Java遺傳算法編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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英，Lee，Jacobson，雅各布森，美 ... 著，王海鵬 譯

圖書標籤:

• Java
• 遺傳算法
• 人工智能
• 優化算法
• 機器學習
• 進化計算
• 程序設計
• 算法
• 計算機科學
• 數據分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115437310

版次：01

商品編碼：12080768

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

頁數：199

正文語種：中文

編輯推薦

遺傳算法常常用於解決非常復雜的真實世界問題。
本書是學習如何利用遺傳算法來解決問題的入門指南，書中包含瞭Java語言編寫的、能運行的項目和解決方案。本書引導讀者一步一步地實現各種遺傳算法及一些常見應用場景，幫助讀者在實踐中加深理解，從而能夠解決自己獨特的問題。本書首先介紹瞭基本概念，並在隨後的章節中添加瞭機器人控製、旅行商問題等例子，展示瞭實現遺傳算法的更多知識技能。
通過閱讀本書，你將熟悉遺傳算法與編程語言相關的問題和概念，掌握構建自己的算法所需的全部知識，並且將獲得用遺傳算法解決問題的能力。請拿起本書，進入遺傳算法這個迷人的領域，看看真正能工作的Java代碼，並運用於你自己的項目和研究中。
本書具有以下特色：
● 引導學習遺傳算法背後的理論；
● 解釋軟件開發者如何利用遺傳算法來嘗試解決一些問題；
● 通過簡單易行的步驟，提供用Java實現遺傳算法的詳細指導。

內容簡介

當前，機器學習領域已經變得越來越流行，而遺傳算法是機器學習的一個重要子集。
本書簡單、直接地介紹瞭遺傳算法，並且針對所討論的示例問題，給齣瞭Java代碼的算法實現。全書共分災6章。第1章簡單介紹瞭人工智能和生物進化的知識背景，這也是遺傳算法的曆史知識背景。第2章給齣瞭一個基本遺傳算法的實現；第4章和第5章，分彆針對機器人控製器、旅行商問題、排課問題展開分析和討論，並給齣瞭算法實現。在這些章的末尾，還給齣瞭一些練習供讀者深入學習和實踐。第6章專門討論瞭各種算法的優化問題。
本書適閤機器學習愛好者閱讀，尤其適閤對遺傳算法的理論和實現感興趣的讀者閱讀參考。

作者簡介

Lee Jacobson來自英國布裏斯托爾，是一名專業的自由職業軟件開發者。在大學期間學習瞭遺傳算法和其他優化技術後，他對這個主題産生瞭強烈的興趣。
Burak Kanber是土生土長的紐約人，他擁有機械工程的學士學位和碩士學位，專注於控製係統、機器人技術、汽車工程和混閤動力汽車係統工程。但是，軟件一直是他終身的愛好，貫穿著Burak整個生命。

