X

  1. Wstęp 9
  2. Standardowe operatory mutacji 13
    Wymiana/odwrócenie bitu (Bit-flip/Invert a Bit/Bit Substitution) (B) 13
    Wstawienie bitu (Bit Insertion) (B) 14
    Usunięcie bitu (Bit Deletion) (B) 14
    Wstawienie genu (Gene Insertion) (B) 15
    Usunięcie genu (Gene Deletion) (B) 16
    Inwersja genu (Gene Inversion) (B) 16
    Transpozycja genu (Gene Transposition) (B) 17
    Retrotranspozycja genu (Gene Retro Transposition) (B) 18
    Losowa wartość bitu (Random Bit Value) (B) 19
    Losowa (z zaburzeniem) wartość bitu (Random Bit Value With a Bias) (B) 20
    Wymiana pary bitów (Swap Two Bits) (B) 21
    Mutacja pełzająca (Creep Mutation) (B) 21
  3. Kontrola parametrów – podejście deterministyczne statyczne i dynamiczne 23
    Sugestia i formuła De Jonga (B, R)(P) 23
    Sugestia Grefenstette’a (B, R)(P) 23
    Sugestia i formuła Schaffera i in. (B, R)(P) 23
    Formuła Bäcka (B, R)(P) 24
    Formuła Mühlenbeina (B, R)(P) 24
    Sugestia i formuła Fogarty’ego (B, R)(P) 25
    Sugestia i formuła Hessera i Mannera (B, R)(P) 25
    Formuła Greenwella i in. (B, R)(P) 26
    Formuła Bäcka i Schütza (B, R)(P) 26
    Formuła Beasleya (B, R)(P) 27
    Formuła Leite’a i Toppinga (B, R)(P) 28
    Formuła Senga i in. (B, R)(P) 28
    Formuła Nguyena i Wonga (B, R)(MS) 29
    Formuła Srivastavy i in. (B, R)(P) 29
    Formuła Madeline (B, R)(P) 30
    Reguła odmładzania populacji (Population Rejuvenation Rule) (B, R) 31
  4. Kontrola parametrów – podejście adaptywne dynamiczne 32
    Reguła Rechenberga (B, R)(P) 32
    Formuła Bäcka (B, R)(P) 33
    Formuła Fullera i in. (B)(P) 33
    Formuła Chena i in. (B, R)(P) 34
    Formuła progu błędu Ochoi i in. (B, R) 34
    Formuła Elhadefa i Ayeba (B, R)(P) 35
    Reguła Droste’a i in. (B, R)(P) 36
    Formuła He i in. (B, R)(P) 37
    Formuła Chenga i in. (B, R)(P) 37
    Formuły Metcalfe’a i Charbonneau (B, R)(P) 38
    Formuła Tana i in. (B, R)(P) 39
    Formuła Chana i Liu (B, R)(P) 40
    Formuła Minqianga i Jisonga (B, R)(P) 41
    Formuła Kamoia i Iwaia (B, R)(P) 41
    Formuła Liu i Fenga (B, R)(P) 42
    Formuła Quirina i Korczaka (B, R)(P) 43
    Uaktywniana hipermutacja (Triggered Hypermutation) (B, R)(P) 44
    Adaptacja prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji-1 (Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation-1) (B, R)(P) 46
    Metoda Zhu i Changa (B, R)(P) 49
    Prawdopodobieństwo bazujące na stopniu koncentracji (Concentration Degree-based Operator Probabilities) (B, R)(P) 51
    Metoda Zhuanga i in. (B, R)(P) 53
    Adaptywne prawdopodobieństwo operatora (Adaptive Operator Probabilities) (B, R)(P) 54
    COBRA (B, R)(P) 57
    Mutacja kontrolowana logiką rozmytą (Fuzzy Logic Controlled Mutation) (B, R)(P) 59
    Model adaptywny bazujący na regule probabilistycznej (Probabilistic Rule-based Adaptive Model) (B, R)(P) 60
    Adaptywna asymetryczna mutacja (Adaptive Asymmetric Mutation) (B, R)(P) 65
    Adaptacja prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji-2 (Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation-2) (B, R)(P) 67
    Adaptacja prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji-3 (Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation-3) (B, R)(P) 70
    Adaptywna alleliczna mutacja (Adaptive Allelic Mutation) (B, R) (P) 72
    Adaptywna mutacja metodą stałego przyrostu i redukcji (Constant Gain & Declining Adaptive Mutation) (B, R) (P) 74
    Adaptacja prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji-4 (Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation-4) (B, R)(P) 77
    Adaptacja prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji-5 (Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation-5) (B, R)(P) 80
    Adaptacja prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji-6 (Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation-6) (B)(P) 82
    Adaptacja prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji-7 (Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation-7) (B, R)(P) 84
    Adaptywna strategia gonitwy (Adaptive Pursuit Strategy) (B, R)(P) 87
    Ochrona przed grzęźnięciem (Guarding Against Stalling) (B, R)(P) 90
    Lokalne dostrojenie z efektem głównym (Main Effect Fine Tuning) (B, R)(P) 91
    Mutacja bazująca na znormalizowanym dystansie przystosowania (Normalized Fitness-based Mutation) (B, R) (P) 94
    Adaptacja liczby punktów krzyżowania i mutacji (Adaptive Number of Mutation Points) (B)(MP) 96
    Mutacja bazująca na wektorze etykiet (Labeled Chromosome-based Mutation) (B, R)(P) 98
    Adaptywna mutacja ukierunkowana na geny (Gene-based Adaptive Mutation) (B) (P) 101
    Mutacja bazująca na statystykach pozycji (Locus Statistics-based Mutation) (B, R, D)(P) 103
  5. Kontrola parametrów – podejście samoadaptywne 106
    Mutacja bazująca na SE-1 (ES-based Mutation-1) (B, R)(P) 106
    Mutacja bazująca na SE-2 (ES-based Mutation-2) (R)(MS) 108
    Mutacja bazująca na SE-3 (ES-based Mutations-3) (R)(MS) 111
