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书名:遗传编程算法及其应用
定价:128.0
ISBN:9787030854957
作者:钟竞辉
版次:1
出版时间:2026-06
内容提要:
作者简介:
2001-2005 中山大学,信息科学与技术学院 学士 2005-2007 中山大学,信息科学与技术学院 硕士 2009-2012 中山大学,信息科学与技术学院 博士2016.6-至今 华南理工大学 副教授、教授 2013.1 – 2016.6 新加坡南洋理工大学 博士后计算机科学与技术、人工智能主持…科研项目、省级科研项目、产业化项目和产教融合协同育人项目多项,近年来在IEEE TEVC, IEEE Tcyb, IEEE CIM 和 ACM TOMACS等国际权威期刊和会议发表学术论文100余篇,授权专利10余项担任国际期刊《Memetic Computing》 编委、《ICT Express》编委、IEEE?高级会员,CCF高级会员,IEEE 计算智能学会广州Chapter副主席,中国计算机学会协同计算专委会委员,中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员。
定价:128.0
ISBN:9787030854957
作者:钟竞辉
版次:1
出版时间:2026-06
内容提要:

本书深入探讨了遗传编程(GP)算法的核心概念、研究现状、进化发展以及在不同领域的创新应用。内容涵盖了GP算法的基础知识和多种变体,帮助读者理解从传统GP到线性遗传编程、基因表达式编程、笛卡尔遗传编程及语义自动编程等形式的演进。通过系统分析符号回归问题,书中介绍了提高精度的策略,包括常数生成和基于语义的优化方法。隐式数据回归是GP在复杂数据分析中的一项挑战,本书介绍了基于导数和免求导的创新求解策略,以拓宽其在科学计算和工程中的应用范围。同时,书中详细讨论了GP算法的可解释性问题,通过度量机制和多目标优化方法,展示了如何提高模型的透明度和用户理解。在组合优化和分类问题上,GP算法展现了灵活的求解能力。书中提供了改进策略和实例,展示了其在实际应用中的效果和潜力。此外,结合现代机器学习技术的GP算法,如迁移学习、多任务学习和深度学习辅助策略,为GP算法提供了更广阔的研究与应用前景。最后,本书探讨了并行遗传编程算法,通过MPI、GPU和Spark等技术实现并行化处理,提高了GP算法的计算效率。无论是理论研究还是实际应用,本书都旨在为计算机科学和相关领域的研究者、学生及跨学科从业人员提供详尽的学习与参考资料。
作者简介:
2001-2005 中山大学,信息科学与技术学院 学士 2005-2007 中山大学,信息科学与技术学院 硕士 2009-2012 中山大学,信息科学与技术学院 博士2016.6-至今 华南理工大学 副教授、教授 2013.1 – 2016.6 新加坡南洋理工大学 博士后计算机科学与技术、人工智能主持…科研项目、省级科研项目、产业化项目和产教融合协同育人项目多项,近年来在IEEE TEVC, IEEE Tcyb, IEEE CIM 和 ACM TOMACS等国际权威期刊和会议发表学术论文100余篇,授权专利10余项担任国际期刊《Memetic Computing》 编委、《ICT Express》编委、IEEE?高级会员,CCF高级会员,IEEE 计算智能学会广州Chapter副主席,中国计算机学会协同计算专委会委员,中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员。
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