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内容简介
本书是英文原书《Genetic Algorithms in Java Basics》的中文译本，由人民邮电出版社于2016年12月出版，全书约199页、共6章。它用尽量简单直接的方式介绍遗传算法这一进化计算方法，并针对书中讨论的示例问题给出可直接运行的Java代码实现，属于典型的“边做边学”式实战读物。 第1章从人工智能谈起，介绍生物进化的类比、进化计算的发展历史、优势与局限，并给出适应度景观、局部最优、变异率、种群规模、交叉率、基因表示与终止条件等基本概念和术语。第2章从零开始实现一个基本遗传算法，包括参数设置、种群初始化、适应度评估、终止检查、轮盘赌选择、交叉方法、精英主义与变异等环节，章末附有练习。第3至5章分别围绕机器人控制器、旅行商问题和排课问题展开分析与编码实践，把抽象算理落到具体场景。第6章讨论遗传算法的参数调优与实现层面的优化技巧。 全书以代码为主线、理论为辅线，篇幅精炼，适合把遗传算法当作“工具箱里的一件武器”而非研究对象来学习的读者。需要注意，书中内容定位于基础入门，并未覆盖遗传编程、多目标优化等进阶主题，示例规模也相对有限。
编辑推荐
市面上讲遗传算法的中文书，不少要么停在公式与收敛性证明，要么只给出伪代码，读者读完仍不知道如何让种群真正“跑起来”。这本书的可爱之处在于它的定位极其明确：不讲体系，只讲实现。作者从一个最小可用的遗传算法骨架开始，一行行写出选择、交叉、变异、精英保留，再把它拖进机器人控制、旅行商、排课三个经典场景里试刀，代码与算式相互对照，读起来几乎没有“卡壳”的感觉。 译者是国内资深技术译者王海鹏，译文干净利落，专业术语处理得当，保留了原书的代码风格与逻辑顺序。全书不到两百页，两三个晚上就能通读，跟着敲完能拿到一套可复用的Java遗传算法实现，这是它最实在的价值。 当然也要客观提醒：原书是2015年的入门小册子，讲解深度有限，对多目标优化、遗传编程等进阶内容没有涉及，个别示例的工程完备性也一般。把它当作“亲手实现第一个遗传算法”的起点书最合适，不要指望它替你做算法选型和性能评估。
适合谁读
适合
- 会写Java、想把遗传算法真正跑起来的初中级程序员
- 机器学习入门者，需要一个可动手复现的优化算法案例
- 在校学生做课程设计、学科竞赛时参考算法实现
- 想了解进化计算基本术语与流程的跨专业读者
不适合
- 寻找完整理论体系、收敛性证明的研究型读者
- 希望系统学习多目标优化、遗传编程等进阶主题的人
- Java基础薄弱、需要先补语言基础的初学者
阅读建议
- 先通读第1章建立术语与概念地图，再动手逐行敲第2章的代码，不要跳读。
- 把第3至5章的示例当作模板，换成自己领域的目标函数和编码方式做改造实验。
- 阅读时同步调参：尝试改变种群规模、变异率与交叉率，观察收敛曲线的变化并记录结果。
- 读完可检索遗传算法与遗传编程的外文综述，补齐本书未覆盖的进阶主题。
出版社简介
人民邮电出版社
中国 · 成立于 1953 年
人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。
目录
- 第1章 简介：什么是人工智能；生物学类比；进化计算的历史与优势；生物进化；基本术语；搜索空间与适应度景观；局部最优；参数（变异率、种群规模、交叉率）；基因表示；终止与搜索过程
- 第2章 实现一个基本遗传算法：实现之前的准备；基本遗传算法的伪代码；代码示例说明；基本实现（问题、参数、初始化、评估、终止检查、交叉）；轮盘赌选择；交叉方法与实现；精英主义；变异；执行；小结与练习
- 第3章 机器人控制器
- 第4章 旅行商问题
- 第5章 排课问题
- 第6章 优化遗传算法的参数与实现
常见问题
这本书是原版翻译还是国内原创？
是翻译书，原书为Apress 2015年出版的《Genetic Algorithms in Java Basics》，作者为Lee Jacobson与Burak Kanber，中文版由王海鹏翻译，人民邮电出版社2016年12月出版。
中文版和英文原版内容一样吗？
中文版依据原书完整翻译，正文结构与代码示例一致，页数约199页（原版154页），差异主要来自版式与中文排版，正文内容没有删改。
需要什么水平的Java基础才能读？
具备基本语法、类与集合的使用能力即可。书中代码以标准Java编写，不依赖复杂框架，但需要能读懂面向对象的类结构。
书中代码可以直接运行吗？
示例以Java实现，需按书中说明配置编译环境。部分示例偏演示性质，工程完备度有限，实际使用时应补上输入校验、日志与异常处理。
这本书讲遗传编程（GP）吗？
主要讲遗传算法（GA），即定长编码的进化优化方法。第6章涉及参数与实现优化，但未系统展开遗传编程、多目标优化等进阶内容。
读者评论
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