遺伝子発現プログラミングとは

GEP としてよく知られる遺伝子発現プログラミングは、コンピューター プログラムの構築に使用されるコンピューター プログラミングの分野で使用される進化的な手法です。 モデル。 これらのコンピューター プログラムは、実際の生物と同様の方法で、サイズ、形状、構成を変更することで学習し、適応することができる複雑なツリー構造の形式をとります。 さらに、実際の生物の染色体と同様に、GEP コンピューター プログラムは、あらかじめ決められた長さの単純な直線状の染色体にコード化されています。 GEP は、遺伝情報の保存と伝達を目的とした単純なゲノムと、環境の探索と環境への適応を目的とした複雑な表現型の両方を備えているため、遺伝子型 - 表現型システムの一例です。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 遺伝子発現プログラミング

第 2: シンボリック回帰

第 3 章: デシジョン ツリー

第 4 章: 進化的アルゴリズム

第 5 章: 遺伝的アルゴリズム

第 6 章: 遺伝的プログラミング

第 7 章: 文法の進化

第 8 章: 人工知能

第 9 章: 機械学習

第 10 章: 人工ニューラル ネットワーク

(II) 遺伝子発現プログラミングに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野での遺伝子発現プログラミングの使用例の実例。

(IV) 遺伝子発現プログラミング技術を 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。

この本の対象者>

専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の遺伝子発現プログラミングについての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。