Algorithmes génétiques + structures de données = programmes d'évolution

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre offre une large vue d'ensemble des algorithmes génétiques et évolutionnaires, en mettant l'accent sur les approches modernes et les idées nouvelles. Il est concis et direct, ce qui le rend utile pour la référence et les applications pratiques, bien qu'il ne puisse pas servir de manuel principal pour un cours complet.

Avantages:

Une feuille de route concise, une large vue d'ensemble de la programmation génétique et évolutive classique et moderne, des idées neuves et des applications pratiques, un style d'écriture direct, un excellent chapitre sur la gestion des contraintes.

Inconvénients:

Ne convient pas comme manuel principal pour des cours approfondis, peut ne pas couvrir de manière adéquate des sujets tels que la programmation génétique, les systèmes neuronaux évolutifs et la vie artificielle, peut perdre de son attrait en raison de l'accent mis sur l'optimisation numérique.

(basé sur 6 avis de lecteurs)

Titre original :

Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs

Contenu du livre :

Les algorithmes génétiques sont fondés sur le principe de l'évolution, c'est-à-dire la survie du plus apte.

Par conséquent, les techniques de programmation évolutive, basées sur les algorithmes génétiques, sont applicables à de nombreux problèmes d'optimisation difficiles, tels que l'optimisation de fonctions avec des contraintes linéaires et non linéaires, le problème du voyageur de commerce et les problèmes d'ordonnancement, de partitionnement et de contrôle. L'importance de ces techniques ne cesse de croître, car les programmes d'évolution sont parallèles par nature, et le parallélisme est l'une des directions les plus prometteuses de l'informatique.

Le livre est autonome et le seul prérequis est une formation de base en mathématiques. Cette troisième édition a été considérablement révisée et complétée par trois nouveaux chapitres et par des annexes supplémentaires contenant du matériel de travail pour couvrir les développements récents et un changement dans la perception de l'informatique évolutive.