Thuật toán di truyền (GA) là một trong số nhiều kỹ thuật trong họ Thuật toán tiến hóa - thuật toán tìm kiếm giải pháp cho các bài toán tối ưu hóa bằng cách tiến hóa các giải pháp ngày càng tốt hơn. Thuật toán di truyền đã được áp dụng trong khoa học, kỹ thuật, kinh doanh và khoa học xã hội. Cuốn sách này bao gồm 16 chương được tổ chức thành năm phần. Phần đầu tiên đề cập đến một số ứng dụng trong điều khiển tự động, phần thứ hai chứa một số ứng dụng trong lập lịch tài nguyên và phần thứ ba giới thiệu một số ứng dụng trong kỹ thuật điện và điện tử. Phần tiếp theo minh họa một số ví dụ về nhận dạng ký tự và phân loại đa tiêu chí, và phần cuối cùng đề cập đến các hệ thống giao dịch. Các kỹ thuật tiến hóa này có thể hữu ích cho các kỹ sư và nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau, những người cần một số kỹ thuật tối ưu hóa trong công việc của họ và những người có thể đang sử dụng Thuật toán di truyền trong các ứng dụng của họ lần đầu tiên. Những ứng dụng này có thể hữu ích cho nhiều người khác đang làm quen với chủ đề Thuật toán di truyền.

Abstract:

Genetic Algorithms (GAs) are one of several techniques in the family of Evolutionary Algorithms - algorithms that search for solutions to optimization problems by evolving better and better solutions. Genetic Algorithms have been applied in science, engineering, business and social sciences. This book consists of 16 chapters organized into five sections. The first section deals with some applications in automatic control, the second section contains several applications in scheduling of resources, and the third section introduces some applications in electrical and electronics engineering. The next section illustrates some examples of character recognition and multi-criteria classification, and the last one deals with trading systems. These evolutionary techniques may be useful to engineers and scientists in various fields of specialization, who need some optimization techniques in their work and who may be using Genetic Algorithms in their applications for the first time. These applications may be useful to many other people who are getting familiar with the subject of Genetic Algorithms.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Rustem Popa
Thông tin nhan đề:	Genetic Algorithms in Applications
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/65844
Mô tả vật lý:	330p.
Năm xuất bản:	2019