遺伝的アルゴリズムとは

コンピュータ サイエンスとオペレーションズリサーチの分野では、遺伝的アルゴリズム (GA) は自然選択のプロセスをモデルにしたメタヒューリスティックです。 進化的アルゴリズム (EA) のサブカテゴリであり、より広いカテゴリです。 遺伝的アルゴリズムは、突然変異、交叉、選択などの生物学にヒントを得た演算子に依存して、最適化や問題の検索に対する高品質のソリューションを開発するためによく使用されます。 これは、遺伝的プログラミングの使用によって実現されます。 GA のアプリケーションには、最適化によるデシジョン ツリーの効率の向上、数独パズルの解読、ハイパーパラメータの最適化、因果関係の推論、その他の同様のタスクが含まれますが、これらに限定されません。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 遺伝的アルゴリズム

第 2 章: 遺伝的プログラミング

第 3 章: パーティクル フィルター

第 4 章: スキーマ (遺伝的アルゴリズム)

第 5 章: 普遍的なダーウィニズム

第 6 章: メタヒューリスティック

第 7 章: 学習分類器システム

第 8 章: ルールベースの機械学習

第 9 章: 遺伝的表現

第 10 章: 適応度関数

(II) 遺伝的アルゴリズムに関する一般のよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野での遺伝的アルゴリズムの使用例の実例。

(IV) ) 遺伝的アルゴリズムのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。

この本の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の遺伝的アルゴリズムに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。