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前言

遺傳算法是機器學習的一個子集。在實踐中，遺傳算法通常不是唯一的最佳算法，你可以用來解決一個單一的，特定的問題。對于任何單獨的問題，幾乎總有更好、更有針對性的解決方案!所以,為什么要找麻煩呢?遺傳算法是一個優秀的多工具，可以應用于許多不同類型的問題。這是瑞士軍刀和正規的棘輪螺絲刀之間的區別。如果你的工作是加強300螺絲,你會想春天的螺絲刀,但如果你的工作是擰緊幾個螺絲,削減一些布,一個洞在一塊皮,然后打開一個冷瓶汽水獎勵自己努力工作,瑞士軍刀是更好的選擇。另外，我認為遺傳算法是機器學習的最佳入門。如果說機器學習是一座冰山，那么遺傳算法就是冰山的一部分。遺傳算法是有趣的，令人興奮的，新穎的。以自然生物過程為模型的遺傳算法，在計算世界和自然世界之間建立了聯系。寫你的第一個遺傳算法，看著驚人的結果出現在混亂和隨機的許多學生是令人驚嘆的。處于機器學習冰山一角的其他研究領域也同樣令人興奮，但它們往往更狹隘，更難以理解。另一方面，遺傳算法很容易理解，實現起來也很有趣，而且它們引入了許多被所有機器學習技術所使用的概念。如果你對機器學習感興趣，但不知道從哪里開始，那就從遺傳算法開始吧。您將學習重要的概念，您將繼續到其他領域，您將構建不，您將獲得一個偉大的多工具，您可以使用它來解決許多類型的問題，而且您不需要學習高等數學來理解它。 關于本書這本書給你一個簡單，直接介紹遺傳算法。本書沒有數學、數據結構或算法方面的先決條件，但我們希望您熟悉計算機編程的水平在中級以上。雖然這里使用的編程語言是Java，但我們不使用任何特定于Java的高級語言構造或第三方庫。只要您熟悉面向對象編程，遵循這里的示例就沒有問題。在本書結束時，您將能夠輕松地用您所選擇的語言實現遺傳算法，無論是面向對象語言、函數語言還是過程語言。這本書將帶你通過使用遺傳算法解決四個不同的問題。在此過程中，您將獲得許多技術，在未來構建遺傳算法時可以混合和匹配。當然，遺傳算法是一個龐大而成熟的領域，它也有一個潛在的數學形式，它不可能在一本書中涵蓋該領域的所有內容。所以我們劃清界限:我們不討論迂腐，我們避免數學形式，我們不進入高級遺傳算法的領域。這本書是關于讓你快速運行實際例子，并給你足夠的基礎繼續學習高級主題。

關于源碼本書中介紹的代碼是全面的;使示例運行所需的所有內容都打印在這些頁面中。然而，為了節省空間和紙張，我們經常在顯示示例時省略代碼注釋和Java docblock。請訪問//www.apress.com/9781484203293 并打開SourceCode/Downloads tab來下載附帶的Eclipse項目，其中包含本書中的所有示例代碼。您將發現許多有用的注釋和docblock，這些注釋和docblock是您在這些頁面中找不到的。通過閱讀這本書和它的例子，你向最終成為機器學習專家邁出了第一步。它可能會改變你的職業生涯，但這取決于你。我們只能盡我們最大的努力來教育你們，給你們創造你們自己未來所需要的工具。祝你好運！

目錄

第一章：Introduction（介紹）

第二章：Implementation of a Basic Genetic Algorithm（基本遺傳算法實現）

第三章：Robotic Controllers（機器人控制）

第四章：Traveling Salesman（旅行推銷商）

第五章：Class Scheduling （類調度）

第六章：Optimization（優化）

關于作者

Lee Jacobson是一名來自英國布里斯托爾的職業自由軟件開發者，他在15歲時開始編寫代碼，并嘗試編寫自己的游戲。他的興趣很快轉向了軟件開發和計算機科學，這使他進入了人工智能領域。在大學學習了遺傳算法和其他優化技術后，他對這門學科產生了熱情。他經常喜歡利用晚上的時間學習優化算法，比如遺傳算法，以及如何利用這些算法解決各種問題。

Burak Kanber是土生土長的紐約人，曾參加庫珀聯盟(Cooper Union)促進科學與藝術的發展。他擁有機械工程學士和碩士學位，主要研究控制系統、機器人、汽車工程和混合動力汽車系統工程。然而，軟件卻是他畢生的熱情，并且貫穿了他的一生。布拉克在參加庫珀聯盟(Cooper Union)時開始為紐約的初創企業提供咨詢，幫助企業在各種平臺和不同行業開發核心技術。在庫珀聯盟的藝術和設計經歷也幫助布拉克培養了對產品設計的眼光和品味。自2009年創辦Tidal Labs以來，Burak一直在DevOps、產品開發和機器學習方面磨礪著自己的技能。Tidal Labs是一家為企業影響力管理和內容營銷提供獲獎軟件的科技公司。

