Генетические алгоритмы на Python, Вирсански Э., 2020

Генетические алгоритмы на Python, Вирсански Э., 2020.

Там, где традиционные алгоритмы бесполезны или не дают результата за обозримое время, на помощь могут прийти генетические алгоритмы. Они позволяют решить целый комплекс сложных задач, в том числе связанных с искусственным интеллектом, упростить оптимизацию непрерывных функций, выполнять реконструкцию изображений и многое другое. Книга поможет программистам, специалистам по обработке данных и энтузиастам ИИ, интересующимся генетическими алгоритмами, подступиться к стоящим перед ними задачам, связанным с обучением, поиском и оптимизацией, а также повысить качество и точность результатов в уже имеющихся приложениях. Для изучения материала книги требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.




Аналогия с генетическими алгоритмами.
Цель генетических алгоритмов – найти оптимальное решение некоторой задачи. Если дарвиновская эволюция развивает популяцию отдельных особей, то генетические алгоритмы развивают популяцию потенциальных решений данной задачи, называемых индивидуумами. Эти решения итеративно оцениваются и используются для создания нового поколения решений. Те, что лучше проявили себя при решении задачи, имеют больше шансов пройти отбор и передать свои качества следующему поколению. Так постепенно потенциальные решения совершенствуются в решении поставленной задачи. В следующих разделах описываются различные компоненты генетических алгоритмов, поддерживающие эту аналогию с дарвиновской эволюцией.

СОДЕРЖАНИЕ.
Часть I.ОСНОВЫ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ.
Часть II.РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ.
Часть III.ПРИЛОЖЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ.
Часть IV.РОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.

Купить .








Теги: Вирсански :: книги по программированию :: программирование :: генетика :: медицина :: Python