基于Python实现的遗传算法

作者: [美]伊亚尔·沃桑斯基(Eyal Wirsansky) 著 吴虎胜 朱利 江川 吕龙 译

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2023-02-01

电子书 暂不销售 定价:79.0
  • 收藏

  • 加书架

  • 引用

简介

遗传算法是受自然进化原理启发而产生的一类搜索、优化和学习算法。本书首先介绍了遗传算法及其操作原理、遗传算法与传统算法的区别、可以解决什么类型的问题,并介绍其在搜索和优化问题(如规划、调度、博弈和分析)中的应用。随着学习的深入,本书还进一步通过遗传算法从特征选择、超参数调整和体系结构优化等方面改进机器学习和深度学习模型,解决强化学习任务并执行图像重建。最后,本书介绍几种相关的技术,这些技术可以为未来的应用开辟新的可能性。通过本书,使读者可以在人工智能以及其他许多领域应用遗传算法的实践经验。

编辑推荐

通过本书,读者可以: ·了解如何使用最新的Python工具创建基于遗传算法的应用程序。 ·利用遗传算法优化函数,并解决规划和调度问题。 ·提升机器学习模型的性能,优化深度学习网络结构。 ·基于工具包Open AI Gym将遗传算法应用于强化学习。 ·探索如何使用一组半透明形状进行图像重建。 ·探索其他生物启发方法,例如遗传规划和粒子群优化。 ·应用遗传算法解决现实世界中的各种深度学习和人工智能问题。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2023-02-01
  • 作者:[美]伊亚尔·沃桑斯基(Eyal Wirsansky) 著 吴虎胜 朱利 江川 吕龙 译
  • 更新: 2023-12-20
  • 书号:9787302611608
  • 中图:TP18-39
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    交叉学科
    智能科学与技术

作者信息

[美]伊亚尔·沃桑斯基(Eyal Wirsansky) 著 吴虎胜 朱利 江川 吕龙 译

柯良军,西安交通大学电信学院自动化系教授、博士生导师。2008年获西安交通大学工学博士学位。2011年10至2012年10月在英国University of Essex访问学习。研究方向为复杂系统建模与优化,尤其是无人智能系统与城市交通系统的建模与优化。在IEEE Transaction on Cybernetics, Omega, European Journal of Operational Research等重要刊物发表论文30余篇,其中SCI检索论文20余篇,出版学术专著1部。担任《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Transaction on Cybernetics》、《 European Journal of Operational Research》、CEC等国际重要期刊和会议的审稿人。先后主持国家自然科学基金等10余项科研课题。

相关图书