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內容簡介： 进化算法是一种人工智能.自然界中观察到的诸如自然选择、物种迁移、鸟群、人类文化、和蚁群等优化过程启发我们开发出进化算法. 本书讨论进化优化算法的理论、历史、数学和编程.主要包括遗传算法、遗传规划、蚁群优化、粒子群优化、差分进化、基于生物地理学优化以及其他多种算法. 以一种直观但理论上严谨的方式介绍进化算法，同时重视算法的实施. 仔细讨论了较新的进化算法,包括反向学习、人工鱼群、细菌觅食以及其他多种算法. 每章都配有练习题，教师可以在线获得习题答案. 借助简单的例子帮助读者直观理解理论. 从作者的网页上可以得到主要的源代码. 介绍分析进化算法的数学技巧，包括马尔可夫建模和动态系统建模. 本书适合作为高年级本科生和研究生的教材, 对工程和计算机科学领域的研究人员也大有裨益. 關於作者： 本书以一种直观但理论上严谨的方式介绍进化优化算法的理论、历史、数学和编程，同时重视算法的实施.主要包括遗传算法、遗传规划、蚁群优化、粒子群优化、差分进化、基于生物地理学优化以及其他多种算法.

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