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英，Lee，Jacobson，雅各布森，美 ... 著，王海鹏 译

图书标签:

• Java
• 遗传算法
• 人工智能
• 优化算法
• 机器学习
• 进化计算
• 程序设计
• 算法
• 计算机科学
• 数据分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115437310

版次：01

商品编码：12080768

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

页数：199

正文语种：中文

编辑推荐

遗传算法常常用于解决非常复杂的真实世界问题。
本书是学习如何利用遗传算法来解决问题的入门指南，书中包含了Java语言编写的、能运行的项目和解决方案。本书引导读者一步一步地实现各种遗传算法及一些常见应用场景，帮助读者在实践中加深理解，从而能够解决自己独特的问题。本书首先介绍了基本概念，并在随后的章节中添加了机器人控制、旅行商问题等例子，展示了实现遗传算法的更多知识技能。
通过阅读本书，你将熟悉遗传算法与编程语言相关的问题和概念，掌握构建自己的算法所需的全部知识，并且将获得用遗传算法解决问题的能力。请拿起本书，进入遗传算法这个迷人的领域，看看真正能工作的Java代码，并运用于你自己的项目和研究中。
本书具有以下特色：
● 引导学习遗传算法背后的理论；
● 解释软件开发者如何利用遗传算法来尝试解决一些问题；
● 通过简单易行的步骤，提供用Java实现遗传算法的详细指导。

内容简介

当前，机器学习领域已经变得越来越流行，而遗传算法是机器学习的一个重要子集。
本书简单、直接地介绍了遗传算法，并且针对所讨论的示例问题，给出了Java代码的算法实现。全书共分灾6章。第1章简单介绍了人工智能和生物进化的知识背景，这也是遗传算法的历史知识背景。第2章给出了一个基本遗传算法的实现；第4章和第5章，分别针对机器人控制器、旅行商问题、排课问题展开分析和讨论，并给出了算法实现。在这些章的末尾，还给出了一些练习供读者深入学习和实践。第6章专门讨论了各种算法的优化问题。
本书适合机器学习爱好者阅读，尤其适合对遗传算法的理论和实现感兴趣的读者阅读参考。

作者简介

Lee Jacobson来自英国布里斯托尔，是一名专业的自由职业软件开发者。在大学期间学习了遗传算法和其他优化技术后，他对这个主题产生了强烈的兴趣。
Burak Kanber是土生土长的纽约人，他拥有机械工程的学士学位和硕士学位，专注于控制系统、机器人技术、汽车工程和混合动力汽车系统工程。但是，软件一直是他终身的爱好，贯穿着Burak整个生命。

目录

目录

第1章　简介　1
1．1　什么是人工智能　2
1．2　生物学类比　3
1．3　进化计算的历史　4
1．4　进化计算的优势　5
1．5　生物进化　7
生物进化的一个实例　8
1．6　基本术语　10
术语　10
1．7　搜索空间　11
1．7．1　适应度景观　12
1．7．2　局部最优　14
1．8　参数　17
1．8．1　变异率　17
1．8．2　种群规模　18
1．8．3　交叉率　19
1．9　基因表示　19
1．10　终止　20
1．11　搜索过程　20
1．12　参考文献　22
第2章　实现一个基本遗传算法　23
2．1　实现之前　23
2．2　基本遗传算法的伪代码　24
2．3　关于本书的代码示例　25
2．4　基本实现　26
2．4．1　问题　27
2．4．2　参数　27
2．4．3　初始化　29
2．4．4　评估　35
2．4．5　终止检查　38
2．4．6　交叉　41
2．5　轮盘赌选择　41
2．6　交叉方法　42
2．7　交叉伪代码　43
2．8　交叉实现　44
2．8．1　精英主义　48
2．8．2　变异　50
2．8．3　执行　53
2．9　小结　55
2．10　练习　56
第3章　机器人控制器　57
3．1　简介　57
3．2　问题　58
3．3　实现　59
3．3．1　开始之前　59
3．3．2　编码　60
3．3．3　初始化　64
3．3．4　评估　73
3．3．5　终止检查　87
3．3．6　选择方法和交叉　91
3．4　锦标赛选择　91
3．5　单点交叉　93
执行　99
3．6　小结　101
3．7　练习　102
第4章　旅行商　103
4．1　简介　103
4．2　问题　105
4．3　实现　106
4．3．1　开始之前　106
4．3．2　编码　106
4．3．3　初始化　107
4．3．4　评估　111
4．3．5　终止检查　117
4．3．6　交叉　118
4．3．7　变异　124
4．3．8　执行　126
4．4　小结　131
4．5　练习　132
第5章　排课　134
5．1　简介　134
5．2　问题　135
5．3　实现　136
5．3．1　开始之前　137
5．3．2　编码　137
5．3．3　初始化　138
5．3．4　执行类　158
5．3．5　评估　167
5．3．6　终止　169
5．3．7　变异　172
5．3．8　执行　174
5．4　分析和改进　179
5．5　小结　182
5．6　练习　182
第6章　优化　183
6．1　自适应遗传算法　183
6．1．1　实现　184
6．1．2　练习　188
6．2　多次启发　188
6．2．1　实现　189
6．2．2　练习　190
6．3　性能改进　191
6．3．1　适应度函数设计　191
6．3．2　并行处理　191
6．3．3　适应度值散列　193
6．3．4　编码　197
6．3．5　变异和交叉方法　197
6．4　小结　198

