《人工智慧算法(卷2)》是2020年人民郵電出版社出版的圖書,作者是[美] 傑弗瑞·希頓(Jeffery Heaton)。
基本介紹
- 中文名:人工智慧算法(卷2)
- 作者:[美] 傑弗瑞·希頓(Jeffery Heaton)
- 出版社:人民郵電出版社
- ISBN:9787115544315
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
算法是人工智慧技術的核心,大自然是人工智慧算法的重要靈感來源。《人工智慧算法 卷2 受大自然啟發的算法》本書介紹了受到基因、鳥類、螞蟻、細胞和樹影響的算法,這些算法為多種類型的人工智慧場景提供了實際解決方法。全書共10章,涉及種群、交叉和突變、遺傳算法、物種形成、粒子群最佳化、蟻群最佳化、細胞自動機、人工生命和建模等問題。書中所有算法均配以具體的數值計算來進行講解,每章都配有程式示例,讀者可以自行嘗試。
圖書目錄
第 1 章 種群、計分和選擇 1
1.1 理解種群 2
1.1.1 初始種群 3
1.1.2 種群成員之間的競爭 4
1.1.3 種群成員之間的合作 4
1.1.4 表型和基因型 5
1.1.5 島嶼種群 5
1.2 對種群計分 6
1.3 從種群中選擇 7
1.4 截斷選擇 8
1.5 聯賽選擇 9
1.6 如何選擇輪數 12
1.7 適應度比例選擇 13
1.8 隨機遍歷抽樣 15
選擇一種選擇算法 17
1.9 本章小結 18
第 2 章 交叉和突變 20
2.1 演化算法 21
2.2 解編碼 22
2.3 交叉 23
2.3.1 拼接交叉 24
2.3.2 無重複拼接交叉 26
1
2.3.3 其他突變和交叉策略 27
2.4 突變 28
2.4.1 改組突變 29
2.4.2 擾動突變 31
2.5 為什麼需要精英 33
2.6 本章小結 34
第 3 章 遺傳算法 35
3.1 離散問題的遺傳算法 35
3.1.1 旅行商問題 36
3.1.2 為旅行商問題設計遺傳算法 38
3.1.3 旅行商問題在遺傳算法中的套用 40
3.2 連續問題的遺傳算法 42
3.3 遺傳算法的其他套用 45
3.3.1 標籤雲 45
3.3.2 馬賽克藝術 47
3.4 本章小結 49
第 4 章 遺傳編程 50
4.1 程式作為樹 50
4.1.1 後綴表示法 52
4.1.2 樹表示法 54
4.1.3 終端節點和非終端節點 55
4.1.4 對樹求值 55
4.1.5 生成樹 58
2
4.1.6 滿樹初始化 59
4.1.7 生長樹初始化 61
4.1.8 混合初始化 62
4.1.9 蓄水池採樣 63
4.2 樹突變 67
4.3 樹交叉 68
4.4 擬合公式 70
4.5 本章小結 73
第 5 章 物種形成 75
5.1 物種形成實現 76
5.1.1 閾值物種形成 76
5.1.2 聚類物種形成 77
5.2 遺傳算法中的物種 79
5.3 遺傳編程中的物種 79
5.4 使用物種形成 80
5.5 本章小結 81
第 6 章 粒子群最佳化 83
6.1 群聚 83
6.2 粒子群最佳化 86
6.2.1 粒子 87
6.2.2 速度計算 88
6.2.3 實現 89
6.3 本章小結 91
3
第 7 章 蟻群最佳化 93
7.1 離散蟻群最佳化 95
7.1.1 ACO 初始化 97
7.1.2 螞蟻移動 98
7.1.3 信息素更新 102
7.2 連續蟻群最佳化 103
7.2.1 初始候選解 106
7.2.2 螞蟻移動 106
7.3 本章小結 110
第 8 章 細胞自動機 111
8.1 基本細胞自動機 112
8.2 康威的《生命遊戲》 116
8.2.1 《生命遊戲》的規則 117
8.2.2 有趣的生命圖案 118
8.3 演化自己的細胞自動機 121
理解合併物理學 125
8.4 本章小結 129
第 9 章 人工生命 130
9.1 里程碑 1:繪製植物 131
9.2 里程碑 2:創建植物生長動畫 134
9.2.1 植物的物理特徵 135
9.2.2 植物生長 138
4
9.3 里程碑 3:演化植物 140
給植物計分 141
9.4 本章小結 142
第 10 章 建模 144
10.1 Kaggle 競賽 145
10.2 里程碑 1:整理數據 148
10.3 里程碑 2:建立模型 152
10.4 里程碑 3:提交測試回復 156
10.5 本章小結 157
附錄 A 示例代碼使用說明 159
參考資料 166