An introduction to genetic algorithms / Melanie Mitchell

Public ISBD Titre : An introduction to genetic algorithms Type de document : texte imprimé Auteurs : Melanie Mitchell Editeur : Cambridge (Mass.) : MIT press Année de publication : 1996 Collection : Complex adaptive systems Importance : VIII-209 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-63185-3 Note générale : Bibliogr. p. 191-201. Index Langues : Anglais (eng) Catégories : 006.31 Apprentissage automatique (algorithmes génétiques, apprentissage par ordinateur, EAO) Mots-clés : Algorithmes génétiques  Modèles mathématiques  Génétique : Modèles mathématiques  Génétique : Informatique Index. décimale : 006.31 Résumé : Genetic algorithms have been used in science and engineering as adaptive algorithms for solving practical problems and as computational models of natural evolutionary systems. This brief, accessible introduction describes some of the most interesting research in the field and also enables readers to implement and experiment with genetic algorithms on their own. It focuses in depth on a small set of important and interesting topics—particularly in machine learning, scientific modeling, and artificial life—and reviews a broad span of research, including the work of Mitchell and her colleagues. An introduction to genetic algorithms [texte imprimé] / Melanie Mitchell . - Cambridge (Mass.) : MIT press, 1996 . - VIII-209 p. : couv. ill. en coul. ; 26 cm. - (Complex adaptive systems) . ISBN : 978-0-262-63185-3 Bibliogr. p. 191-201. Index Langues : Anglais (eng) Catégories : 006.31 Apprentissage automatique (algorithmes génétiques, apprentissage par ordinateur, EAO) Mots-clés : Algorithmes génétiques  Modèles mathématiques  Génétique : Modèles mathématiques  Génétique : Informatique Index. décimale : 006.31 Résumé : Genetic algorithms have been used in science and engineering as adaptive algorithms for solving practical problems and as computational models of natural evolutionary systems. This brief, accessible introduction describes some of the most interesting research in the field and also enables readers to implement and experiment with genetic algorithms on their own. It focuses in depth on a small set of important and interesting topics—particularly in machine learning, scientific modeling, and artificial life—and reviews a broad span of research, including the work of Mitchell and her colleagues.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
102212	006.31 MIT.	Livre	Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira	Fonds Anglais	Disponible

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