《Java遗传算法编程》—— 探索智能计算的边界 在现代信息技术飞速发展的浪潮中，人工智能（AI）已不再是遥不可及的科幻概念，而是渗透到我们生活方方面面的强大驱动力。而在这股浪潮背后，遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）作为一种仿生学领域的杰出代表，以其独特的“适者生存”、“优胜劣汰”的自然进化机制，为解决复杂优化问题和设计智能系统提供了前所未有的解决方案。 本书《Java遗传算法编程》并非一本简单的技术手册，它是一场深入智能计算腹地的探索之旅，旨在为广大编程爱好者、算法研究者、以及对人工智能充满好奇的读者，提供一扇通往遗传算法世界的大门。我们将一同揭开遗传算法神秘的面纱，理解其核心原理，掌握其实现技巧，并通过富有挑战性的Java编程实践，亲手构建属于自己的智能系统。 为什么选择Java？ 在众多编程语言中，Java以其跨平台性、面向对象特性、强大的类库支持以及广泛的应用领域，成为了实现遗传算法的理想选择。Java的语法清晰易懂，面向对象的设计思想与遗传算法的个体、种群、基因等概念天然契合，使得开发者能够更高效、更结构化地编写和管理复杂的遗传算法代码。本书将充分利用Java的优势，带领读者从零开始，构建出高效、可扩展的遗传算法解决方案。 本书的独特视角与深度洞察 《Java遗传算法编程》的编写，力求做到理论与实践的完美融合，既有对遗传算法基础理论的严谨阐释，又不乏实际项目中的深刻洞察。我们不满足于简单的算法介绍，而是将目光投向更深层次的理解和应用。 从基础到精通的进阶之路： 我们将从遗传算法的起源和基本概念讲起，如染色体编码、适应度函数、选择、交叉、变异等算子。通过清晰的图示和生动的比喻，帮助读者建立起对遗传算法的直观认知。随后，我们将深入探讨各种编码方式（如二进制编码、格雷码、实数编码）的优缺点及其适用场景，并分析不同选择策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择、排序选择）的工作原理和性能表现。交叉和变异算子作为遗传算法的核心驱动力，我们将详细解析其数学模型和实际应用中的技巧，例如单点交叉、多点交叉、均匀交叉、高斯变异、均匀变异等。 算法的演化与优化： 遗传算法并非一成不变，随着应用领域的拓展和计算能力的提升，涌现出了许多改进型算法和混合算法。本书将介绍一些经典的改进算法，例如多种群遗传算法（Multi-population Genetic Algorithms）如何通过引入多个独立的种群来增加种群多样性，避免早熟收敛；或者基于精英保留的遗传算法（Elitism）如何确保最优解在进化过程中不丢失。我们还将探讨将遗传算法与其他优化技术（如模拟退火、粒子群优化）相结合的混合策略，以期获得更优的性能。 Java编程实践的精髓： 理论的学习离不开实践的支撑。本书的核心价值之一在于其丰富的Java编程示例。我们不只是提供代码片段，而是将每一个算法模块都封装成可复用的Java类，并提供详尽的注释和讲解。读者可以跟随我们的步骤，从搭建基本的遗传算法框架开始，逐步实现各种算子和策略。