目錄

目錄

第1章　簡介　1
1．1　什麼是人工智能　2
1．2　生物學類比　3
1．3　進化計算的曆史　4
1．4　進化計算的優勢　5
1．5　生物進化　7
生物進化的一個實例　8
1．6　基本術語　10
術語　10
1．7　搜索空間　11
1．7．1　適應度景觀　12
1．7．2　局部最優　14
1．8　參數　17
1．8．1　變異率　17
1．8．2　種群規模　18
1．8．3　交叉率　19
1．9　基因錶示　19
1．10　終止　20
1．11　搜索過程　20
1．12　參考文獻　22
第2章　實現一個基本遺傳算法　23
2．1　實現之前　23
2．2　基本遺傳算法的僞代碼　24
2．3　關於本書的代碼示例　25
2．4　基本實現　26
2．4．1　問題　27
2．4．2　參數　27
2．4．3　初始化　29
2．4．4　評估　35
2．4．5　終止檢查　38
2．4．6　交叉　41
2．5　輪盤賭選擇　41
2．6　交叉方法　42
2．7　交叉僞代碼　43
2．8　交叉實現　44
2．8．1　精英主義　48
2．8．2　變異　50
2．8．3　執行　53
2．9　小結　55
2．10　練習　56
第3章　機器人控製器　57
3．1　簡介　57
3．2　問題　58
3．3　實現　59
3．3．1　開始之前　59
3．3．2　編碼　60
3．3．3　初始化　64
3．3．4　評估　73
3．3．5　終止檢查　87
3．3．6　選擇方法和交叉　91
3．4　錦標賽選擇　91
3．5　單點交叉　93
執行　99
3．6　小結　101
3．7　練習　102
第4章　旅行商　103
4．1　簡介　103
4．2　問題　105
4．3　實現　106
4．3．1　開始之前　106
4．3．2　編碼　106
4．3．3　初始化　107
4．3．4　評估　111
4．3．5　終止檢查　117
4．3．6　交叉　118
4．3．7　變異　124
4．3．8　執行　126
4．4　小結　131
4．5　練習　132
第5章　排課　134
5．1　簡介　134
5．2　問題　135
5．3　實現　136
5．3．1　開始之前　137
5．3．2　編碼　137
5．3．3　初始化　138
5．3．4　執行類　158
5．3．5　評估　167
5．3．6　終止　169
5．3．7　變異　172
5．3．8　執行　174
5．4　分析和改進　179
5．5　小結　182
5．6　練習　182
第6章　優化　183
6．1　自適應遺傳算法　183
6．1．1　實現　184
6．1．2　練習　188
6．2　多次啓發　188
6．2．1　實現　189
6．2．2　練習　190
6．3　性能改進　191
6．3．1　適應度函數設計　191
6．3．2　並行處理　191
6．3．3　適應度值散列　193
6．3．4　編碼　197
6．3．5　變異和交叉方法　197
6．4　小結　198

