Genetic algorithms have been used in science and engineering as adaptive algorithms for solving practical problems and as computational models of natural evolutionary systems. This brief, accessible introduction describes some of the most interesting research in the field and also enables readers to implement and experiment with genetic algorithms on their own. It focuses in depth on a small set of important and interesting topics—particularly in machine learning, scientific modeling, and artificial life—and reviews a broad span of research, including the work of Mitchell and her colleagues. The descriptions of applications and modeling projects stretch beyond the strict boundaries of computer science to include dynamical systems theory, game theory, molecular biology, ecology, evolutionary biology, and population genetics.
ترجمه فارسی (ترجمه ماشینی)
الگوریتم های ژنتیک در علم و مهندسی به عنوان الگوریتم های تطبیقی برای حل مسائل عملی و به عنوان مدل های محاسباتی سیستم های تکاملی طبیعی استفاده شده است. این مقدمه کوتاه و قابل دسترس برخی از جالب ترین تحقیقات در این زمینه را توصیف می کند و همچنین خوانندگان را قادر می سازد تا الگوریتم های ژنتیک را به تنهایی پیاده سازی و آزمایش کنند. این به طور عمیق بر مجموعه کوچکی از موضوعات مهم و جالب تمرکز می کند – به ویژه در یادگیری ماشینی، مدل سازی علمی، و زندگی مصنوعی – و دامنه وسیعی از تحقیقات، از جمله کار میچل و همکارانش را مرور می کند. توصیف برنامهها و پروژههای مدلسازی فراتر از مرزهای سختگیرانه علوم رایانه است و شامل نظریه سیستمهای دینامیکی، نظریه بازیها، زیستشناسی مولکولی، اکولوژی، زیستشناسی تکاملی و ژنتیک جمعیت میشود.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.