Генетические алгоритмы, Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., 2010.
Рассмотрены основные стратегии, принципы и концепции нового направления «Генетические алгоритмы». Описаны фундаментальные основы генетических алгоритмов и эволюционного моделирования. Проанализированы архитектуры генетического поиска и модели генетических операторов. Приведены конкретные примеры решения основных задач оптимизации на основе генетических алгоритмов и дано большое число контрольных вопросов и упражнений.
Для студентов вузов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника», специальности «Информационные технологии в образовании», для специалистов, занятых разработкой интеллектуальных САПР, разработкой новых информационных технологий в науке, технике, образовании, бизнесе и экономике.
Допущено УМО вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебника для студентов вузов, обучающихся по направлению 210100 «Информатика и вычислительная техника», специальности 230104 «Системы автоматизированного проектирования».
Селекция.
Применение селективных методов означает методический отбор генетического материала в соответствии с принятым критерием, что должно повысить скорость получения конечного результата и его качество. Отметим, что ускорение мутационного процесса ведет к получению все более разнообразного генетического материала.
Селекция представляет собой форму искусственного отбора, где в отличие от естественного отбора эволюция направляется факторами внешней среды. Селекция как наука создана Ч. Дарвином, который выделял три формы отбора:
1) естественный отбор, вызывающий изменения, связанные с приспособлением к новым условиям;
2) бессознательный отбор, при котором в процессе эволюции сохраняют лучшие экземпляры;
3) методический отбор, при котором проводится целенаправленное изменение популяций в сторону установленного идеала.
Содержание.
Введение.
1. Генетика и основы эволюции.
1.1. Краткие исторические сведения.
1.2. Кроссинговер.
1.3. Мутация.
1.4. Селекция.
1.5. Особенности механизма эволюционной адаптации.
1.6. Выводы.
1.7. Контрольные вопросы.
1.8. Упражнения.
Глоссарий к разделу 1.
Список литературы к разделу 1.
2. Методы оптимизации.
2.1. Постановка оптимизационных задач.
2.2. Технологии локального поиска.
2.3. Выводы.
2.4. Контрольные вопросы.
2.5. Упражнения.
Глоссарий к разделу 2.
Список литературы к разделу 2.
3. Основные понятия и структура генетических алгоритмов.
3.1. Определения и понятия генетических алгоритмов.
3.2. Генетические операторы.
3. Теоретико-множественные операции над популяциями и хромосомами.
3.4. Простой генетический алгоритм.
3.5. Основные гипотезы генетических алгоритмов.
3.6. Введение в аксиоматическую теорию генетических алгоритмов
3.7. Выводы.
3.8. Контрольные вопросы.
3.9. Упражнения.
Глоссарий к разделу 3.
Список литературы к разделу 3.
4. Совместные схемы локального и генетического поиска.
4.1. Модифицированные генетические операторы.
4.2. Архитектуры и стратегии генетического поиска.
4.3. Генетическое программирование.
4.4. Новые структуры генетических операторов.
4.5. Параллельные генетические алгоритмы.
4.6. Выводы.
4.7. Контрольные вопросы.
4.8. Упражнения.
Глоссарий к разделу 4.
Список литературы к разделу 4.
5. Оптимизационные задачи на графах.
5.1. Генетические алгоритмы разбиения графов.
5.2. Решения задачи о коммивояжере.
5.3. Задачи раскраски, построения клик и независимых множеств графов.
5.4. Определение планарности графов на основе генетического поиска
5.5. Определение изоморфизма графов.
5.6. Генетический алгоритм определения паросочетаний графа.
5.7. Квантовый алгоритм построения Гамильтонова цикла.
5.8. Нечеткие генетические алгоритмы решения задач оптимизации и проектирования.
5.9. Выводы.
5.10. Контрольные вопросы.
5.11. Упражнения.
Глоссарий к разделу 5.
Список литературы к разделу 5.
Заключение.
Приложения.
Приложение 1. Элементарные сведения из теории алгоритмов.
Приложение 2. Примеры реализации основных генетических операторов.
Приложение 3. Задания к лабораторным работам.
Приложение 4. Методические указания к выполнению курсовой работы.
Приложение 5. Примеры тестовых заданий по курсу.
Купить .
Купить - pdf .
Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Гладков :: Курейчик
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Интеллектуальные системы защиты информации, Васильев В.И., 2013
- Информационные системы в медицине, Абрамов Н.В., Мотовилов Н.В., Наумов Н.Д., Черкасов С.Н., 2008
- Информационные системы в экономике, Исаев Г.Н., 2013
- Информационные системы в экономике, Титоренко Г.А., 2008
- Лекции по информатике, Павлов Д., 2003
- Большой народный самоучитель, Компьютер + ноутбук, Понятно, быстро и без посторонней помощи, Орлова З.М., 2017
- Theoretical Computer Science, Cheat Sheet
- Подготовка школьников к олимпиадам по информатике с использованием вебсайта, 7-11 классы, Алексеев А.В., Беляев С.Н., 2008