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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Back, Thomas (EDT)/ Fogel, David B. (EDT)/ Michalewicz, Zbigniew (EDT)

出品人:

頁數:308

译者:

出版時間:2000-11

價格:$ 90.34

裝幀:Pap

isbn號碼:9780750306652

叢書系列:

圖書標籤:

進化計算
優化算法
機器學習
人工智能
遺傳算法
進化策略
差分進化
神經進化
群體智能
復雜係統

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具體描述

"Evolutionary Computation 2: Advanced Algorithms and Operators" expands upon the basic ideas underlying evolutionary algorithms. The focus is on fitness evaluation, constraint-handling techniques, population structures, advanced techniques in evolutionary computation, and the implementation of evolutionary algorithms. It is intended to be used by individual researchers and students in the expanding field of evolutionary computation.

《Evolutionary Computation 2》是一本係統化的學術著作，旨在為讀者提供關於進化算法及其應用的全麵介紹。該書以科學嚴謹的視角係統講解瞭基於自然選擇和遺傳機製的計算方法，涵蓋瞭從理論基礎到實際實現的各個環節。內容深入探討瞭進化策略、遺傳編程和自適應優化的核心概念，為研究者和學習者提供堅實的理論支撐。書中首先詳細介紹瞭進化算法的基本原理，解析瞭自然選擇、種群演化以及個體變異與交叉的機製。這部分內容幫助讀者理解這些算法背後的邏輯，並明確瞭其在解決復雜優化問題中的優勢。接下來，書籍係統講述瞭各種進化技術的具體應用，包括遺傳算法、模擬退火、粒子群優化等，每個部分都結閤瞭經典案例和最新研究成果，使學習過程更具實用性。在理論框架方麵，《Evolutionary Computation 2》對數學分析進行瞭詳盡的論述，介紹瞭適應度函數設計、算法收斂性分析以及多目標優化策略。這些內容不僅幫助讀者掌握核心概念，還為後續實踐提供瞭堅實的理論保障。此外，書中還特注探討瞭進化計算在生物信息學、機器學習和工程優化等實際領域中的應用，使其更具前瞻性和應用價值。書籍結構設計嚴謹，章節安排科學閤理，從基礎理論逐步推進到高級技術，邏輯連貫且條理分明。這不僅便於初學者逐步理解，也為專業研究提供瞭係統的學習路徑。同時，內容中結閤大量圖示、實例和數值分析，使復雜思想更易被讀者接受和內化。總之，這本書以深度與廣度並重的方式呈現進化計算知識，注重理論與實踐的結閤，適閤希望深入學習這一領域的研究人員、新手和課程教學者。通過詳實且係統的內容，讀者將獲得全麵的認知，為後續應用打下堅實基礎。該書在學術界和工程實際中均具備廣泛的參考價值，具有重要意義。