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[BOOKデータベースより]
遺伝的アルゴリズム(GA)のシリーズも今回で4冊目になる。「遺伝的アルゴリズム1」の編集作業開始から10年になるが、その間に、GA研究が、着実に進展し、いろいろな応用を開拓されていることが分かる。今回、「遺伝的アルゴリズム4」では、将来のGAの枠を越えた研究やロボットの行動学習など、新たな分野を中心に最先端でトップレベルと認められる研究を収録した。
第1部 進化的分子計算(DNA計算;アクエアス・コンピューティング:分子メモリーの計算原理と分子生物学的実現)
[日販商品データベースより]第2部 GA理論(パラメータ設定不要の遺伝的アルゴリズムとその並列分散処理;熱力学的遺伝アルゴリズムによる最適化と適応)
第3部 エージェントの進化(動的環境下でのニューラルネットワーク集団の学習と進化:ダーウィン進化とマルク進化の比較;遺伝的アルゴリズムを用いた4脚ペット型ロボットの歩行パターンの自律的進化 ほか)
第4部 応用(単峰性正規分布交叉を用いた実数値GAとレンズ設計への応用;遺伝的アルゴリズムによる適応ルーティング ほか)
第5部 インタラクティブ進化計算(インタラクティブ進化計算;対話型進化計算と帰納推論を用いたデータ分析手法 ほか)
実際のDNAにGA的計算手法を応用したり、ロボットの学習に利用する遺伝的アルゴリズムの最先端の研究を体系的に収録した。