'

Обзор книг

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Обзор книг Семинар по эволюционным вычислениям Докладчик: Цой Ю.Р. г. Томск, 24 октября 2009 г.


Слайд 1

Luke S. Essentials of Metaheuristics. 2009 http://cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/


Слайд 2

Luke S. Essentials of Metaheuristics. 2009 Последняя версия: 0.5, октябрь 2009. Метаэвристики (по определению Ш. Люка) – общее, но неудачное название для любого стохастического алгоритма оптимизации, который используется в качестве «последней надежды» на пути к решению задачи с использованием случайного поиска или полного перебора. Типичные задачи: Неизвестно как искать решение, но можно оценить альтернативное решение, если оно имеется. С точки зрения Люка метаэвристики включают: Генетический алгоритм. Методы локального поиска. Алгоритм имитации отжига. Алгоритм муравьиной оптимизации. Алгоритмы ройной оптимизации. …


Слайд 3

Содержание Градиентные методы оптимизации самые основные понятия, градиентный и Ньютоновский методы Методы с одним состоянием локальный поиск, алгоритмы глобальной оптимизации с одним состоянием, алгоритм имитации отжига, поиск с запретом, итеративный локальный поиск Популяционные методы Эволюционные стратегии Генетический алгоритм Вариации ЭА (элитаризм, устойчивый ЭА, генетическое программирование, гибридный метод) Дифференциальная эволюция Алгоритм ройной оптимизации


Слайд 4

Содержание Представление данных Векторы Прямое кодирование графов Деревья и генетическое программирование Списки, генетическое программирование, эволюция грамматик Наборы правил Раздувание кода (bloat) Параллельные методы Множественные потоки Островные модели Определение приспособленности по схеме «хозяин-раб» Пространственно-вложенные модели Коэволюция Конкурентная коэволюция с одной популяцией Конкурентная коэволюция с двумя популяциями Кооперативная коэволюция с N популяциями Нишинг


Слайд 5

Содержание Многокритериальная оптимизация Наивные методы Недоминируемая сортировка Парето-сила особи Комбинаторная оптимизация Оптимизация в целом и жесткие ограничения Жадные рандомизированные адаптивные процедуры поиска Алгоритм муравьиной колонии Направляемый локальный поиск Оптимизация путем подгонки модели Подгонка модели через классификацию Подгонка модели с использованием распределений


Слайд 6

Содержание Оптимизация правил действий (policies) Обучение с подкреплением: «Плотная» оптимизация правил действий Разреженная стохастическая оптимизация правил действий Система правил по Питт-подходу Мичиганский подход к системам обучающихся классификаторов Разное Методология эксперимента Простые тестовые задачи Справочная информация


Слайд 7

Резюме Книга написана так, как если бы ее содержание рассказывали в непринужденной беседе. Понятное изложение. Местами страдают терминология и корректность. Описано большое количество существующих алгоритмов и «классических» тестовых задач. Книга распространяется бесплатно, можно по желанию заполнить небольшую форму на сайте (очень рекомендуется, если уважаете труд автора книги). Быстрые исправления ошибок и внесение дополнений благодаря работе самого автора и помощи сообщества.


Слайд 8

Poli R., Langdon W.B., McPhee N.F. A Field Guide to Genetic Programming. 2008 http://www.gp-field-guide.org.uk/


Слайд 9

Poli R., Langdon W.B., McPhee N.F. A Field Guide to Genetic Programming. 2008 Книга содержит итоги 20-летних исследований в области генетического программирования. На сегодняшний день свыше 35 000 скачиваний с 26 марта 2008 г. При этом книга еще и продается в двух онлайн-магазинах… Все трое соавторов являются очень известными людьми в генетическом программировании.


Слайд 10

Содержание Книга разделена на 4 части Основы. Введение в ГП, представление программ, организация эволюции, пример использования Генетическое программирование: Вопросы повышенной сложности. Другие способы представления программ, многокритериальное ГП, способы ускорения вычислений и немного теоретических данных. Практическое применение ГП. Аппроксимация, моделирование, символьная регрессия, обработка изображений, управление, искусство, сжатие данных и др. Приложения. Книги и онлайн-ресурсы по ГП, исходный код TinyGP.


Слайд 11

Резюме Книга представляет одно из лучших руководств по ГП от известных специалистов. Большое количество иллюстративных примеров. Рассмотрены вопросы реализации и применения алгоритмов ГП. Книга распространяется бесплатно. Качество книги подтверждается ее популярностью.


×

HTML:





Ссылка: