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Calcul évolutif - Exploiter des algorithmes intelligents pour des systèmes robotiques avancés - cover

Calcul évolutif - Exploiter des algorithmes intelligents pour des systèmes robotiques avancés

Fouad Sabry

Traduttore Nicholas Souplet

Casa editrice: Un Milliard De Personnes Informées [French]

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Sinossi

1. Calcul évolutif : Introduction aux modèles informatiques inspirés de l'évolution.
 
2. Programmation génétique : Examine les systèmes adaptatifs pour les programmes évolutifs.
 
3. Algorithme génétique : Analyse la puissance des techniques d'optimisation génétique.
 
4. Algorithme évolutif : Discute des algorithmes pilotés par l'évolution biologique.
 
5. Calcul bioinspiré : Examine les modèles informatiques inspirés de la nature.
 
6. Programmation évolutive : Explore la simulation de l'évolution dans la résolution de problèmes.
 
7. Crossover (algorithme génétique) : Détaille les processus de recombinaison génétique.
 
8. Mutation (algorithme génétique) : examine le rôle de la mutation dans la diversité.
 
9. Chromosome (algorithme génétique) : décrit les structures de données génétiques.
 
10. Métaheuristique : explore les cadres de recherche de solutions quasi optimales.
 
11. Stratégie d'évolution : étudie les mécanismes adaptatifs d'optimisation.
 
12. Fitness efficace : définit l'évaluation de la fitness dans les contextes évolutifs.
 
13. Convergence prématurée : met en garde contre les pièges de l'optimisation précoce.
 
14. Représentation génétique : examine le codage des données dans les algorithmes génétiques.
 
15. Algorithme mémétique : couvre les algorithmes hybrides combinant les recherches génétiques et locales.
 
16. Calcul basé sur l'homme : examine l'influence humaine dans le calcul.
 
17. Calcul latéral : examine les interactions latérales dans les systèmes informatiques.
 
18. Calcul naturel : explore le calcul fondé sur les processus naturels.
 
19. Artificial Life : présente des systèmes réalistes et leurs applications.
 
20. Soft Computing : étudie des méthodes de calcul flexibles et approximatives.
 
21. Neuroévolution des topologies d'augmentation : explore l'évolution des réseaux neuronaux.
Disponibile da: 14/12/2024.
Lunghezza di stampa: 229 pagine.

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