
Programare evolutivă şi algoritmi genetici. Ediția a doua, revizuită și adăugită
40,60 lei
Monografia este structurată logic în cinci capitole şi bibliografie, astfel: noţiuni introductive, care includ concepte generale care stau la baza calculului evolutiv, clase de algoritmi evolutivi, care au ca fundament principiul evoluţiei naturale, algoritmi genetici (GA – Genetic Algorithm), clasa cea mai utilizată a algoritmilor de tip evolutiv, aplicaţii ale GA în probleme de optimizare a portofoliilor de acţiuni şi un capitol în care sunt prezentate elemente de programare în mediul MatLab necesare în dezvoltarea aplicaţiilor modelate prin intermediul algoritmilor genetici.
Lucrarea Programare evolutivă şi algoritmi genetici, Ediția a doua, este adresată în principal studenţilor programului de licenţă Informatică Economică şi studenţilor şcolii doctorale de Informatică Economică din cadrul Facultăţii de Cibernetică, Statistică şi Informatică Economică de la Academia de Studii Economice din Bucureşti, dar şi specialiştilor în domeniu.
Monografia este structurată logic în cinci capitole şi bibliografie, astfel: noţiuni introductive, care includ concepte generale care stau la baza calculului evolutiv, clase de algoritmi evolutivi, care au ca fundament principiul evoluţiei naturale, algoritmi genetici (GA – Genetic Algorithm), clasa cea mai utilizată a algoritmilor de tip evolutiv, aplicaţii ale GA în probleme de optimizare a portofoliilor de acţiuni şi un capitol în care sunt prezentate elemente de programare în mediul MatLab necesare în dezvoltarea aplicaţiilor modelate prin intermediul algoritmilor genetici.
Lucrarea cuprinde rezolvări în manieră evolutivă ale unor probleme clasice (One-Max, problema celor N regine) şi de interes economic (problema comis-voiajorului, planificarea activităţilor de tip sisteme de producţie bazate pe comandă, clase de probleme de optimizare a portofoliilor: problema primară de minimizare a riscului, problema primară de maximizare a randamentului şi variantele care folosesc funcţii obiectiv de tip mixtură). În cadrul acestor soluţii, sunt prezentate studii comparative relativ la o serie de operatori de variaţie şi selecţie, respectiv modele de populaţie şi supravieţuire (selectarea generaţiei următoare), cu indicarea unor variante convenabile de alegere a parametrilor modelelor.
