Programare evolutivă și algoritmi genetici
17,80 lei
Lucrarea cuprinde rezolvări în manieră evolutivă ale unor probleme clasice (One-Max, problema celor N regine) și de interes economic (problema comis-voiajorului, planificarea activităților de tip sisteme de producție bazate pe comandă, clase de probleme de optimizare a portofoliilor: problema primară de minimizare a riscului, problema primară de maximizare a randamentului și variantele care folosesc funcții obiectiv de tip mixtură). În cadrul acestor soluții sunt prezentate studii comparative relativ la o serie de operatori de variație și selecție, respectiv modele de populație și supraviețuire (selectarea generației următoare), cu indicarea unor variante convenabile de alegere a parametrilor modelelor.
Lucrarea este adresată în principal studenților programului de licență Informatică Economică și studenților școlii doctorale de Informatică Economică din cadrul Facultății de Cibernetică, Statistică și Informatică Economică, Academia de Studii Economice din București, dar și specialiștilor în domeniu.
Monografia este structurată logic în cinci capitole și bibliografie, astfel: noțiuni introductive, care includ concepte generale care stau la baza calculului evolutiv, clase algoritmi evolutivi, care au ca fundament principiul evoluției naturale, algoritmi genetici (GA – Genetic Algorithm), clasa cea mai utilizată a algoritmilor de tip evolutiv, aplicații ale GA în probleme de optimizare a portofoliilor de acțiuni și un capitol în care sunt prezentate elemente de programare în mediul MatLab necesare în dezvoltarea aplicațiilor modelate prin intermediul algoritmilor genetici.
Lucrarea cuprinde rezolvări în manieră evolutivă ale unor probleme clasice (One-Max, problema celor N regine) și de interes economic (problema comis-voiajorului, planificarea activităților de tip sisteme de producție bazate pe comandă, clase de probleme de optimizare a portofoliilor: problema primară de minimizare a riscului, problema primară de maximizare a randamentului și variantele care folosesc funcții obiectiv de tip mixtură). În cadrul acestor soluții sunt prezentate studii comparative relativ la o serie de operatori de variație și selecție, respectiv modele de populație și supraviețuire (selectarea generației următoare), cu indicarea unor variante convenabile de alegere a parametrilor modelelor.









