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Introduction to Evolutionary Computing (Natural Computing Series) [Kindle Edition]

J.E. Smith , Agoston E. Eiben
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (2 Kundenrezensionen)

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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

From the reviews:

"This is intended primarily as a textbook for lecturers and graduate and undergraduate students but will certainly attract a wider readership. The authors explain that each of them has many years of teaching experience, and has given instruction on Evolutionary Computing (EC) … and they realised the need for a suitable textbook and decided to write this one. … Beside serving as an introduction the book is a guide to the state-of-the art. … This is a well-produced and very useful book." (Alex M. Andrew, Robotica, Vol. 22, 2004)

Kurzbeschreibung

Evolutionary Computing is the collective name for a range of problem-solving techniques based on principles of biological evolution, such as natural selection and genetic inheritance. These techniques are being increasingly widely applied to a variety of problems, ranging from practical applications in industry and commerce to leading-edge scientific research. This book presents the first complete overview of this exciting field aimed directly at lecturers and graduate and undergraduate students. It is also meant for those who wish to apply evolutionary computing to a particular problem or within a given application area. To this group the book is valuable because it presents EC as something to be used rather than just studied. Last, but not least, this book contains quick-reference information on the current state-of-the-art in a wide range of related topics, so it is of interest not just to evolutionary computing specialists but to researchers working in other fields.

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2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Über Evolutionäre und Memetische Algorithmen 28. November 2011
Von Benedictu TOP 500 REZENSENT
Format:Taschenbuch
Dieses Lehrbuch entstand aus den Lehrverpflichtungen der beiden Autoren in Holland und England. Sie behandeln alle wesentlichen Spielarten Evolutionärer Algorithmen (EA):
1. ES - Evolutionsstrategien (nach I. Rechenberg)
2. GA - Genetische Algorithmen (nach J.H. Holland)
3. EP - Evolutionäre Programmierung/Optimierung (nach L.J. Fogel) und
4. GP - Genetische Programmierung (nach J.R. Koza)

Auch auf das Simulated Annealing (Simuliertes Abkühlen) wird eingegangen, das sich als eine ES(1+1) mit steigendem Selektionsdruck beschreiben läßt. Der Schwerpunkt der Darstellung liegt eindeutig auf den GA. Leider verzichten die Autoren auf Leistungsvergleiche dieser EA-Dialekte auf der Basis von Testfunktionen. Ich bezweifele, daß der Verweis auf das NFL-Theorem (No-Free-Lunch Theorem), das in etwa besagt, daß alle Algorithmen im Mittel gleich gut sind, wenn man sie über alle möglichen Probleme laufen läßt, eine befriedigende Entschuldigung dafür ist.

Lobenswerterweise befassen sich die Autoren aber intensiv mit der Frage, wie man bei einem gegebenen Problem das NFL-Theorem quasi umgeht. Dies führt zu den sog. "Memetischen Algorithmen", denen ein eigenes Kapitel gewidmet wird. Man gewinnt sie durch Hybridisierung von Evolutionären Algorithmen mit lokalen Suchverfahren und durch Anreicherung mit problemspezifischem Wissen. Der Begriff der Memetischen Algorithmen ist inspiriert von der kulturellen Evolution und geht auf Dawkins Konzept der Meme zurück (s. Selfish Gene, The Meme Machine (Popular Science)).
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5 von 7 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
Dieses Buch ist eines der besten auf dem Gebiet Evolutionary Computing (d.i. Genetische Algorithmen, Evolutionäre Strategien, Evolutionäre Programmierung und Genetische Programmierung). Nach einer Einführung, in der die historischen Grundlagen dieser jungen Disziplin dargestellt werden, werden alle wichtigen Methoden auf dem Gebiet, selbst sehr neue Techniken, erläutert. Das Buch enthält nicht nur die theoretischen Grundlagen, sondern auch viele praktische Tipps und Erfahrungswerte, etwa für Parameter, sodass es eine gute Hilfestellung für alle jene bietet, die die Methoden auch anwenden möchten.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)
Amazon.com: 4.2 von 5 Sternen  13 Rezensionen
25 von 26 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Excellent introduction 2. Februar 2005
Von meerkat - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
I taught our introduction to evolutionary computation class from this book. It is a well rounded introduction to the topic covering most of the introductorty material you would expect. There is an real dearth of good introductory books for EC. This is probably the best because of its breadth. Its weakness is its lack of detail. It would not hurt if they covered the same material in about 50% more pages. As soon as they start a topic its over and on to the next topic. But if you are new to the field they give plenty of references and touch on most topics in enough detail for students to implement. All in all a good solid job.
21 von 23 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen Evolution as a practical tool 4. April 2006
Von W Boudville - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
The authors emphasise from the get-go that this book is meant as a practical introduction to the application of evolutionary computing. It is not a high brow, abstruse monograph. (Which indeed Springer texts often are.)

The level of discussion can be adequately understood by someone with a good background in computing and hopefully also in some science or engineering field. Certainly, there are important abstractions that must be mastered. Like how the evolutionary search can be seen as a path across a fitness landscape or potential energy surface. But there appears to be a careful explanation of the minimum necessary maths to convey an idea. And where a chapter's references might point to more specialised texts or journal papers that give a fuller math treatment.

It may well be, as another reviewer remarked, that there is insufficient detail in some passages of this book. But perhaps the text is not meant to be a low level "user's manual" type of discussion.

If you do find this book useful, consider a more advanced text, "Foundations of Genetic Programming" by Langdon and Poli, also published by Springer. It takes you deeper into the subject.
10 von 10 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen good textbook 31. Oktober 2006
Von I. Tagkopoulos - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
I have used evolutionary programming in my research in the past and have read several books on the topic. This is one of the most well written books available, that can easily be read by a beginner despite its depth. The conclusions that they draw are logical and supported by the appropriate references (I was not impressed with the theory and results in the field, but this has nothing to do with the quality of this book).
13 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen an excellent introduction 28. Januar 2004
Von Volker Nannen - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
The book is easy and refreshing to read. Assuming only a minimum of prior knowledge, all the relevant aspects are covered. The focus is on practical applications, with numerous examples, simple equations and plenty of practical advise for the user.
As should be the costum with every scientific introduction, the authors are at great pains to clarify the relationship between the different flavours of EC and to show how they historically developed.
The book does not provide much on the mathematical level, though. Not even a basic graph theoretical analysis of mutation and recombination.
This said, the book is still perfect to get you started.
11 von 13 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen An excellent textbook suitable for all levels 6. Juni 2004
Von Emre Celebi - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
This is an excellent textbook which covers most aspects of the Evolutionary Computing. It's suitable for all levels. It's easy to follow, rich in content and has many references (439 to be precise) for further information. The table of contents from the book's web site is as follows:
1. Introduction
2. What is an Evolutionary Algorithm?
3. Genetic Algorithms
4. Evolution Strategies
5. Evolutionary Programming
6. Genetic Programming
7. Learning Classifier Systems
8. Parameter Control in Evolutionary Algorithms
9. Multi-Modal Problems and Spatial Distribution
10. Hybridisation with Other Techniques: Memetic Algorithms
11. Theory
12. Constraint Handling
13. Special Forms of Evolution
14. Working with Evolutionary Algorithms
15. Summary
16. Appendices
17. Index
18. References
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