知の科学 進化論的計算手法

進化論のメカニズムを応用した「進化論的計算手法」について解説!

このような方におすすめ

人工知能学会会員をはじめ、本分野に関心を持つ学生・研究者・技術者および他分野の専門家の方々
  • 著者人工知能学会 編集/東京大学大学院 伊庭 斉志 著4-274-20018-3
  • 定価4,104 (本体3,800 円+税)
  • A5発行
  • ISBN240
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 新時代の人工知能に関わりある技術、学術の知識を、書籍にまとめた「知の科学」シリーズの一冊。

 生物が進化の過程で最適化問題を解く、その方法を応用する進化論的計算手法のメカニズムとその応用事例、最新の話題を紹介。

2005/01
第I編 進化論的計算手法の基礎
第1章 ライト兄弟が偉大なわけ
第2章 遺伝的アルゴリズム
第3章 遺伝的プログラミング
第4章 GAとGPの発展課題
第II編 進化論的計算手法の新展開
第5章 対話型進化計算
第6章 ただ飯ほど高いものはない :No Free Lunch Theorem
第7章 確率的学習と進化論的手法の統合
第8章 アリの探索モデル :集団による知能
第9章 魚の群の美しさに学ぼう :Particle Swarm Optimization
第10章 学習と進化
おわりに
演習問題のヒントと解答
付録 GA・Gシミュレータのインストール・実行方法
	まえがき
	目次

第I編 進化論的計算手法の基礎
第1章 	ライト兄弟が偉大なわけ
第2章 	遺伝的アルゴリズム
2.1	 GA入門
2.2	 関数を最適化するとは?−適合ランドスケープについて理解しよう
2.3	 実際に使ってみよう:1次元関数の最適化
2.4	 より複雑な関数を最適化しよう:2次元関数の最適化
第3章 	遺伝的プログラミング
3.1	 GP入門
3.2	 記号当てはめ(Regressionシミュレータ)
3.3	 プログラムを合成してみよう:人工アリの餌さがし(ANTシミュレータ)
3.4	 複雑なプログラムを合成してみよう:ロボットプログラミング(Robotシミュレータ)
3.5	 株価を予測してみよう:時系列予測(TSPシミュレータ)
3.6	 パターン認識の実験をしてみよう:Spiralシミュレータ
3.7	 ノイズについて実験してみよう:画像圧縮(Image Compressionシミュレータ)
第4章 	GAとGPの発展課題
4.1	 まとめとその他のシミュレータ
4.2	 高速GPシステム−LGPCシステムの概要

第II編 進化論的計算手法の新展開
第5章 	対話型進化計算
5.1	 芸術やデザインへの応用例
5.2	 3次元アニメーションの生成
第6章 	ただ飯ほど高いものはない:No Free Lunch Theorem
6.1	 NFLの簡単な例
6.2	 探索アルゴリズム
6.3	 考察の対象になること
6.4	 確立理論を用いた証明
6.5	 効率の定義
6.6	 定理の解釈について
6.7	 聖杯はどこへ消えた?
第7章 	確率的学習と進化論的手法の統合
7.1	 PIPEシステム
7.2	 EDAアルゴリズム:GAから交叉や突然変異をなくしたら?
第8章 	アリの探索モデル:集団による知能
8.1	 集団としての知能
8.2	 アリの最短経路探索
8.3	 協調行動の論理:Stigmergy
8.4	 巡回セールスマン問題(TSP)
8.5	 ネットワークルーティングの問題
8.6	 クラスタリングとソーティング
8.7	 アリの分業と集団ロボティクス
8.8	 その他の応用例
第9章 	魚の群の美しさに学ぼう:Particle Swarm Optimization
9.1	 PSOの起源
9.2	 PSOアルゴリズム
9.3	 PSOの応用例
第10章 	学習と進化
10.1	 キリンの衝撃
10.2	 いくつかの用語解説
10.3	 ボールドウィン効果
10.4	 遺伝的プログラミングとO学習の統合
10.5	 実際の問題への適用

	おわりに
	演習問題のヒントと解答
付録 	GA・Gシミュレータのインストール・実行方法
	参考文献
	索引