例如，我们将创建一个通用的`Chromosome`接口，然后实现不同的染色体编码类；设计一个`Population`类来管理染色体的集合；编写`FitnessFunction`接口，并提供多种具体的实现，用于评估染色体的优劣。重点将放在如何设计清晰的类结构、如何高效地实现算法逻辑、以及如何进行性能优化。 挑战性案例的深度剖析： 为了让读者能够更好地理解遗传算法在实际问题中的应用，本书精选了一系列具有代表性的案例。这些案例覆盖了不同的领域，包括但不限于： 旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）： 这是一个经典的NP-hard问题，我们将演示如何用遗传算法来寻找最短的旅行路径。 函数优化： 如何利用遗传算法来寻找复杂数学函数的极值点。 调度问题： 例如，如何用遗传算法优化生产线上的任务调度，以最大化生产效率或最小化成本。 机器学习特征选择： 如何通过遗传算法自动选择对模型性能最优的特征子集。 图像处理与模式识别： 探索遗传算法在图像分割、边缘检测或模式匹配中的应用潜力。 对于每一个案例，我们都将进行深入的分析，包括问题建模、适应度函数设计、编码策略选择、参数调优等关键环节。读者将能够理解如何将抽象的遗传算法原理映射到具体的现实问题中。 面向性能与优化的实战技巧： 在实际应用中，遗传算法的性能往往是决定其成败的关键。本书将不仅仅停留在算法的实现层面，更会深入探讨如何优化遗传算法的性能。我们将讨论如何选择合适的参数（种群大小、交叉率、变异率、停止代数等）以获得更好的收敛速度和解的质量；如何利用并行计算技术来加速遗传算法的执行；以及如何避免和克服早熟收敛等常见问题。 构建可扩展的框架： 本书的另一个重要目标是帮助读者构建一套可扩展、易于维护的遗传算法框架。通过良好的面向对象设计，读者可以轻松地在现有框架上添加新的编码方式、算子、适应度函数，或者将其应用于新的问题领域，而无需进行大规模的代码重构。 本书的目标读者 《Java遗传算法编程》适用于以下人群： 计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业的学生： 想要深入理解智能计算原理，并掌握一种强大的优化工具。 软件开发工程师： 希望将遗传算法应用于实际项目，解决复杂的优化问题，提升产品智能化水平。 算法研究人员： 寻求对遗传算法进行更深入的理论研究，或者将其与其他算法相结合进行创新。 对人工智能和计算智能感兴趣的业余爱好者： 希望通过动手实践，亲身体验智能算法的魅力。 超越代码的智慧 阅读本书，你将获得的不仅仅是Java代码和算法实现，更重要的是一种解决问题的思维方式——一种从自然界汲取灵感，通过迭代和演化来逼近最优解的智慧。你将学会如何将现实世界的复杂问题抽象化，如何设计有效的评估机制，以及如何利用随机性和并行性来探索广阔的搜索空间。 《Java遗传算法编程》是一次激动人心的旅程，它将引导你深入理解并掌握一种强大而灵活的计算智能技术。我们相信，通过本书的学习，你将能够自信地运用遗传算法来解决各种挑战性的问题，开启属于你自己的智能计算新篇章。让我们一同踏上这段探索之旅，用Java的力量，点燃智能计算的未来！