《Java遺傳算法編程》—— 探索智能計算的邊界 在現代信息技術飛速發展的浪潮中，人工智能（AI）已不再是遙不可及的科幻概念，而是滲透到我們生活方方麵麵的強大驅動力。而在這股浪潮背後，遺傳算法（Genetic Algorithms, GAs）作為一種仿生學領域的傑齣代錶，以其獨特的“適者生存”、“優勝劣汰”的自然進化機製，為解決復雜優化問題和設計智能係統提供瞭前所未有的解決方案。 本書《Java遺傳算法編程》並非一本簡單的技術手冊，它是一場深入智能計算腹地的探索之旅，旨在為廣大編程愛好者、算法研究者、以及對人工智能充滿好奇的讀者，提供一扇通往遺傳算法世界的大門。我們將一同揭開遺傳算法神秘的麵紗，理解其核心原理，掌握其實現技巧，並通過富有挑戰性的Java編程實踐，親手構建屬於自己的智能係統。 為什麼選擇Java？ 在眾多編程語言中，Java以其跨平颱性、麵嚮對象特性、強大的類庫支持以及廣泛的應用領域，成為瞭實現遺傳算法的理想選擇。Java的語法清晰易懂，麵嚮對象的設計思想與遺傳算法的個體、種群、基因等概念天然契閤，使得開發者能夠更高效、更結構化地編寫和管理復雜的遺傳算法代碼。本書將充分利用Java的優勢，帶領讀者從零開始，構建齣高效、可擴展的遺傳算法解決方案。 本書的獨特視角與深度洞察 《Java遺傳算法編程》的編寫，力求做到理論與實踐的完美融閤，既有對遺傳算法基礎理論的嚴謹闡釋，又不乏實際項目中的深刻洞察。我們不滿足於簡單的算法介紹，而是將目光投嚮更深層次的理解和應用。 從基礎到精通的進階之路： 我們將從遺傳算法的起源和基本概念講起，如染色體編碼、適應度函數、選擇、交叉、變異等算子。通過清晰的圖示和生動的比喻，幫助讀者建立起對遺傳算法的直觀認知。隨後，我們將深入探討各種編碼方式（如二進製編碼、格雷碼、實數編碼）的優缺點及其適用場景，並分析不同選擇策略（如輪盤賭選擇、錦標賽選擇、排序選擇）的工作原理和性能錶現。交叉和變異算子作為遺傳算法的核心驅動力，我們將詳細解析其數學模型和實際應用中的技巧，例如單點交叉、多點交叉、均勻交叉、高斯變異、均勻變異等。 算法的演化與優化： 遺傳算法並非一成不變，隨著應用領域的拓展和計算能力的提升，湧現齣瞭許多改進型算法和混閤算法。本書將介紹一些經典的改進算法，例如多種群遺傳算法（Multi-population Genetic Algorithms）如何通過引入多個獨立的種群來增加種群多樣性，避免早熟收斂；或者基於精英保留的遺傳算法（Elitism）如何確保最優解在進化過程中不丟失。我們還將探討將遺傳算法與其他優化技術（如模擬退火、粒子群優化）相結閤的混閤策略，以期獲得更優的性能。 Java編程實踐的精髓： 理論的學習離不開實踐的支撐。本書的核心價值之一在於其豐富的Java編程示例。我們不隻是提供代碼片段，而是將每一個算法模塊都封裝成可復用的Java類，並提供詳盡的注釋和講解。讀者可以跟隨我們的步驟，從搭建基本的遺傳算法框架開始，逐步實現各種算子和策略。例如，我們將創建一個通用的`Chromosome`接口，然後實現不同的染色體編碼類；設計一個`Population`類來管理染色體的集閤；編寫`FitnessFunction`接口，並提供多種具體的實現，用於評估染色體的優劣。重點將放在如何設計清晰的類結構、如何高效地實現算法邏輯、以及如何進行性能優化。 挑戰性案例的深度剖析： 為瞭讓讀者能夠更好地理解遺傳算法在實際問題中的應用，本書精選瞭一係列具有代錶性的案例。這些案例覆蓋瞭不同的領域，包括但不限於： 旅行商問題（Traveling Salesperson Problem, TSP）： 這是一個經典的NP-hard問題，我們將演示如何用遺傳算法來尋找最短的旅行路徑。 函數優化： 如何利用遺傳算法來尋找復雜數學函數的極值點。 調度問題： 例如，如何用遺傳算法優化生産綫上的任務調度，以最大化生産效率或最小化成本。 機器學習特徵選擇： 如何通過遺傳算法自動選擇對模型性能最優的特徵子集。 圖像處理與模式識彆： 探索遺傳算法在圖像分割、邊緣檢測或模式匹配中的應用潛力。 對於每一個案例，我們都將進行深入的分析，包括問題建模、適應度函數設計、編碼策略選擇、參數調優等關鍵環節。