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Evolutionary Computation for Modeling and Optimization -  Daniel Ashlock

Evolutionary Computation for Modeling and Optimization (eBook)

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2006 | 1. Auflage
XX, 592 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-0-387-31909-4 (ISBN)
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Evolutionary Computation for Optimization and Modeling is an introduction to evolutionary computation, a field which includes genetic algorithms, evolutionary programming, evolution strategies, and genetic programming. The text is a survey of some application of evolutionary algorithms. It introduces mutation, crossover, design issues of selection and replacement methods, the issue of populations size, and the question of design of the fitness function. It also includes a methodological material on efficient implementation. Some of the other topics in this book include the design of simple evolutionary algorithms, applications to several types of optimization, evolutionary robotics, simple evolutionary neural computation, and several types of automatic programming including genetic programming. The book gives applications to biology and bioinformatics and introduces a number of tools that can be used in biological modeling, including evolutionary game theory. Advanced techniques such as cellular encoding, grammar based encoding, and graph based evolutionary algorithms are also covered. This book presents a large number of homework problems, projects, and experiments, with a goal of illustrating single aspects of evolutionary computation and comparing different methods. Its readership is intended for an undergraduate or first-year graduate course in evolutionary computation for computer science, engineering, or other computational science students. Engineering, computer science, and applied math students will find this book a useful guide to using evolutionary algorithms as a problem solving tool.
Evolutionary Computation for Optimization and Modeling is an introduction to evolutionary computation, a field which includes genetic algorithms, evolutionary programming, evolution strategies, and genetic programming. The text is a survey of some application of evolutionary algorithms. It introduces mutation, crossover, design issues of selection and replacement methods, the issue of populations size, and the question of design of the fitness function. It also includes a methodological material on efficient implementation. Some of the other topics in this book include the design of simple evolutionary algorithms, applications to several types of optimization, evolutionary robotics, simple evolutionary neural computation, and several types of automatic programming including genetic programming. The book gives applications to biology and bioinformatics and introduces a number of tools that can be used in biological modeling, including evolutionary game theory. Advanced techniques such as cellular encoding, grammar based encoding, and graph based evolutionary algorithms are also covered. This book presents a large number of homework problems, projects, and experiments, with a goal of illustrating single aspects of evolutionary computation and comparing different methods. Its readership is intended for an undergraduate or first-year graduate course in evolutionary computation for computer science, engineering, or other computational science students. Engineering, computer science, and applied math students will find this book a useful guide to using evolutionary algorithms as a problem solving tool.

An Overview of Evolutionary Computation.- Designing Simple Evolutionary Algorithms.- Optimizing Real-Valued Functions.- Sunburn: Coevolving Strings.- Small Neural Nets : Symbots.- Evolving Finite State Automata.- Ordered Structures.- Plus-One-Recall-Store.- Fitting to Data.- Tartarus: Discrete Robotics.- Evolving Logic Functions.- ISAc List: Alternative Genetic Programming.- Graph-Based Evolutionary Algorithms.- Cellular Encoding.- Application to Bioinformatics.

Erscheint lt. Verlag 4.4.2006
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Software Entwicklung
Informatik Theorie / Studium Algorithmen
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Analysis
Mathematik / Informatik Mathematik Angewandte Mathematik
Naturwissenschaften Biologie Genetik / Molekularbiologie
Technik
Schlagworte algorithms • Bioinformatics • evolutionary algorithm • Genetic algorithms • genetic programming • Optimization • robot • Robotics
ISBN-10 0-387-31909-3 / 0387319093
ISBN-13 978-0-387-31909-4 / 9780387319094
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