Koszyk

Dodano produkt do koszyka

Darmowa wysyłka

Algorytmy genetyczne. Kompendium, t. 2 Operator mutacji dla problemów numerycznych

ebook

- 12%

Algorytmy genetyczne. Kompendium, t. 2 Operator mutacji dla problemów numerycznych

Tomasz Dominik Gwiazda

Opinie: Wystaw opinię
Opinie, recenzje, testy:

Ten produkt nie ma jeszcze opinii

Twoja opinia

aby wystawić opinię.


Cena: 74.00 zł 65.00 brutto

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 65.00 zł

Ilość:
Wyślemy w:
plik do pobrania
Koszty dostawy:
  • Wysyłka na email (tylko dla produktów cyfrowych) 0.00 zł brutto
Kod producenta:
978-83-01-15381-6
Zapytaj o produkt

Wszystkie pola są wymagane

Opis produktu

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.

Tytuł
Algorytmy genetyczne. Kompendium, t. 2
Podtytuł
Operator mutacji dla problemów numerycznych
Autor
Tomasz Dominik Gwiazda
Wydawnictwo
Wydawnictwo Naukowe PWN
ISBN
978-83-01-15381-6
Seria
Algorytmy Genetyczne
Rok wydania
2007 Warszawa
Wydanie
1
Liczba stron
276
Format
pdf
Spis treści
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 ofCrossover 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 λ-Mutacja (λ-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
Cechy produktu
Szczegóły
  • Format pliku
  • ebook
  •  
Prezentacja produktu: Algorytmy genetyczne. Kompendium, t. 2 Operator mutacji dla problemów numerycznych

Pobierz fragment

Produkty podobne

Bajty polskie

-19%

Bajty polskie

Cena: 9.90 zł 8.00 zł

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 8.00 zł

Bardziej efektywny C# 50 sposobów ulepszenia języka C#

-30%

Bardziej efektywny C# 50 sposobów ulepszenia języka C#

Cena: 69.90 zł 49.00 zł

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 49.00 zł

Bezpieczeństwo teleinformatyczne państwa

-28%

Bezpieczeństwo teleinformatyczne państwa

Cena: 25.00 zł 18.00 zł

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 18.00 zł

C++20 Biblioteka techniczna Problemy i rozwiązania

-29%

C++20 Biblioteka techniczna Problemy i rozwiązania

Cena: 98.70 zł 70.00 zł

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 70.00 zł

Cyfrowy świat seniora. Zaprzyjaźnij się z Internetem

-12%

Cyfrowy świat seniora. Zaprzyjaźnij się z Internetem

Cena: 49.00 zł 43.00 zł

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 43.00 zł

ECDL. Zarządzanie projektami. Moduł S5. Syllabus v. 1.0

-11%

ECDL. Zarządzanie projektami. Moduł S5. Syllabus v. 1.0

Cena: 44.00 zł 39.00 zł

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 39.00 zł