Aquí algunos libros que aconsejaré para el nivel introductorio, porque, en mi opinión, generalmente solo un libro no cubre todo el concepto a la perfección.
1. Algoritmos genéticos en búsqueda, optimización y aprendizaje automático: David Goldberg: este libro es el libro más famoso sobre algoritmos genéticos, y generalmente se considera la biblia para los investigadores de GA GA
2. Una introducción a los algoritmos genéticos: Melanie Mitchell: el autor ofrece una descripción general simple de los algoritmos genéticos y una amplia gama de aplicaciones. Comento que el libro es un libro introductorio perfecto para algoritmos genéticos.
3. Inteligencia artificial iluminada – Ben Coppin: este libro contiene un capítulo completo de algoritmos genéticos. El libro es un buen ejemplo de expresión abierta.
4. La naturaleza del código – Daniel Shiffman: este libro es más ligero que el anterior pero tiene una explicación clara para los algoritmos genéticos.
- Algoritmos: ¿Cuáles son los detalles en la implementación de un algoritmo de ancestro común más bajo O (N log N)?
- ¿Cómo podemos implementar las funciones de deshacer y rehacer en una cola de doble final?
- ¿Las personas en la industria realmente usan el algoritmo K-Nearest Neighbour en la práctica?
- Cómo aprender estructuras de datos usando C ++ de manera simple
- ¿Qué son las estructuras de datos y los algoritmos en c ++?
