Genetische Algorithmen + Datenstrukturen = Evolutionsprogramme

Genetische Algorithmen + Datenstrukturen = Evolutionsprogramme (Zbigniew Michalewicz)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über genetische und evolutionäre Algorithmen, wobei der Schwerpunkt auf modernen Ansätzen und neuen Ideen liegt. Es ist prägnant und einfach gehalten, so dass es als Nachschlagewerk und für praktische Anwendungen nützlich ist, auch wenn es sich nicht unbedingt als primäres Lehrbuch für einen umfassenden Kurs eignet.

Vorteile:

Prägnante Roadmap, breiter Überblick über klassische und moderne genetische und evolutionäre Programmierung, neue Ideen und praktische Anwendungen, unkomplizierter Schreibstil, ausgezeichnetes Kapitel über den Umgang mit Constraints.

Nachteile:

Nicht als primäres Lehrbuch für vertiefende Kurse geeignet, möglicherweise unzureichende Abdeckung von Themen wie genetische Programmierung, sich entwickelnde neuronale Systeme und künstliches Leben, kann durch den starken Fokus auf numerische Optimierung an Attraktivität verlieren.

(basierend auf 6 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs

Inhalt des Buches:

Genetische Algorithmen beruhen auf dem Prinzip der Evolution, d. h.

dem Überleben des Stärkeren. Daher sind Techniken der Evolutionsprogrammierung, die auf genetischen Algorithmen beruhen, auf viele schwierige Optimierungsprobleme anwendbar, z. B.

die Optimierung von Funktionen mit linearen und nichtlinearen Beschränkungen, das Travelling-Salesman-Problem und Probleme der Zeitplanung, Partitionierung und Kontrolle. Die Bedeutung dieser Techniken nimmt weiter zu, da Evolutionsprogramme von Natur aus parallel sind und Parallelität eine der vielversprechendsten Richtungen in der Informatik ist.

Das Buch ist in sich abgeschlossen, und die einzige Voraussetzung ist ein Grundstudium der Mathematik. Diese dritte Auflage wurde grundlegend überarbeitet und um drei neue Kapitel sowie um zusätzliche Anhänge mit Arbeitsmaterial erweitert, um den jüngsten Entwicklungen und der veränderten Wahrnehmung der evolutionären Berechnung Rechnung zu tragen.