続・遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング―使いこなせるGA、GP

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続・遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング―使いこなせるGA、GP

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  • サイズ A5判/ページ数 346p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784893622280
  • NDC分類 007.64
  • Cコード C3055

出版社内容情報

大好評『遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング オブジェクト指向フレームワークによる構成と応用』ISBN 4-89362-173-4 の続編です。
数多くの読者に支持されてきた、サンプルプログラム(付録CD-RONに収容)に基づいたわかりやすい解説を、本書でも行います。

「進化」というのは、生物が過酷な自然環境の中で生き延びていくため、味方にした強力な武器であるといわれています。そのような強力な方法を、コンピュータのアルゴリズムとして実現したものが、遺伝的アルゴリズム(GA)と遺伝的プログラミング(GP)です。
このGA,GPは、問題解決の強力なツールであり、うまく使いこなせば、困難な問題を解決していくことが可能となります。

本書は、3部構成となっています。
 第1部では、遺伝的アルゴリズムの4つの応用を試みます。
 第2部では、遺伝的プログラミングの5つの応用を試みます。また、前著「遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング」で作成した、GPフレームワークの改良についても取り上げます。この改良により、関数の表現力が増し、扱える領域が広がっています。
 第3部では、GA,GPから少し離れ、問題解決方法として「カオス」の手法を紹介します。

本書が取り上げる応用事例を通じて、遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミングが、実際の問題にいかに適用しやすいか、本書単独でも、また前著とあわせればより深く理解できる構成となっています。


目次
 第1部 遺伝的アルゴリズムの応用
  Chapter 1 GAの解説を兼ねて、式の因数分解を解いてみよう
  Chapter 2 ゲームで勝つ方法
  Chapter 3 隣り合ったものは別の色で - グラフ彩色
  Chapter 4 これだけの荷物を何台の配送車で配達できる? - Vehicle Routing Problem

 第2部 遺伝的プログラミングの応用
  Chapter 5 GPの解説を兼ねて,どれくらい連続して素数を生成できるか試してみよう
  Chapter 6 うるう年の判定は4年ごと?
  Chapter 7 多くのデータから「なぜ」を見出そう - データマイニング
  Chapter 8 GPにもっと意味を - 型付きGPフレームワーク
  Chapter 9 多くのデータから意味を探ろう - 改良した動物分類
  Chapter 10 数値データを含んだ分類

 第3部 付録:カオスと予測
  Chapter 11 カオスを利用した予測の可能性について

内容説明

「進化」というのは、生物が過酷な自然環境の中で生き延びていくため、味方にした強力な武器であるといわれています。そのような強力な方法を、コンピュータのアルゴリズムとして実現したものが遺伝的アルゴリズム(GA)と遺伝的プログラミング(GP)です。このGA,GPは問題解決の強力なツールであり、うまく使いこなせば、困難な問題を解決していくことが可能となります。本書は3部からなり、第1部では、遺伝的アルゴリズムの4つの応用を試みます。第2部では、遺伝的プログラミングの5つの応用を試みます。また前著『遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング』で作成したGPフレームワークの改良についても取り上げます。この改良により関数の表現力が増し、扱える領域が広がっています。第3部では、GA,GPから少し離れ、問題解決方法として「カオス」の手法を紹介します。本書が取り上げる応用事例を通じて、遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミングが実際の問題にいかに適用しやすいかを理解することができます。

目次

第1部 遺伝的アルゴリズムの応用(GAの解説を兼ねて、式の因数分解を解いてみよう;ゲームで勝つ方法;隣り合ったものは別の色で―グラフ彩色;これだけの荷物を何台の配送車で配達できる?―Vehicle Routing Problem)
第2部 遺伝的プログラミングの応用(GPの解説を兼ねて、どれくらい連続して素数を生成できるか試してみよう;うるう年の判定は4年ごと!?;多くのデータから「なぜ」を見出そう―データマイニング;GPにもっと意味を―型付きGPフレームワーク;多くのデータから意味を探ろう―改良した動物分類;数値データを含んだ分類―あやめの分類)
第3部 付録:カオスと予測(カオスを利用した予測の可能性について)

著者等紹介

平野廣美[ヒラノヒロミ]
昭和51年、京都大学工学部航空工学科卒業後、日本CAD、CSK総合研究所、(株)新日鉄ソリューションズを経て独立し、現在Home office,Intelligent Partner based on Technology(IPT)代表。大学卒業後間もなくして人工知能に興味を持ち始め、LISPやPrologの処理系の開発に従事する。また、日本語によるデータベース検索システムの開発経験を持つ。現在は、スケジューリングなどの最適化やデータマイニング、テキストマイニングなどの知識処理を中心としたコンサルタントおよび教育を展開している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。