Introduction to Evolutionary Computing: Edition 2

ยท
ยท Springer
เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•
287
เชชเซ‡เชœ
เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช…เชจเซ‡ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚ เชšเช•เชพเชธเซ‡เชฒเชพ เชจเชฅเซ€ย เชตเชงเซ เชœเชพเชฃเซ‹

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช• เชตเชฟเชถเซ‡

The overall structure of this new edition is three-tier: Part I presents the basics, Part II is concerned with methodological issues, and Part III discusses advanced topics. In the second edition the authors have reorganized the material to focus on problems, how to represent them, and then how to choose and design algorithms for different representations. They also added a chapter on problems, reflecting the overall book focus on problem-solvers, a chapter on parameter tuning, which they combined with the parameter control and "how-to" chapters into a methodological part, and finally a chapter on evolutionary robotics with an outlook on possible exciting developments in this field.

The book is suitable for undergraduate and graduate courses in artificial intelligence and computational intelligence, and for self-study by practitioners and researchers engaged with all aspects of bioinspired design and optimization.

เชฒเซ‡เช–เช• เชตเชฟเชถเซ‡

Prof. Gusz Eiben received his Ph.D. in Computer Science in 1991. He was among the pioneers of evolutionary computing research in Europe, and served in key roles in steering committees, program committees and editorial boards for all the major related events and publications. His main research areas focused on multiparent recombination, constraint satisfaction, and self-calibrating evolutionary algorithms; he is now researching broader aspects of embodied intelligence and evolutionary robotics.

Prof. James E. Smith received his Ph.D. in Computer Science in 1998. He is an associate professor of Interactive Artificial Intelligence and Head of the Artificial Intelligence Research Group in the Dept. of Computer Science and Creative Technologies of The University of the West of England, Bristol. His work has combined theoretical modelling with empirical studies in a number of areas, especially concerning self-adaptive and hybrid systems that "learn how to learn". His current research interests include optimization; machine learning and classification; memetic algorithms; statistical disclosure control; VLSI design verification; adaptive image segmentation and classification and computer vision systems for production quality control; and bioinformatics problems such as protein structure prediction and protein structure comparison.

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•เชจเซ‡ เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช†เชชเซ‹

เชคเชฎเซ‡ เชถเซเช‚ เชตเชฟเชšเชพเชฐเซ‹ เช›เซ‹ เช…เชฎเชจเซ‡ เชœเชฃเชพเชตเซ‹.

เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ€ เชตเชพเช‚เชšเชตเซ€

เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชŸเชซเซ‹เชจ เช…เชจเซ‡ เชŸเซ…เชฌเซเชฒเซ‡เชŸ
Android เช…เชจเซ‡ iPad/iPhone เชฎเชพเชŸเซ‡ Google Play Books เชเชช เช‡เชจเซเชธเซเชŸเซ‰เชฒ เช•เชฐเซ‹. เชคเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเช•เชพเช‰เชจเซเชŸ เชธเชพเชฅเซ‡ เช‘เชŸเซ‹เชฎเซ…เชŸเชฟเช• เชฐเซ€เชคเซ‡ เชธเชฟเช‚เช• เชฅเชพเชฏ เช›เซ‡ เช…เชจเซ‡ เชคเชฎเชจเซ‡ เชœเซเชฏเชพเช‚ เชชเชฃ เชนเซ‹ เชคเซเชฏเชพเช‚ เชคเชฎเชจเซ‡ เช‘เชจเชฒเชพเช‡เชจ เช…เชฅเชตเชพ เช‘เชซเชฒเชพเช‡เชจ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพเชจเซ€ เชฎเช‚เชœเซ‚เชฐเซ€ เช†เชชเซ‡ เช›เซ‡.
เชฒเซ…เชชเชŸเซ‰เชช เช…เชจเซ‡ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐ
Google Play เชชเชฐ เช–เชฐเซ€เชฆเซ‡เชฒ เช‘เชกเชฟเช“เชฌเซเช•เชจเซ‡ เชคเชฎเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐเชจเชพ เชตเซ‡เชฌ เชฌเซเชฐเชพเช‰เชเชฐเชจเซ‹ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชธเชพเช‚เชญเชณเซ€ เชถเช•เซ‹ เช›เซ‹.
eReaders เช…เชจเซ‡ เช…เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ
Kobo เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชœเซ‡เชตเชพ เช‡-เช‡เช‚เช• เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡, เชคเชฎเชพเชฐเซ‡ เชซเชพเช‡เชฒเชจเซ‡ เชกเชพเช‰เชจเชฒเซ‹เชก เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพเชจเซ€ เชœเชฐเซ‚เชฐ เชชเชกเชถเซ‡. เชธเชชเซ‹เชฐเซเชŸเซ‡เชก เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเช‡เชฒเซ‹ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เช•เซ‡เชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ€ เชตเชฟเช—เชคเชตเชพเชฐ เชธเซ‚เชšเชจเชพเช“ เช…เชจเซเชธเชฐเซ‹.