部分截圖

這本書全面介紹優化工程系統設計的實用算法。這本書從工程的角度進行優化，其目標是設計一個系統來優化受約束的一組指標。讀者將學習一系列挑戰的計算方法，包括高維搜索空間，處理有多個競爭目標的問題，以及適應指標中的不確定性。圖表、例子和練習傳達了數學方法背后的直覺。文本提供了Julia編程語言的具體實現。

//mitpress.mit.edu/books/algorithms-optimization

許多學科的核心都涉及到優化。在物理學中，系統被驅動到他們的最低能量狀態服從物理定律。在商業上，公司的目標是股東價值最大化。在生物學中，越健康的生物體越有可能生存下來。這本書將從工程的角度關注優化，目標是設計一個系統來優化受約束的一組指標。這個系統可以是一個復雜的物理系統，比如飛機，也可以是一個簡單的結構，比如自行車車架。這個系統甚至可能不是物理的;例如，我們可能會有興趣為自動化車輛設計一個控制系統，或設計一個計算機視覺系統來檢測腫瘤活檢的圖像是否為癌。我們希望這些系統能運行得盡可能好。根據應用程序的不同，相關的度量可能包括效率、安全性和準確性。對設計的限制可能包括成本、重量和結構堅固性。

這本書是關于優化的算法，或計算過程。給定系統設計的一些表示，如編碼機翼幾何的一組數字，這些算法將告訴我們如何搜索空間的可能設計，以找到最好的一個。根據應用程序的不同，這種搜索可能涉及運行物理實驗，比如風洞測試，也可能涉及計算解析表達式或運行計算機模擬。我們將討論解決各種挑戰的計算方法，例如如何搜索高維空間，處理有多個競爭目標的問題，以及適應指標中的不確定性。

作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理，但它僅限于信息既完整又確定的問題。然而，許多現實世界的問題，從金融投資到電子郵件過濾，本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇，它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計并實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫，書中提供了許多Python示例，這些示例也可以在一個補充網站上找到，該網站還提供了一個解釋器，允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

只需要一個基本的數學基礎，本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理，并討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作，因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對于想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者，本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞匯表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論，討論了貝葉斯推理的計算復雜性，討論了不完全性的不可約性，討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重于方法論和算法，描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域，例如仿生計算，并開發新的編程語言和硬件架構。

《算法精解：C語言描述》，機械工業出版社出版，外文書名：Mastering Algorithms with C。作者：(美)Kyle Loudon (作者),? 肖翔 (譯者),? 陳舸 (譯者) 。《算法精解：C語言描述》是數據結構和算法領域的經典之作，十余年來，暢銷不衰！全書共分為三部分：部分首先介紹了數據結構和算法的概念，以及使用它們的原因和意義，然后講解了數據結構和算法中最常用的技術——指針和遞歸，最后還介紹了算法的分析方法，旨在為讀者學習這本書打下堅實的基礎；第二部分對鏈表、棧、隊列、集合、哈希表、堆、圖等常用數據結構進行了深入闡述；第三部分對排序、搜索數值計算、數據壓縮、數據加密、圖算法、幾何算法等經典算法進行了精辟的分析和講解。

本書的眾多特色使得它在同類書中獨樹一幟：具體實現都采用正式的C語言代碼而不是偽代碼，在很多數據結構和算法的實現過程中，有大量細節問題是偽代碼不能解決的；每一章都有精心組織的主題和應用；全部示例來自真實的應用，不只是一般的練習；對每種數據結構、算法和示例都進行了詳細分析；每一章的末尾都會有一系列問題和對應的回答，旨在強調這一章的重要思想……

本書中的代碼尤為值得強調：所有實現都采用C語言編寫，所有代碼都優先用于教學目的，所有代碼都在4種平臺上經過完整測試，頭文件記錄了所有公共的接口，命名規則適用于全書所有的代碼，所有的代碼都包含大量注釋……

《O’Reilly精品圖書系列·算法精解：C語言描述》內容包括： · 數據結構和算法的概念，以及使用它們的原因和意義 · 指針和遞歸 · 算法分析 · 常用數據結構：鏈表、棧、隊列、集合、哈希表、樹、堆、優先級隊列以及圖 · 排序和搜索 · 數值計算 · 數據壓縮 · 數據加密 · 圖算法 · 幾何算法

使用C編程語言學習應用數值計算，從快速入門的C編程語言及其SDK開始。然后，這本書深入到使用C的計算方法的漸進更復雜的應用數學公式的例子貫穿始終，并在最后一個更大的，更完整的應用。