讀者將能夠理解如何將抽象的遺傳算法原理映射到具體的現實問題中。 麵嚮性能與優化的實戰技巧： 在實際應用中，遺傳算法的性能往往是決定其成敗的關鍵。本書將不僅僅停留在算法的實現層麵，更會深入探討如何優化遺傳算法的性能。我們將討論如何選擇閤適的參數（種群大小、交叉率、變異率、停止代數等）以獲得更好的收斂速度和解的質量；如何利用並行計算技術來加速遺傳算法的執行；以及如何避免和剋服早熟收斂等常見問題。 構建可擴展的框架： 本書的另一個重要目標是幫助讀者構建一套可擴展、易於維護的遺傳算法框架。通過良好的麵嚮對象設計，讀者可以輕鬆地在現有框架上添加新的編碼方式、算子、適應度函數，或者將其應用於新的問題領域，而無需進行大規模的代碼重構。 本書的目標讀者 《Java遺傳算法編程》適用於以下人群： 計算機科學與技術、軟件工程、人工智能等相關專業的學生： 想要深入理解智能計算原理，並掌握一種強大的優化工具。 軟件開發工程師： 希望將遺傳算法應用於實際項目，解決復雜的優化問題，提升産品智能化水平。 算法研究人員： 尋求對遺傳算法進行更深入的理論研究，或者將其與其他算法相結閤進行創新。 對人工智能和計算智能感興趣的業餘愛好者： 希望通過動手實踐，親身體驗智能算法的魅力。 超越代碼的智慧 閱讀本書，你將獲得的不僅僅是Java代碼和算法實現，更重要的是一種解決問題的思維方式——一種從自然界汲取靈感，通過迭代和演化來逼近最優解的智慧。你將學會如何將現實世界的復雜問題抽象化，如何設計有效的評估機製，以及如何利用隨機性和並行性來探索廣闊的搜索空間。 《Java遺傳算法編程》是一次激動人心的旅程，它將引導你深入理解並掌握一種強大而靈活的計算智能技術。我們相信，通過本書的學習，你將能夠自信地運用遺傳算法來解決各種挑戰性的問題，開啓屬於你自己的智能計算新篇章。讓我們一同踏上這段探索之旅，用Java的力量，點燃智能計算的未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是為我這個編程新手指明瞭一條通往高級算法的清晰道路。我之前對人工智能的瞭解僅限於一些概念性的介紹，對於如何用代碼實現這些神奇的功能，感到非常迷茫。《Java遺傳算法編程》的齣版，就像在我麵前點亮瞭一盞明燈。書中從最基礎的遺傳算法原理開始講起，用通俗易懂的語言解釋瞭選擇、交叉、變異等核心概念，讓我這個一點基礎都沒有的讀者也能輕鬆入門。最讓我驚喜的是，書中提供的Java代碼示例非常貼閤實際，我跟著書中的例子，一步步地編寫和運行代碼，親眼見證瞭遺傳算法是如何一步步逼近最優解的。這種“動手實踐”的學習方式，比單純地閱讀理論知識要有效得多。書中還深入探討瞭如何根據具體問題來設計閤適的遺傳算法參數，比如種群大小、交叉概率、變異概率等等，這部分內容對於提升算法的效率和準確性至關重要。我感覺自己在閱讀的過程中，不僅學會瞭技術，更重要的是培養瞭一種解決問題的思維方式，學會瞭如何將自然界的智慧應用於計算機科學領域。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對算法充滿熱情的開發者，《Java遺傳算法編程》這本書帶給我的不僅僅是知識的增長，更是一種思維的革新。我一直以來都對那些能夠模擬自然界強大生命力的算法模型著迷，而遺傳算法無疑是其中最具代錶性的一個。這本書以非常係統的方式，深入淺齣地剖析瞭遺傳算法的每一個構成要素，從最基礎的編碼方式，到復雜的選擇策略，再到關鍵的算子設計，都進行瞭詳盡的闡述。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，大量的Java代碼示例不僅展示瞭算法的實現細節，更提供瞭解決實際問題的思路。我尤其欣賞書中關於如何構建高效的遺傳算法模型的部分，例如如何設計有效的適應度函數，如何避免陷入局部最優解等等，這些都是在實際應用中至關重要的技術細節。通過這本書的學習，我不僅能夠獨立設計和實現自己的遺傳算法，更重要的是，我學會瞭如何運用遺傳算法的思維方式去分析和解決各種復雜的優化問題。這本書的內容深度和廣度都非常齣色，足以滿足進階讀者的需求。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是打開瞭我對人工智能領域的一扇新大門！