4 Evolution Strategies 36
 
3.5 Genetic Algorithms 40
 
3.6 Summary 47
 
4 A Unified View of Simple EAs 49
 
4.1 A Common Framework 49
 
4.2 Population Size 50
 
4.3 Selection 54
 
4.4 Reproductive Mechanisms 61
 
4.5 Summary 69
 
5 Evolutionary Algorithms as Problem Solvers 71
 
5.1 Simple EAs as Parallel Adaptive Search 71
 
5.2 EA-based Optimization 80
 
5.3 EA-Based Search 105
 
5.4 EA-Based Machine Learning 107
 
5.5 EA-Based Automated Programming 109
 
5.6 EA-Based Adaptation 112
 
5.7 Summary 113
 
6 Evolutionary Computation Theory 115
 
6.1 Introduction 115
 
6.2 Analyzing EA Dynamics 117
 
6.3 Selection-Only Models 120
 
6.4 Reproduction-Only Models 141
 
6.5 Selection and Reproduction Interactions 160
 
6.6 Representation 185
 
6.7 Landscape Analysis 188
 
6.8 Models of Canonical EAs 189
 
6.9 Application-Oriented Theories 205
 
6.10 Summary 209
 
7 Advanced EC Topics 211
 
7.1 Self-adapting EAs 211
 
7.2 Dynamic Landscapes 213
 
7.3 Exploiting Parallelism 219
 
7.4 Evolving Executable Objects 221
 
7.5 Multi-objective EAs 223
 
7.6 Hybrid EAs 224
 
7.7 Biologically Inspired Extensions 225
 
7.8 Summary 230
 
8 The Road Ahead 231
 
8.1 Modeling General Evolutionary Systems 231
 
8.2 More Unification 232
 
8.3 Summary 232
 
 Appendix A: Source Code Overview 
 
A.1 EC1: A Very Simple EC System 233
 
A.2 EC2: A More Interesting EC System 236
 
A.3 EC3: A More Flexible EC System 237
 
A.4 EC4: An EC Research System 240
 
 Bibliography 241
 
 Index 253
 

商品描述(中文翻譯)

描述

進化計算是利用進化系統作為解決複雜問題的計算過程，這是一種工具，供希望利用進化的力量來構建有用新物件的計算機科學家和工程師使用，供希望開發和測試更好自然進化系統模型的生物學家使用，以及供人工生命科學家設計和實現新人工進化世界使用。在這本清晰且全面的進化計算領域介紹中，Kenneth De Jong 提出了進化計算的最新技術整體觀。雖然其他書籍已經描述了該領域的特定領域，如遺傳演算法、遺傳程式設計、進化策略和進化程式設計，但《Evolutionary Computation》值得注意的是將這些系統視為更一般類別的進化演算法的特定實例。這本對於一個支離破碎的領域的有用概述，適合用於課堂教學或作為計算機科學家和工程師的參考。

Kenneth A. De Jong 是喬治梅森大學的計算機科學教授，也是《Evolutionary Computation》（麻省理工學院出版社）期刊的創始編輯。

目錄

1 介紹 1
1.1 基本進化過程 1
1.2 EV：一個簡單的進化系統 3
1.3 在簡單適應度景觀上的 EV 6
1.4 在更複雜適應度景觀上的 EV 15
1.5 進化系統作為問題解決者 19
1.6 練習 21
2 歷史觀點 23
2.1 早期演算法觀點 23
2.2 催化劑的1960年代 24
2.3 探索性的1970年代 25
2.4 開發性的1980年代 27
2.5 統一的1990年代 29
2.6 二十一世紀：成熟擴展 29
2.7 總結 31
3 標準進化演算法 33
3.1 介紹 33
3.2 EV(m,n) 33
3.3 進化程式設計 34
3.4 進化策略 36
3.5 遺傳演算法 40
3.6 總結 47
4 簡單進化演算法的統一觀 49
4.1 一個共同框架 49
4.2 種群大小 50
4.3 選擇 54
4.4 生殖機制 61
4.5 總結 69
5 進化演算法作為問題解決者 71
5.1 簡單進化演算法作為平行自適應搜索 71
5.2 基於進化演算法的優化 80
5.3 基於進化演算法的搜索 105
5.4 基於進化演算法的機器學習 107
5.5 基於進化演算法的自動程式設計 109
5.6 基於進化演算法的適應 112
5.7 總結 113
6 進化計算理論 115
6.1 介紹 115
6.2 分析進化演算法動態 117
6.3 僅選擇模型 120
6.4 僅生殖模型 141
6.5 選擇與生殖互動 160
6.6 表示法 185
6.7 景觀分析 188
6.8 標準進化演算法模型 189
6.9 應用導向理論 205
6.10 總結 209
7 進階進化計算主題 211
7.1 自適應進化演算法 211
7.2 動態景觀 213
7.3 利用平行性 219
7.4 演化可執行物件 221
7.5 多目標進化演算法 223
7.6 混合進化演算法 224
7.7 生物啟發的擴展 225
7.8 總結 230
8 未來之路 231
8.1 建模一般進化系統 231
8.2 更多統一 232
8.3 總結 232
附錄 A：源代碼概述
A.1 EC1：一個非常簡單的進化計算系統 233
A.2 EC2：一個更有趣的進化計算系統 236
A.3 EC3：一個更靈活的進化計算系統 237
A.4 EC4：一個進化計算研究系統 240
參考文獻 241
索引 253

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