Генетические алгоритмы на Python

Генетические алгоритмы — это семейство алгоритмов поиска, оптимизации и обучения, черпающее идеи из естественной эволюции. Благодаря имитации эволюционных процессов генетические алгоритмы способы преодолевать трудности, присущие традиционным алгоритмам поиска, и находить высококачественные решения в самых разных задачах. Эта книга поможет освоить мощный, но в то же время простой подход к применению генетических алгоритмов, написанных на языке Python, и познакомиться с последними достижениями в области искусственного интеллекта.
После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций. Вы также узнаете о том, как генетические алгоритмы позволяют повысить качество моделей машинного и глубокого обучения, решать задачи обучения с подкреплением и выполнять реконструкцию изображений. Наконец, будет упомянуто о некоторых родственных технологиях, открывающих новые возможности для будущих приложений.
Краткое содержание книги:

• применение современных средств на языке Python к созданию генетических алгоритмов;
• использование генетических алгоритмов для оптимизации функций и решения задач планирования и составления расписаний;
• повышение качества моделей машинного обучения и оптимизация архитектуры сети глубокого обучения;
• применение генетических алгоритмов к задачам обучения с подкреплением с использованием библиотеки OpenAI Gym;
• реконструкция изображений с помощью набора полупрозрачных фигур;
• другие бионические методы, в т. ч. генетическое программирование и оптимизация методом роя частиц.

Книга адресована программистам, специалистам по обработке данных и энтузиастам ИИ, желающим применить генетические алгоритмы в решении практических задач. Требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.