遺伝的プログラミングとは

人工知能の分野において、遺伝的プログラミング (略称 GP) は、不適切なプログラムの集団を、より適したプログラムに進化させるための手法です。 特定のタスクに適しています。 これは、自然の遺伝的プロセスと同等の操作をプログラムの集団に適用することによって実現されます。

どのようなメリットがあるか

(I) 洞察、および 次のトピックに関する検証:

第 1 章: 遺伝的プログラミング

第 2 章: バイオインスピレーションコンピューティング

第 3 章: CMA-ES

第 4 章: 適応度近似

第 5 章: 遺伝子発現プログラミング

第 6 章: 遺伝子表現

第 7 章: 文法の進化

第 8 章: 帰納的プログラミング

第 9 章: 線形遺伝的プログラミング

第 10 章: 多式プログラミング

(II) 遺伝的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) 多くの分野における遺伝的プログラミングの使用例。

(IV) 360 の各業界における 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の遺伝的プログラミング技術の完全な理解。

本書の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、および以下のような人々 あらゆる種類の遺伝的プログラミングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。