基于Python实现的遗传算法

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遗传算法是受自然进化启发的搜索、优化和学习算法家族中的一员。通过模拟进化过程，遗传算法较传统搜索算法具有更多优势，可为各式问题提供高质量的解决方案。本书基于Python语言将遗传算法应用于各种任务，提供在人工智能和其他很多领域应用遗传算法的实践经验。同时，本书涵盖了人工智能领域的新进展。

前言 受查尔斯·达尔文的自然进化论的启发，遗传算法被例证为是解决搜索、优化和学习问题的最引人关注的算法之一，特别是当传统算法无法在合理的时间范围内提供足够好的结果时。 本书将带您踏上掌握这一极其强大但简便的方法的旅程，并将其应用到各种各样的任务中，最终通向人工智能应用。 通过本书可以了解多种遗传算法的工作原理及应用。此外，本书还结合当前流行的Python编程语言，提供遗传算法在各个领域的应用实践。 本书读者对象 本书旨在帮助软件开发人员、数据科学家和人工智能爱好者利用遗传算法解决其工程应用中相关学习、搜索和优化问题，以及提升现有智能应用程序的性能和准确性。 本书同样适用于每一个承担着实际工程任务的人，用于解决传统算法难以处理的，或无法在限定时间内提供高质量结果的难题。本书展示了遗传算