书名：人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法  
定价：69.0  
ISBN：9787115544315  
作者：杰弗瑞·希顿  
版次：第1版  
出版时间：2020-11  

内容提要：  
算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试。  



作者简介：  
[美] 杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton），一位活跃的技术博主、开源贡献者，也是十多本图书的作者。他的专业领域包括数据科学、预测建模、数据挖掘、大数据、商务智能和人工智能等。他拥有华盛顿大学信息管理学硕士学位，是IEEE的*级会员、Sun认证Java程序员、开源机器学习框架Encog的&席开发人员。  

目录：  
第 1 章　种群、计分和选择 1  
1.1　理解种群　2  
1.1.1　初始种群　3  
1.1.2　种群成员之间的竞争　4  
1.1.3　种群成员之间的合作　4  
1.1.4　表型和基因型　5  
1.1.5　岛屿种群　5  
1.2　对种群计分　6  
1.3　从种群中选择　7  
1.4　截断选择　8  
1.5　联赛选择　9  
1.6　如何选择轮数　12  
1.7　适应度比例选择　13  
1.8　随机遍历抽样　15  
选择一种选择算法　17  
1.9　本章小结　18  
第　2 章 交叉和突变　20  
2.1　演化算法　21  
2.2　解编码　22  
2.3　交叉　23  
2.3.1　拼接交叉　24  
2.3.2　无重复拼接交叉　26  
1  
2.3.3　其他突变和交叉策略　27  
2.4　突变　28  
2.4.1　改组突变　29  
2.4.2　扰动突变　31  
2.5　为什么需要精英　33  
2.6　本章小结　34  
第　3 章 遗传算法　35  
3.1　离散问题的遗传算法　35  
3.1.1　旅行商问题　36  
3.1.2　为旅行商问题设计遗传算法　38  
3.1.3　旅行商问题在遗传算法中的应用　40  
3.2　连续问题的遗传算法　42  
3.3　遗传算法的其他应用　45  
3.3.1　标签云　45  
3.3.2　马赛克艺术　47  
3.4　本章小结　49  
第　4 章 遗传编程　50  
4.1　程序作为树　50  
4.1.1　后缀表示法　52  
4.1.2　树表示法　54  
4.1.3　终端节点和非终端节点　55  
4.1.4　对树求值　55  
4.1.5　生成树　58  
2  
4.1.6　满树初始化　59  
4.1.7　生长树初始化　61  
4.1.8　混合初始化　62  
4.1.9　蓄水池采样　63  
4.2　树突变　67  
4.3　树交叉　68  
4.4　拟合公式　70  
4.5　本章小结　73  
第　5 章 物种形成　75  
5.1　物种形成实现　76  
5.1.1　阈值物种形成　76  
5.1.2　聚类物种形成　77  
5.2　遗传算法中的物种　79  
5.3　遗传编程中的物种　79  
5.4　使用物种形成　80  
5.5　本章小结　81  
第　6 章 粒子群优化　83  
6.1　群聚　83  
6.2　粒子群优化　86  
6.2.1　粒子　87  
6.2.2　速度计算　88  
6.2.3　实现　89  
6.3　本章小结　91  
3  
第　7 章 蚁群优化　93  
7.1　离散蚁群优化　95  
7.1.1　ACO 初始化　97  
7.1.2　蚂蚁移动　98  
7.1.3　信息素更新　102  
7.2　连续蚁群优化　103  
7.2.1　初始候选解　106  
7.2.2　蚂蚁移动　106  
7.3　本章小结　110  
第　8 章 细胞自动机　111  
8.1　基本细胞自动机　112  
8.2　康威的《生命游戏》　116  
8.2.1　《生命游戏》的规则　117  
8.2.2　有趣的生命图案　118  
8.3　演化自己的细胞自动机　121  
理解合并物理学　125  
8.4　本章小结　129  
第　9 章 人工生命　130  
9.1　里程碑 1：绘制植物　131  
9.2　里程碑 2：创建植物生长动画　134  
9.2.1　植物的物理特征　135  
9.2.2　植物生长　138  
4  
9.3　里程碑 3：演化植物　140  
给植物计分　141  
9.4　本章小结　142  
第　10 章 建模　144  
10.1　Kaggle 竞赛　145  
10.2　里程碑 1：整理数据　148  
10.3　里程碑 2：建立模型　152  
10.4　里程碑 3：提交测试回复　156  
10.5　本章小结　157  
附录　A 示例代码使用说明　159  
参考资料　166