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，编程不仅仅是枯燥的代码堆砌，更是一种创造和解决问题的艺术。而《Java遗传算法编程》这本书，恰恰将这种艺术发挥到了极致。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本指导我如何用智慧去“创造”智能的哲学读物。书中对遗传算法的起源和发展史的介绍，让我对这项技术有了更深刻的理解，知道它并非凭空出现，而是源于对自然界生物进化的深刻洞察。作者在讲解算法的核心机制时，用了非常形象的类比，比如把一个个潜在的解决方案想象成一个个“个体”，它们之间通过“繁衍”和“变异”来产生更优秀的后代。这种将抽象概念具象化的方式，极大地降低了理解门槛。我特别欣赏书中对于代码实现的详细讲解，作者不仅仅给出了代码，更解释了每一行代码背后的逻辑和意图，让我能够真正理解“为什么这么写”，而不是死记硬背。书中涉及的案例也很有代表性，从解决经典的旅行商问题，到更具挑战性的机器学习应用，都展示了遗传算法的强大威力。通过学习这本书，我不仅掌握了遗传算法的编程技巧，更重要的是，我学会了如何用一种全新的视角去思考问题，如何从海量的可能性中寻找最优解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对算法充满热情的开发者，《Java遗传算法编程》这本书带给我的不仅仅是知识的增长，更是一种思维的革新。我一直以来都对那些能够模拟自然界强大生命力的算法模型着迷，而遗传算法无疑是其中最具代表性的一个。这本书以非常系统的方式，深入浅出地剖析了遗传算法的每一个构成要素，从最基础的编码方式，到复杂的选择策略，再到关键的算子设计，都进行了详尽的阐述。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，大量的Java代码示例不仅展示了算法的实现细节，更提供了解决实际问题的思路。我尤其欣赏书中关于如何构建高效的遗传算法模型的部分，例如如何设计有效的适应度函数，如何避免陷入局部最优解等等，这些都是在实际应用中至关重要的技术细节。通过这本书的学习，我不仅能够独立设计和实现自己的遗传算法，更重要的是，我学会了如何运用遗传算法的思维方式去分析和解决各种复杂的优化问题。这本书的内容深度和广度都非常出色，足以满足进阶读者的需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是打开了我对人工智能领域的一扇新大门！一直以来，我对“智能”这个概念都充满了好奇，尤其是那种能够通过学习和演化来解决复杂问题的能力。当我在书店看到《Java遗传算法编程》时，立刻被它所吸引。遗传算法，这个听起来就充满生命力的概念，让我对如何用代码模拟生物进化过程产生了浓厚的兴趣。翻开书页，作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是循序渐进地介绍了遗传算法的基本原理，比如选择、交叉、变异这些核心操作，并用生动的比喻将其解释清楚，让我这个初学者也能快速理解。更重要的是，书中通过大量的Java代码实例，将这些理论付诸实践。我跟着书中的代码，一步步地构建自己的遗传算法程序，从简单的函数优化到更复杂的路径规划问题，每一步都充满了成就感。我尤其喜欢书中关于如何调整参数来优化算法性能的部分，这让我体会到了“调参”的艺术，也学到了很多实际的调优技巧。阅读这本书的过程中，我感觉自己不再仅仅是旁观者，而是真正地参与到智能算法的设计和实现中来。这本书的逻辑清晰，结构合理，每一个章节都像是为解决下一个问题而做的铺垫，让人越读越想继续探索下去。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够模拟生物自然选择和进化过程的计算方法深感兴趣，尤其是遗传算法，它那种“适者生存”的思想让我觉得非常具有启发性。当我在书架上发现《Java遗传算法编程》这本书时，就立刻被它吸引住了。作者用非常清晰的语言，将遗传算法这一复杂的技术概念，分解成易于理解的各个组成部分。我喜欢书中对遗传算法基本操作的讲解，比如如何进行个体编码，如何选择最优个体，如何进行基因重组和突变，每一个环节都写得非常透彻。更重要的是，书中提供的Java代码示例，让我能够立刻将理论知识转化为实践。我跟着书中的代码，一步步地搭建自己的遗传算法程序，从简单的例子开始，慢慢过渡到更复杂的应用场景。这种边学边练的学习方式，让我对遗传算法有了更直观、更深刻的理解。书中关于如何评估算法性能和进行参数调优的部分，也给了我很多实用的指导，让我学到了很多在实际开发中非常宝贵的经验。总的来说，这本书是一本非常优秀的入门和进阶读物，它不仅教会了我如何编程实现遗传算法，更重要的是，它让我看到了算法的强大力量和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑是为我这个编程新手指明了一条通往高级算法的清晰道路。我之前对人工智能的了解仅限于一些概念性的介绍，对于如何用代码实现这些神奇的功能，感到非常迷茫。《Java遗传算法编程》的出版，就像在我面前点亮了一盏明灯。书中从最基础的遗传算法原理开始讲起，用通俗易懂的语言解释了选择、交叉、变异等核心概念，让我这个一点基础都没有的读者也能轻松入门。最让我惊喜的是，书中提供的Java代码示例非常贴合实际，我跟着书中的例子，一步步地编写和运行代码，亲眼见证了遗传算法是如何一步步逼近最优解的。这种“动手实践”的学习方式，比单纯地阅读理论知识要有效得多。书中还深入探讨了如何根据具体问题来设计合适的遗传算法参数，比如种群大小、交叉概率、变异概率等等，这部分内容对于提升算法的效率和准确性至关重要。我感觉自己在阅读的过程中，不仅学会了技术，更重要的是培养了一种解决问题的思维方式，学会了如何将自然界的智慧应用于计算机科学领域。

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不错哦

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很有趣的算法！

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特意到手用了几天才来评价，很给力，送货快，服务好，必须好评！！！！！！！！！

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很专业的一本书，正是我需要的

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东西不错~~物流也很给力~~

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感觉一般吧，深度不够

评分☆☆☆☆☆

书不错，买来作为技术储备，以后有时间了慢慢看。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

讲的还是比较浅. 但是结构还不错

评分☆☆☆☆☆

书不错，物流配送快