Numerical C以二次公式開始，用于尋找代數方程的解，這些代數方程模擬諸如價格與需求、上漲與運行或下滑等情況。在本書后面，你將學習聯立方程的增廣矩陣法。

您還將介紹蒙特卡羅方法模型對象，這些對象可以作為真實系統建模的一部分自然產生，例如復雜的道路網絡、中子的傳輸或股票市場的演化。此外，蒙特卡羅方法的集成檢查曲線下的面積，包括渲染或射線跟蹤和一個地區的陰影。

此外，您將使用積差相關系數:相關是一種用于研究兩個定量連續變量(例如年齡和血壓)之間關系的技術。在這本書的最后，你會有一個感覺，什么電腦軟件可以做，以幫助你在你的工作和應用一些方法直接學習到你的工作。

你會學到什么

• 獲得軟件和C語言編程基礎
• 編寫軟件解決應用，計算數學問題
• 創建程序來解決方程和微積分問題
• 采用梯形法、蒙特卡羅法、最佳擬合線、積差相關系數、辛普森法則和矩陣解法
• 寫代碼來解微分方程
• 將一個或多個方法應用到應用案例研究中

這本書是給誰看的

具有基本數學知識(學校水平)和一些基本編程經驗的人。這對于那些可能在數學或其他領域(例如，生命科學、工程或經濟學)工作并需要學習C編程的人來說也很重要。

Python算法，第二版解釋了Python方法的算法分析和設計。本書由《初級Python》的作者Magnus Lie Hetland撰寫，主要關注經典算法，但也對基本的算法解決問題技術有了深入的理解。

這本書涉及一些最重要和最具挑戰性的領域的編程和計算機科學在一個高度可讀的方式。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了理論是如何反映在真實的Python程序中的。介紹了Python語言中內置的著名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構

 創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。

本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。

有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率

《算法:設計與分析》是為計算機科學、工程、信息技術和計算機應用專業的本科生和研究生設計的教材。本書提供了理論和數學并俱的概念。它涵蓋了算法的基礎、設計技術、高級主題和應用。本書也將作為研究人員和打算追求算法設計的專業程序員一個有用的參考。本書還為準備校園面試和競爭性考試的學生提供了參考。

• 提供深入的主題處理，如復雜性分析、設計范例、數據結構和機器學習算法
• 介紹 Decrease and Conquer, Transform and Conquer 和 PSpace 以及標準范例等主題
• 解釋包括歐幾里德定理和中國剩余定理在內的數值方法，并回顧基本的數學概念
• 在每章的結尾提供要點和關鍵術語列表，幫助讀者快速回憶重要的概念
• 在每一章結尾和附錄10中給出的練習將幫助學生為考試和面試做準備

Harsh Bhasin, Assistant Professor, FMIT, Jamia Hamdard, New Delhi

本書簡介:

這本書介紹了數據類型(簡單和結構化)和算法與圖形和文本的解釋。在下一節中，您將介紹簡單和復雜的標準算法及其流程圖:所有內容都與解釋和表集成在一起，以提供算法的逐步發展。

主要的算法有:循環中三個或n個數字的和、十進制到二進制的轉換、最大和最小搜索、線性/順序搜索、二進制搜索、冒泡排序、選擇排序、兩個排序數組的合并、從文件中讀取字符、堆棧管理、階乘和斐波那契序列。

C語言算法介紹的最后一部分是C語言的介紹和代碼的實現，這部分是與所研究的算法相關的。這本書充滿了屏幕截圖和說明代碼意義的插圖。

你會學到什么

• 在C語言中實現算法
• 處理變量、常量、基本類型和結構化類型
• 使用數組、堆棧、隊列、圖、樹、散列表、記錄和文件
• 探索算法的設計
• 解決搜索問題，包括二分查找、排序和冒泡/選擇排序
• 用階乘函數和斐波那契數列編制遞歸算法

這本書是給誰看的

初級入門:對于任何第一次學習計算機科學和信息系統的人來說，它都是一個起點。

目錄：

機器學習是計算機科學發展最快的領域之一，有著廣泛的應用。這本教科書的目的是以一種有原則的方式介紹機器學習和它提供的算法范例。這本書提供了一個基本的理論基礎的機器學習和數學推導，將這些原則轉化為實際的算法。在介紹了基礎知識之后，這本書涵蓋了以前教科書沒有涉及到的一系列廣泛的中心主題。這些包括討論學習的計算復雜性和凸性和穩定性的概念;重要的算法范例包括隨機梯度下降、神經網絡和結構化輸出學習;以及新興的理論概念，如PAC-Bayes方法和基于壓縮的邊界。為高級本科生或剛開始的研究生設計，文本使學生和非專業讀者在統計，計算機科學，數學和工程的機器學習的基礎和算法。