作者：丹·西蒙 日期：2022-06-04 12:15:24
进化算法是一种人工智能。自然界中观察到的诸如自然选择、物种迁移、鸟群、人类文化和蚁群等优化过程启发我们开发出进化算法。
《进化优化算法-基于仿生和种群的计算机智能方法》讨论进化优化算法的理论、历史、数学和编程。主要包括遗传算法、遗传规划、蚁群优化、粒子群优化、差分进化、基于生物地理学优化以及其他多种算法。
以一种直观但理论上严谨的方式介绍进化算法，同时重视算法的实施。
仔细讨论了较新的进化算法，包括反向学习、人工鱼群、细菌觅食以及其他多种算法。
每章都配有练习题，教师可以在线获得习题答案。
借助简单的例子帮助读者直观理解理论。
从作者的网页上可以得到主要的源代码。
介绍分析进化算法的数学技巧，包括马尔可夫建模和动态系统建模。
《进化优化算法-基于仿生和种群的计算机智能方法》适合作为高年级本科生和研究生的教材，对工程和计算机科学领域的研究人员也大有裨益。