進化的計算 - 高度なロボットシステムのためのインテリジェントアルゴリズムの活用
Fouad Sabry
Traducteur Kei Imano
Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]
Synopsis
1. 進化的計算: 進化にインスパイアされた計算モデルの紹介。 2. 遺伝的プログラミング: 進化するプログラムのための適応型システムを検討します。 3. 遺伝的アルゴリズム: 遺伝的最適化手法の威力を分析します。 4. 進化的アルゴリズム: 生物進化によって駆動されるアルゴリズムについて説明します。 5. 生物にインスパイアされた計算: 自然にインスパイアされた計算モデルを検討します。 6. 進化的プログラミング: 問題解決における進化のシミュレーションを検討します。 7. 交差 (遺伝的アルゴリズム): 遺伝子組み換えプロセスを詳しく説明します。 8. 突然変異 (遺伝的アルゴリズム): 突然変異が多様性に果たす役割について復習します。 9. 染色体 (遺伝的アルゴリズム): 遺伝的データ構造について説明します。 10. メタヒューリスティック: 最適に近いソリューションを見つけるためのフレームワークを探ります。 11. 進化戦略: 最適化のための適応メカニズムを調査します。 12. 有効適応度: 進化的コンテキストにおける適応度評価を定義します。 13. 早期収束: 早期最適化の落とし穴を警告します。 14. 遺伝的表現: 遺伝的アルゴリズムにおけるデータ エンコーディングについて調べます。 15. ミーム アルゴリズム: 遺伝的検索とローカル検索を組み合わせたハイブリッド アルゴリズムについて説明します。 16. 人間ベースの計算: 計算における人間の影響について復習します。 17. 横方向の計算: 計算システムにおける横方向の相互作用について調べます。 18. ナチュラルコンピューティング: 自然のプロセスに基づいたコンピューティングについて探究します。 19. 人工生命: 生命に似たシステムとその応用を紹介します。 20. ソフトコンピューティング: 柔軟で近似的な計算方法を調べます。 21. 拡張トポロジのニューロエボリューション: 進化するニューラルネットワークについて詳しく調べます。
Disponible depuis: 14/12/2024.
Longueur d'impression: 229 pages.