  6. Operatory mutacji dla problemów kodowanych liczbami binarnymi 115
    Mutacja infekcją wirusową (Virus Infection Operators) (B, R) 115
    Mutacja zliczająca-1 (Count-preserving Mutation-1) (B) 118
    Mutacja lokalnie zachłanna (Local Greedy Mutation) (B, R) 120
    Aproksymacja techniki największego spadku gradientu (Gradient-descent Techniques Approximation) (B) 122
    Mutacja najlepszym schematem (Best Schema Mutation) (B) 124
    Ekstrakcja bitów (Gene Extraction) (B) 127
    Mutowanie z decydentem (Half Sibling and Clone) (B) 130
    Mutacja zliczająca-2 (Count-preserving Mutation-2) (B) 131
    Samoadaptywna mutacja Gaussa (Self-adaptive Gaussian Mutation) (B) 133
    Mutacja Mijn (Co-mutation Mijn operator) (B) 135
    Mutacja dynamiczna (Dynamic Mutation) (B, R) 138
    Mutacja różnicowaniem lub naśladowaniem (Mutation by Differentiation or Imitation) (B) 141
    Mutacja uciekająca (Flee Mutation) (B) 144
    Mutacja rotacją (Rotation Mutation) (B) 147
    ?-Mutacja (?-Mutation – Self-directed Chaos) (B) 149
    Mutacja bazująca na pozycji i liczbie (Location-based & Number-based Mutation) (B) 151
    Mutacja bazująca na różnorodności genów (Gene Diversity-based Mutation) (B)(P) 154
    Mutacja bazująca na modelu niewspółmierności (Disparity Model-based Mutation) (B, R) 156
    Mutacja dwuargumentowa wektorów liczb binarnych (Dyadic Mutation) (B, R) 160
    Mutacja heurystyczna z zanikającym prawdopodobieństwem (Heuristic Mutation with Final-zero-rate) (B) (P) 162
    Mutacja upodabniająca (Softmax Mutation) (B) 164
    Mutacja indywidualna (Specific Part of Chromosome Mutation) (B, R) 166
    Mutacje horyzontalne/transpozycje (Jumping Gene/Horizontal Mutation/Transposition) (B, R, D) 168
    Mutacja kierowana (Guided Mutation) (B) 174
    1-bitowa mutacja sterowana wiekiem (Age-driven 1-bit Mutation) (B) 177
    Mutacja warunkowa (Conditional Mutation) (B) 179
  7. Operatory mutacji dla problemów kodowanych liczbami rzeczywistymi 182
    Mutacja równomierna (Uniform Mutation) (R) 182
    Mutacja brzegowa (Boundary Mutation) (R) 184
    Mutacja nierównomierna (Non-uniform Mutation) (R) 185
    Mutacja zmienna w czasie (Time-Variant Mutation) (R) 187
    Mutacja bazująca na gradiencie ważonym (Weighted Gradient Direction-based Mutation) (R) 189
    Mutacja Deba i Goyala (Deb & Goyal Mutation) (R) 193
    Mutacja bazująca na entropii (Entropy-based Mutation) (R) 194
    Operatory dla problemów optymalizacji dynamicznej (Operators for Dynamic Optimization Problems) (R) 197
    Mutacja bazująca na symulowanym wyżarzaniu-1 (Simulated Annealing based Mutation-1) (R) 200
    Mutacja bazująca na symulowanym wyżarzaniu-2 (Simulated Annealing based Mutation-2) (R) 203
    Mutacja w hipersześcianie (Breeder GA Mutation) (R) 205
    Makromutacja z wspinaczką (Macromutational Hillclimbing) (B, R) 207
    Mutacja bazująca na minimum konfliktu (Min-conflict based Mutation) (B, D) 210
    Mutacja kontrolowana wiekiem (Age-controlled Mutation) (B, D, R) 213
    Mutacja zorientowana i z imigracją (Orientated Mutation and Immigration Mutation) (R) 215
    Mutacja sferyczna (Sphere Mutation) (R) 217
    Mutacja z wektorem różnic (Differential Evolution Mutation) (R) 219
    Mutacja bazująca na modelach zredukowanych (Reduced Models-based Mutation) (B, R) 221
    Mutacja bakteryjna (Bacterial Mutation) (B, R) 222
    Poprawiona mutacja nierównomierna (Improved Non-uniform Mutation) (R) 224
    Zmodyfikowana mutacja równomierna (Modified Uniform Mutation) (R) 226
    Mutacja logarytmiczna (Logarithmic Mutation) (R) 228
    Mutacja z wyszukiwaniem kierunkowym/dopasowaniem parabolicznym (1-D Parabolic Search Mutation) (R) 230
    Mutacja podążająca za selekcją (Selection Follower) (R) 232
    Mutacja chaosem, mutacja chaosem z wyżarzaniem (Chaotic Mutation, Annealing Chaotic Mutation) (R) 234
    Mutacja brzegowa, przesuwająca i wygładzająca (Boundary, Push, and Smooth Mutations) (R) 237
    Mutacja nieliniowa-1 (Nonlinear Mutation-1) (R) 240
    Mutacja lamarkowska (Lamarckian Mutation) (R) 242
    Mutacja nieliniowa-2 (Nonlinear Mutation-2) (R) 244
    Mutacja ułomna (Imperfect Mutation) (R) 245
    Zmodyfikowana mutacja nierównomierna (Modified Non-uniform Mutation) (R) 247
    Mutacja dwuargumentowa wektorów liczb rzeczywistych (Dyadic Floating-Point Mutation) (R) 250
    Adaptywna mutacja Kamala (Kamal’s Adaptive Mutation) (B, R) 251
    Wielogenowa mutacja nierównomierna (Multi Non-uniform Mutation) (R) 253
    Metoda przełączająca (Improved Crossover and Mutation) (B, R) 256
    Kombinacja wypukła (Convex Combination) (R) 258
    Mutacje kierunkowe (Directional Mutations) (R) 259
    Mutacja symetryczna i procentowa (Mirror & Percentage Mutations) (R) 264
    Mutacja bazująca na modelach socjologicznych (Mutation for Continuous Adaptive Culture Model) (B, R) 266
    Mutacja falowa/oscylująca (Wavelet Mutation) (R) 268
  Indeks słów kluczowych, autorów i funkcji testowych 270
Algorytmy genetyczne. Kompendium, t. 2

