Cuốn sách này trình bày một số tiến bộ gần đây về Tính toán Tiến hóa, đặc biệt là các phương pháp tối ưu hóa dựa trên tiến hóa và các thuật toán lai cho nhiều ứng dụng, từ tối ưu hóa và học máy đến nhận dạng mẫu và tin sinh học. Cuốn sách cũng giới thiệu các thuật toán mới dựa trên một số phép loại suy và siêu hình học, trong đó một trong số đó dựa trên triết học, cụ thể là triết học thực hành và biện chứng. Cuốn sách cũng trình bày các ứng dụng thú vị về tin sinh học, đặc biệt là việc sử dụng bầy đàn hạt để khám phá các mẫu biểu hiện gen trong mảng DNA. Do đó, cuốn sách này giới thiệu các công trình tiêu biểu trong lĩnh vực tính toán tiến hóa và khoa học ứng dụng. Đối tượng hướng đến là sinh viên sau đại học, đại học, nhà nghiên cứu và bất kỳ ai muốn làm quen với các công trình nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực này.

Abstract:

This book presents several recent advances on Evolutionary Computation, specially evolution-based optimization methods and hybrid algorithms for several applications, from optimization and learning to pattern recognition and bioinformatics. This book also presents new algorithms based on several analogies and metafores, where one of them is based on philosophy, specifically on the philosophy of praxis and dialectics. In this book it is also presented interesting applications on bioinformatics, specially the use of particle swarms to discover gene expression patterns in DNA microarrays. Therefore, this book features representative work on the field of evolutionary computation and applied sciences. The intended audience is graduate, undergraduate, researchers, and anyone who wishes to become familiar with the latest research work on this field.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Pinheiro dos Santos, Wellington
Thông tin nhan đề:	Evolutionary Computation
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-nc-sa/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/64748
Mô tả vật lý:	584p.
Năm xuất bản:	2019