1.实例讲解易于理解的人工智能基础算法：本书介绍了基于基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树的算法，这些算法可用于查找*路径、识别模式、查找数据背后的公式，甚至 模拟简单的生命等； 2.丰富的示例代码和在线资源，方便动手实践与拓展学习； 3.提供在线实验环境，源代码下载； 4.全彩印刷。 5.《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》是系列图书第二本，卷1《人工智能算法 卷1 基础算法》已在人民邮电出版社出版； 大自然为人类的发明创造提供了源源不断的灵感。本书介绍了一些在人工智能场景提供解决方案的算法，涉及交叉和突变、遗传算法、粒子群优化、细胞自动机等问题——它们无一不受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞或树的启发。虽然算法的灵感来源是大自然，但读者不必具备生物学知识也能读懂本书。 “人工智能算法”系列图书的目标读者是那些对人工智能感兴趣，但苦于没有良好的数学基础的人。读者只需要对大学代数课程有基本了解即可，而微积分、线性代数、微分方程等课程中的复杂公式都会在必要时介绍。本书为读者提供配套的示例程序代码，目前已有Java、C#、Python和Scala版本。
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7.5
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内容提要
序 / FOREWORD
引言 / INTRODUCTION
资源与支持
第1章 种群、计分和选择
1.1 理解种群
1.2 对种群计分
1.3 从种群中选择
1.4 截断选择
1.5 联赛选择
1.6 如何选择轮数
1.7 适应度比例选择
1.8 随机遍历抽样
1.9 本章小结
第2章 交叉和突变
2.1 演化算法
2.2 解编码
2.3 交叉
2.4 突变
2.5 为什么需要精英
2.6 本章小结
第3章 遗传算法
3.1 离散问题的遗传算法
3.2 连续问题的遗传算法
3.3 遗传算法的其他应用
3.4 本章小结
第4章 遗传编程
4.1 程序作为树
4.2 树突变
4.3 树交叉
4.4 拟合公式
4.5 本章小结
第5章 物种形成
5.1 物种形成实现
5.2 遗传算法中的物种
5.3 遗传编程中的物种
5.4 使用物种形成
5.5 本章小结
第6章 粒子群优化
6.1 群聚
6.2 粒子群优化
6.3 本章小结
第7章 蚁群优化
7.1 离散蚁群优化
7.2 连续蚁群优化
7.3 本章小结
第8章 细胞自动机
8.1 基本细胞自动机
8.2 康威的《生命游戏》
8.3 演化自己的细胞自动机
8.4 本章小结
第9章 人工生命
9.1 里程碑1：绘制植物
9.2 里程碑2：创建植物生长动画
9.3 里程碑3：演化植物
9.4 本章小结
第10章 建模
10.1 Kaggle竞赛
10.2 里程碑1：整理数据
10.3 里程碑2：建立模型
10.4 里程碑3：提交测试回复
10.5 本章小结
附录A 示例代码使用说明
A.1 系列图书简介
A.2 保持更新
A.3 获取示例代码
A.4 示例代码的内容
A.5 如何为项目做贡献
参考资料
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