進化計算 (eBook, ePUB) - Sabry, Fouad
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1. 演化計算：介紹演化計算模型。
2. 遺傳程式設計：檢查演化程式的適應性系統。
3. 遺傳演算法：分析遺傳優化技術的威力。
4. 演化演算法：討論生物演化驅動的演算法。
5. 仿生計算：著重於自然啟發的計算模型。
6. 進化程式設計：探索解決問題時的演化模擬。
7. 交叉（遺傳演算法）：詳細介紹基因重組過程。
8. 突變（遺傳演算法）：回顧突變在多樣性中的作用。
9. 染色體（遺傳演算法）：描述遺傳資料結構。
10. 元啟發式：探索尋找接近最優解的框架。
11. 演化策略：研究優化的自適應機制。
12. 有效適應度：定義演化背景下的適應度評估。
13. 過早收斂：警告早期最佳化陷阱。
14. 遺傳表示：檢查遺傳演算法中的資料編碼。
15. 迷因演算法：涵蓋遺傳搜尋和局部搜尋結合的混合演算法。
16. Humanbased Computation：回顧人類對計算的影響。
17. 橫向計算：檢查計算系統中的橫向交互作用。
18. 自然計算：探索基於自然過程的計算。
19. 人工生命：介紹栩栩如生的系統及其應用。
20. 軟體計算：研究靈活的近似計算方法。
21. 增強拓樸的神經演化：深入研究演化的神經網路。

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Produktbeschreibung
1. 演化計算：介紹演化計算模型。

2. 遺傳程式設計：檢查演化程式的適應性系統。

3. 遺傳演算法：分析遺傳優化技術的威力。

4. 演化演算法：討論生物演化驅動的演算法。

5. 仿生計算：著重於自然啟發的計算模型。

6. 進化程式設計：探索解決問題時的演化模擬。

7. 交叉（遺傳演算法）：詳細介紹基因重組過程。

8. 突變（遺傳演算法）：回顧突變在多樣性中的作用。

9. 染色體（遺傳演算法）：描述遺傳資料結構。

10. 元啟發式：探索尋找接近最優解的框架。

11. 演化策略：研究優化的自適應機制。

12. 有效適應度：定義演化背景下的適應度評估。

13. 過早收斂：警告早期最佳化陷阱。

14. 遺傳表示：檢查遺傳演算法中的資料編碼。

15. 迷因演算法：涵蓋遺傳搜尋和局部搜尋結合的混合演算法。

16. Humanbased Computation：回顧人類對計算的影響。

17. 橫向計算：檢查計算系統中的橫向交互作用。

18. 自然計算：探索基於自然過程的計算。

19. 人工生命：介紹栩栩如生的系統及其應用。

20. 軟體計算：研究靈活的近似計算方法。

21. 增強拓樸的神經演化：深入研究演化的神經網路。