内容説明
遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）のシリーズも今回で４冊目になる。「遺伝的アルゴリズム１」の編集作業開始から１０年になるが、その間に、ＧＡ研究が、着実に進展し、いろいろな応用を開拓されていることが分かる。今回、「遺伝的アルゴリズム４」では、将来のＧＡの枠を越えた研究やロボットの行動学習など、新たな分野を中心に最先端でトップレベルと認められる研究を収録した。
目次
第１部 進化的分子計算（ＤＮＡ計算；アクエアス・コンピューティング：分子メモリーの計算原理と分子生物学的実現）
第２部 ＧＡ理論（パラメータ設定不要の遺伝的アルゴリズムとその並列分散処理；熱力学的遺伝アルゴリズムによる最適化と適応）
第３部 エージェントの進化（動的環境下でのニューラルネットワーク集団の学習と進化：ダーウィン進化とマルク進化の比較；遺伝的アルゴリズムを用いた４脚ペット型ロボットの歩行パターンの自律的進化 ほか）
第４部 応用（単峰性正規分布交叉を用いた実数値ＧＡとレンズ設計への応用；遺伝的アルゴリズムによる適応ルーティング ほか）
第５部 インタラクティブ進化計算（インタラクティブ進化計算；対話型進化計算と帰納推論を用いたデータ分析手法 ほか）
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