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出版者:A Bradford Book

作者:John R. Koza

出品人:

页数:840

译者:

出版时间:1992-12-11

价格:USD 100.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262111706

丛书系列:

图书标签:

遗传编程
人工智能
遗传
进化
失控
CS
C++
AI
Genetic Programming
Evolutionary Algorithms
Machine Learning
Artificial Intelligence
Programming
Optimization
Bio-inspired Computing
Computational Intelligence
Algorithms
Swarm Intelligence

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具体描述

Genetic programming may be more powerful than neural networks and other machine learning techniques, able to solve problems in a wider range of disciplines. In this ground-breaking book, John Koza shows how this remarkable paradigm works and provides substantial empirical evidence that solutions to a great variety of problems from many different fields can be found by genetically breeding populations of computer programs. Genetic Programming contains a great many worked examples and includes a sample computer code that will allow readers to run their own programs.In getting computers to solve problems without being explicitly programmed, Koza stresses two points: that seemingly different problems from a variety of fields can be reformulated as problems of program induction, and that the recently developed genetic programming paradigm provides a way to search the space of possible computer programs for a highly fit individual computer program to solve the problems of program induction. Good programs are found by evolving them in a computer against a fitness measure instead of by sitting down and writing them.John R. Koza is Consulting Associate Professor in the Computer Science Department at Stanford University.

《生命之网：从分子到生态系统的复杂性解析》图书简介本书深入探讨了自然界中普遍存在的复杂系统及其涌现行为，聚焦于生命体从微观分子层面到宏观生态系统层面的组织、适应与演化机制。我们并不关注于计算领域的遗传编程技术，而是将视角完全投向生物学、生态学和物理学交叉的前沿领域，揭示隐藏在多样性背后的统一规律。第一部分：生命的基石与自组织第一章：分子机器的精妙设计与动力学本章将细致剖析细胞内部的分子机器如何实现高效、精确的操作。重点探讨蛋白质折叠的物理化学基础，阐释多肽链如何通过能量梯度和空间限制，在极短时间内达到其功能性的三维结构。我们将深入研究核糖体、DNA聚合酶等复杂复合体的工作原理，分析它们如何实现信息的读取、复制和调控，同时强调这些过程中的热力学驱动力。讨论将涉及非平衡态热力学在解释生物系统稳态与动态平衡中的核心作用。第二章：细胞的边界与信息传递网络本章聚焦于细胞膜作为动态信息处理界面的角色。研究膜的流动镶嵌模型，以及脂质双分子层如何构筑出具有选择渗透性和信号转导能力的微环境。详细解析G蛋白偶联受体（GPCRs）等关键信号转导通路，阐明细胞如何感知外部化学信号并将其转化为内部的分子响应。我们还将探讨细胞骨架系统的力学特性及其在细胞形态维持、物质运输和运动中的作用，将其视为一个活跃的、响应外部扰动的物理结构。第三章：发育的蓝图与形态发生本章从物理学的角度审视生物体的形态发生过程。我们将探讨反应-扩散系统（如Turing模式）如何在均质的初始条件下催生出斑点和条纹等复杂的空间结构。分析细胞间粘附、细胞迁移和组织张力在塑造器官形状中的贡献，借鉴材料科学中关于软物质力学行为的理论来理解胚胎组织的可塑性与刚性。着重讨论表观遗传修饰如何作为一种“记忆”机制，确保细胞在分裂过程中维持其身份，并对环境变化做出可遗传的响应。第二部分：种群、适应与环境的博弈第四章：宏观演化的驱动力与随机性本章回归达尔文主义的框架，但着重于量化演化的过程。我们不讨论计算算法，而是探讨突变率、选择系数和种群大小对演化路径的影响。通过数学模型，分析适应度景观的拓扑结构，解释种群如何在复杂的多维适应度空间中探索最优解。着重分析遗传漂变（Genetic Drift）在小种群中扮演的关键角色，以及它如何与自然选择相互作用，导致适应性性状的非线性变化。第五章：群体行为的涌现动力学本章探索个体简单规则如何导致复杂的群体行为。研究社会性昆虫（如蚁群和蜂群）中的去中心化决策机制，分析信息素轨迹和局部互动如何维护整个群体的觅食效率和防御策略。运用非线性动力学和统计物理学的工具，建立描述鱼群、鸟群的同步运动模型，解释为何仅基于邻域信息的简单规则能够产生高度协调的宏观模式。第六章：物种间的相互作用与生态平衡本章将生态学视为一个巨型复杂网络。详细分析捕食者-猎物模型（如Lotka-Volterra系统）的稳定性和不稳定性。讨论竞争排斥原则和生态位分化的机制，解释生物多样性如何在有限的资源条件下得以维持。重点考察微生物群落中的共生与拮抗关系，如何通过物质循环（如碳循环和氮循环）的反馈机制，稳定或扰动整个生物圈的稳态。第三部分：复杂系统的通用原理第七章：网络科学在生物学中的应用本章将代谢网络、蛋白质相互作用网络和食物网视为抽象的数学网络。分析这些网络的拓扑特性，例如小世界效应和无标度（Scale-Free）特性，并探讨这些结构如何增强系统的鲁棒性（对随机失效的抵抗力）和脆弱性（对针对性攻击的敏感性）。研究网络模块化结构在功能划分中的意义。第八章：系统稳定性、突变与临界现象本章探讨生物系统如何避免灾难性的崩溃。分析生物网络（如基因调控网络）对外部扰动的缓冲能力。引入临界点理论，解释系统在某些参数变化下可能发生的相变现象，例如物种大灭绝或疾病的爆发。讨论系统如何通过冗余性（Redundancy）和备份机制来维持其核心功能，即使部分组件失效。第九章：信息论与生物复杂性的量度本章探讨如何用信息论的工具量化生物系统的复杂性。分析熵在描述系统无序度和信息内容中的应用。研究有效信息（Effective Information）的概念，用以区分真正具有功能意义的内部信息流与环境噪声。最后，本章将生物系统的复杂性视为一种跨尺度的组织效率，总结从分子开关到生态系统动态中体现出的普遍设计原则。本书旨在为读者提供一个宏观且统一的视角，理解生命现象并非一系列孤立事件的堆砌，而是由底层物理定律和网络拓扑结构驱动的、不断适应与涌现的复杂系统。它要求读者具备一定的生物学背景，并对数学建模和系统科学方法论抱有浓厚兴趣。