具体描述
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。
作者简介
Lee Jacobson来自英国布里斯托尔，是一名专业的自由职业软件开发者。在大学期间学习了遗传算法和其他优化技术后，他对这个主题产生了强烈的兴趣。
Burak Kanber是土生土长的纽约人，他拥有机械工程的学士学位和硕士学位，专注于控制系统、机器人技术、汽车工程和混合动力汽车系统工程。但是，软件一直是他终身的爱好，贯穿着Burak整个生命。
目录信息
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 局部最优 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
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
对于我这样一位热衷于算法优化和性能调优的开发者来说，《Java遗传算法编程》这本书，尽管我还没有开始阅读，但它所传达的“用Java实现遗传算法”这一核心理念，就足以让我产生浓厚的兴趣。我预想，这本书将提供一套系统性的解决方案，帮助我理解如何在Java环境中，高效、灵活地构建和应用遗传算法。我希望书中能够详细介绍如何设计和实现一个通用的遗传算法框架，能够方便地插入不同的编码方式、选择策略、交叉算子和变异算子，从而应对各种不同的优化问题。我特别期待书中能够提供一些关于算法性能优化的技巧和最佳实践，比如如何通过并行计算加速遗传算法的执行，如何进行参数调优以获得更好的收敛速度和解的质量。我希望通过这本书的学习，能够掌握将遗传算法有效地集成到我的Java项目中，从而解决那些在传统算法面前束手无策的复杂工程问题，提升我开发和解决问题的能力。
我一直对优化算法和智能计算领域充满好奇，而《Java遗传算法编程》这本书，尽管我还没有来得及深入研读，但单从书名就能感受到它所蕴含的巨大潜力。想象一下，通过模拟生物进化过程中的优胜劣汰，来解决那些传统算法束手无策的复杂问题，这本身就充满了迷人的魅力。我特别期待书中能够详细阐述遗传算法的核心原理，比如染色体编码、适应度函数的设计、选择、交叉和变异等关键算子是如何工作的。更重要的是，我希望这本书能提供清晰的Java代码实现，让我能够一步步地理解并亲手搭建属于自己的遗传算法框架。从最基础的“旅行商问题”到更复杂的工程优化、机器学习模型的训练，我设想着这本书能够为我打开一扇通往这些应用领域的大门。我憧憬着通过这本书的学习，不仅能掌握遗传算法的技术，更能培养一种“用计算模拟自然智慧”的思维方式，这对我未来的技术探索和创新设计将产生深远的影响。这本书的出现，无疑为我提供了一个极佳的学习路径。
对于初学者来说，学习一门新的技术往往面临着“看不懂”和“不敢写”的困境。《Java遗传算法编程》这本书，我虽然还没有开始阅读，但从书名中我感受到了它极大的亲和力。我期待它能以一种循序渐进的方式，引领我逐步走进遗传算法的世界。我希望书中能够从最简单的例子入手，比如如何用遗传算法解决一个简单的函数优化问题，然后逐步过渡到更复杂的应用。我特别看重书中在代码实现方面的指导，能够提供清晰、易懂、可运行的Java代码示例，让我能够边学边练，亲手调试，真正地掌握每个算法步骤的实际操作。我希望书中能解释清楚每个代码片段的作用，以及它们与理论知识之间的联系。如果书中还能提供一些常见问题的解答和调试技巧，那将是对我这样初学者莫大的帮助。我相信，一本能够降低入门门槛，并且提供足够实践机会的书，将是我学习遗传算法过程中不可或缺的伙伴。
作为一个对人工智能和计算科学交叉领域充满热情的研究者，《Java遗传算法编程》这本书，尽管我还没有深入了解其具体内容，但我对其潜在价值充满了期待。我推测，这本书很可能不仅仅是介绍遗传算法的Java实现，更会探讨如何将遗传算法与其他先进技术相结合，以应对更具挑战性的研究课题。例如，如何利用遗传算法与深度学习结合，进行更高效的模型参数优化？如何将遗传算法应用于复杂系统的建模与仿真，探索其 emergent behavior？我希望能从书中了解到一些前沿的研究方向和案例分析，从而激发我的研究灵感。我期待书中能够包含一些关于遗传算法在特定领域（如生物信息学、金融建模、机器人控制等）的深度应用探讨，以及一些尚未被广泛应用的创新思路。一本能够拓宽我的视野，并提供研究启发的书籍，将是我学术道路上宝贵的财富。
作为一个在编程领域摸爬滚打多年的老兵，我始终相信，理论知识的扎实是构建强大应用基石的关键。《Java遗传算法编程》这本书，虽然我对其具体内容尚未触及，但仅凭书名，我就能预见到它将是一本深度剖析遗传算法理论的力作。我推测，书中不会仅仅停留在“怎么用”的层面，而是会深入挖掘“为什么这么用”的原理。例如，关于适应度函数的数学建模，如何公正地衡量解的优劣？关于交叉和变异的概率设计，如何平衡全局搜索与局部搜索的能力？这些都是遗传算法能否成功的关键，也是常常令人困惑的地方。我期待书中能通过严谨的数学推导和逻辑分析，将这些抽象的概念变得清晰易懂。我希望能从书中了解到不同遗传算法变种的优缺点，以及它们适用的场景。如果书中还能包含一些算法的理论性能分析，例如收敛速度、最优解的保证等，那就更完美了。我相信，一本能够系统性地梳理理论细节的书，将极大地提升我对遗传算法的理解深度，并为我解决实际问题提供坚实的理论支撑。
很良心的一本书
非常好的入门书，读完对遗传算法了解了很多。
很良心的一本书
很良心的一本书
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