Bewertung:
Das Buch „An Introduction to Genetic Algorithms“ von Melanie Mitchell bietet einen prägnanten Überblick über genetische Algorithmen, wobei der Schwerpunkt auf theoretischen Grundlagen und Anwendungen liegt, während praktische Programmierbeispiele fehlen. Es ist gut gegliedert und interessant, kann aber für Anfänger aufgrund seines akademischen Charakters und seiner Komplexität eine Herausforderung darstellen. Die Leser haben das Buch je nach ihren Vorkenntnissen und Erwartungen unterschiedlich bewertet.
Vorteile:⬤ Gut organisierter und prägnanter Inhalt.
⬤ Deckt ein breites Spektrum an Themen innerhalb genetischer Algorithmen ab.
⬤ Bietet eine solide theoretische Grundlage, die durch Forschungsreferenzen unterstützt wird.
⬤ Enthält interessante Beispiele und Anwendungen.
⬤ Gute Problemstellungen am Ende der Kapitel zum weiteren Lernen.
⬤ Für aktuelle Programmierpraktiken veraltet; es fehlt an praktischen Programmierbeispielen.
⬤ Setzt ein gewisses Maß an Wissen voraus, was es für Anfänger schwierig macht.
⬤ Stark theorie- und mathematiklastig, was für manche Leser überwältigend sein kann.
⬤ Einige Beispiele und Fallstudien sind möglicherweise für die praktische Anwendung nicht relevant oder nützlich.
(basierend auf 21 Leserbewertungen)
An Introduction to Genetic Algorithms
Genetische Algorithmen werden in Wissenschaft und Technik als adaptive Algorithmen zur Lösung praktischer Probleme und als Computermodelle natürlicher evolutionärer Systeme eingesetzt. Diese kurze, leicht verständliche Einführung beschreibt einige der interessantesten Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet und ermöglicht es dem Leser, genetische Algorithmen selbst zu implementieren und mit ihnen zu experimentieren. Das Buch konzentriert sich auf eine kleine Anzahl wichtiger und interessanter Themen - vor allem in den Bereichen maschinelles Lernen, wissenschaftliche Modellierung und künstliches Leben - und gibt einen Überblick über ein breites Spektrum an Forschungsarbeiten, darunter auch die Arbeiten von Mitchell und ihren Kollegen.
Die Beschreibungen von Anwendungen und Modellierungsprojekten gehen über die strikten Grenzen der Informatik hinaus und schließen die Theorie dynamischer Systeme, die Spieltheorie, die Molekularbiologie, die Ökologie, die Evolutionsbiologie und die Populationsgenetik ein, was die aufregende "Allzweck"-Natur genetischer Algorithmen als Suchmethoden unterstreicht, die disziplinübergreifend eingesetzt werden können.
An Introduction to Genetic Algorithms ist für Studenten und Forscher aller wissenschaftlichen Disziplinen zugänglich. Es enthält viele Denk- und Computerübungen, die auf dem Verständnis des Textes aufbauen und dieses verstärken. Das erste Kapitel führt in genetische Algorithmen und ihre Terminologie ein und beschreibt zwei provokante Anwendungen im Detail. Das zweite und dritte Kapitel befassen sich mit dem Einsatz genetischer Algorithmen beim maschinellen Lernen (Computerprogramme, Datenanalyse und -vorhersage, neuronale Netze) und bei wissenschaftlichen Modellen (Wechselwirkungen zwischen Lernen, Evolution und Kultur; sexuelle Selektion; Ökosysteme; evolutionäre Aktivität). Im vierten Kapitel werden verschiedene Ansätze zur Theorie der genetischen Algorithmen eingehend erörtert. Das fünfte Kapitel befasst sich mit der Implementierung, und das letzte Kapitel wirft einige derzeit unbeantwortete Fragen auf und gibt einen Ausblick auf die Zukunft des evolutionären Rechnens.
| ISBN: | 9780262631853 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 1998 |
| Seitenzahl: | 221 |
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