一直以來，我對“智能”這個概念都充滿瞭好奇，尤其是那種能夠通過學習和演化來解決復雜問題的能力。當我在書店看到《Java遺傳算法編程》時，立刻被它所吸引。遺傳算法，這個聽起來就充滿生命力的概念，讓我對如何用代碼模擬生物進化過程産生瞭濃厚的興趣。翻開書頁，作者並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的理論，而是循序漸進地介紹瞭遺傳算法的基本原理，比如選擇、交叉、變異這些核心操作，並用生動的比喻將其解釋清楚，讓我這個初學者也能快速理解。更重要的是，書中通過大量的Java代碼實例，將這些理論付諸實踐。我跟著書中的代碼，一步步地構建自己的遺傳算法程序，從簡單的函數優化到更復雜的路徑規劃問題，每一步都充滿瞭成就感。我尤其喜歡書中關於如何調整參數來優化算法性能的部分，這讓我體會到瞭“調參”的藝術，也學到瞭很多實際的調優技巧。閱讀這本書的過程中，我感覺自己不再僅僅是旁觀者，而是真正地參與到智能算法的設計和實現中來。這本書的邏輯清晰，結構閤理，每一個章節都像是為解決下一個問題而做的鋪墊，讓人越讀越想繼續探索下去。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠模擬生物自然選擇和進化過程的計算方法深感興趣，尤其是遺傳算法，它那種“適者生存”的思想讓我覺得非常具有啓發性。當我在書架上發現《Java遺傳算法編程》這本書時，就立刻被它吸引住瞭。作者用非常清晰的語言，將遺傳算法這一復雜的技術概念，分解成易於理解的各個組成部分。我喜歡書中對遺傳算法基本操作的講解，比如如何進行個體編碼，如何選擇最優個體，如何進行基因重組和突變，每一個環節都寫得非常透徹。更重要的是，書中提供的Java代碼示例，讓我能夠立刻將理論知識轉化為實踐。我跟著書中的代碼，一步步地搭建自己的遺傳算法程序，從簡單的例子開始，慢慢過渡到更復雜的應用場景。這種邊學邊練的學習方式，讓我對遺傳算法有瞭更直觀、更深刻的理解。書中關於如何評估算法性能和進行參數調優的部分，也給瞭我很多實用的指導，讓我學到瞭很多在實際開發中非常寶貴的經驗。總的來說，這本書是一本非常優秀的入門和進階讀物，它不僅教會瞭我如何編程實現遺傳算法，更重要的是，它讓我看到瞭算法的強大力量和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，編程不僅僅是枯燥的代碼堆砌，更是一種創造和解決問題的藝術。而《Java遺傳算法編程》這本書，恰恰將這種藝術發揮到瞭極緻。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本指導我如何用智慧去“創造”智能的哲學讀物。書中對遺傳算法的起源和發展史的介紹，讓我對這項技術有瞭更深刻的理解，知道它並非憑空齣現，而是源於對自然界生物進化的深刻洞察。作者在講解算法的核心機製時，用瞭非常形象的類比，比如把一個個潛在的解決方案想象成一個個“個體”，它們之間通過“繁衍”和“變異”來産生更優秀的後代。這種將抽象概念具象化的方式，極大地降低瞭理解門檻。我特彆欣賞書中對於代碼實現的詳細講解，作者不僅僅給齣瞭代碼，更解釋瞭每一行代碼背後的邏輯和意圖，讓我能夠真正理解“為什麼這麼寫”，而不是死記硬背。書中涉及的案例也很有代錶性，從解決經典的旅行商問題，到更具挑戰性的機器學習應用，都展示瞭遺傳算法的強大威力。通過學習這本書，我不僅掌握瞭遺傳算法的編程技巧，更重要的是，我學會瞭如何用一種全新的視角去思考問題，如何從海量的可能性中尋找最優解。

評分☆☆☆☆☆

物流速度快，謝謝

評分☆☆☆☆☆

沒有明顯的損壞，內容也很全麵。

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

還可以，瞭解一下遺傳算法。

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

20000000個贊

評分☆☆☆☆☆

不錯，可以的，好書

評分☆☆☆☆☆

不錯哦

評分☆☆☆☆☆

一次買瞭不少書，遺傳算法應該是本不錯的書，涉及瞭很多方麵。