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Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning
 
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Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

David E. Goldberg (Autor)
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (5 Kundenrezensionen)
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  Alle Preisangaben inkl. MwSt.
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Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 432 Seiten
  • Verlag: Addison-Wesley Longman, Bonn (1. Januar 1989)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0201157675
  • ISBN-13: 978-0201157673
  • Größe und/oder Gewicht: 24,1 x 19,6 x 2,3 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (5 Kundenrezensionen)
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David E. Goldberg
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Produktbeschreibungen

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David Goldberg's Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning is by far the bestselling introduction to genetic algorithms. Goldberg is one of the preeminent researchers in the field--he has published over 100 research articles on genetic algorithms and is a student of John Holland, the father of genetic algorithms--and his deep understanding of the material shines through. The book contains a complete listing of a simple genetic algorithm in Pascal, which C programmers can easily understand. The book covers all of the important topics in the field, including crossover, mutation, classifier systems, and fitness scaling, giving a novice with a computer science background enough information to implement a genetic algorithm and describe genetic algorithms to a friend.

Kurzbeschreibung

This book brings together - in an informal and tutorial fashion - the computer techniques, mathematical tools, and research results that will enable both students and practitioners to apply genetic algorithms to problems in many fields. Major concepts are illustrated with running examples, and major algorithms are illustrated by Pascal computer programs. No prior knowledge of GAs or genetics is assumed, and only a minimum of computer programming and mathematics background is required. 0201157675B07092001
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Explains *and* entertains 23. April 1999
Format:Gebundene Ausgabe
I bought this book while I was a working professional. It is one of the few textbooks that I have ever read straight through, like a novel. In addition to making everything clear and interesting, the book was even funny at times! I didn't think that was allowed in textbooks. ;-)
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1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
One seldom finds a book as well-written as this one. The underlying mathematics are explained in a very accessible manner, yet with enough rigor to fully explain the "partial schemata" theory which is so important to understanding when and where GenAlgs can be applied. It is the lack of coverage of this theory which causes so much misunderstanding and disappointment in the power of genetic algorithms.

But beyond the background math (which makes up a small part of the book) this is really a tutorial on implementing GenAlgs, and it is an excellent one. The sample code is great, and the implementations are developed throughout the book, allowing the reader to implement simple (but functional) algorithms after reading only the first few chapters, but building to very sophisticated and modern techniques by the end of the book.

A great find.

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Von Ein Kunde
Format:Gebundene Ausgabe
More than seven years after publication, David Goldberg's clear prose, straightforward code examples, and solid theoretical coverage keeps "the blue book" head-and-shoulders above any other text on this most intriguing of algorithmic directions. This is the book that lifted genetic algorithms from obscurity to one of the most discussed (and misunderstood) of emerging technologies.
Goldberg did not invent genetic algorithms (that honor goes to either Nature or John Holland, depending on your personal belief system), but he did make sure that they could be understood by any interested programmer. The source code is in Pascal, which may not be to everyone's taste, but is certainly readable by anyone with a programming background.
- Larry O'Brien (Editor, AI Expert Magazine 1990-1994
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