SZCZEGÓŁY WYDANIA

Spis treści

Liczba stron

276

Kategoria

Programowanie

ISBN-13

978-83-01-15381-6

Numer wydania

1

Język publikacji

polski

Akceptowalne sposoby płatności

Karta kredytowa, przelew elektroniczny, płatny SMS

Informacja o sprzedawcy

Ravelo Sp. z o.o.

0.0 / 5 (0 głosów)
Wypożyczenie

Dostęp online przez aplikację myIBUK. Formaty plików: ibuk

X Format IBUK - ebook dostępny do wypożyczenia

- format książki elektronicznej
- bez instalowania oprogramowania, wystarczy przeglądarka internetowa oraz dostęp do Internetu,
- książka dostępna na Twojej półce w koncie myIBUK,
- dodatkowe funkcje: dodawanie notatek, tagów, zaznaczania fragmentów i cytatów,
- po pobraniu książka dostępna również bez dostępu do internetu.

Więcej informacji o formacie i wymaganiach technicznych IBUK »


od 4,92

Wypożycz teraz

Opis

Tom 2 Kompendium prezentuje ponad 140 operatorów mutacji przeznaczonych do rozwiązywania problemów optymalizacji numerycznej. Układ książki nawiązuje do układu tomu 1, jednak tym razem prosty podział na operatory dedykowane do rozwiązywania problemów kodowanych liczbami binarnymi i liczbami rzeczywistymi już nie wystarczał. Prace badawcze poświęcone operatorowi mutacji nie sprowadzają się bowiem do opracowania jego nowej, często dedykowanej, postaci. Jednym z głównych pytań stawianych w kontekście tego operatora jest pytanie o prawdopodobieństwo jego stosowania i o skalę perturbacji wnoszonej przez ten operator, dlatego też trzy spośród siedmiu rozdziałów książki poświęcone są właśnie tej kwestii.


Ostatecznie układ książki jest następujący. Pierwsze trzy rozdziały prezentują sugestie, formuły i metody stosowane w określaniu wartości parametrów sterujących procesem mutacji. Zastosowano tu najbardziej popularny podział na podejście deterministyczne statyczne i dynamiczne, podejście adaptywne dynamiczne i podejście samoadaptywne. Dwa ostatnie rozdziały przedstawiają operatory mutacji opracowane z myślą o problemach kodowanych liczbami binarnymi i rzeczywistymi.


Internetowy serwis autora (www.tomaszgwiazda.pl) oferuje więcej szczegółów, w tym pierwsze 40 stron tomu pierwszego do pobrania jako dokument PDF.


Sprawd? nowy abonament - to si? op?aca!
Ebook dost?pny w abonamencie
Inne ebooki autora Inne ebooki wydawcy Bestsellery w kategorii

Oceny użytkowników

Średnia ocena: ( 0 )
0
0
0
0
0
Oceń:  
Opinie użytkowników
Bądź pierwszy!