第 1 章　種群、計分和選擇 1
1．1　理解種群　2
1．1．1　初始種群　3
1．1．2　種群成員之間的競爭　4
1．1．3　種群成員之間的合作　4
1．1．4　表型和基因型　5
1．1．5　島嶼種群　5
1．2　對種群計分　6
1．3　從種群中選擇　7
1．4　截斷選擇　8
1．5　聯賽選擇　9
1．6　如何選擇輪數　12
1．7　適應度比例選擇　13
1．8　隨機遍歷抽樣　15
選擇一種選擇算法　17
1．9　本章小結　18
第　2 章 交叉和突變　20
2．1　演化算法　21
2．2　解編碼　22
2．3　交叉　23
2．3．1　拼接交叉　24
2．3．2　無重復拼接交叉　26
1
2．3．3　其他突變和交叉策略　27
2．4　突變　28
2．4．1　改組突變　29
2．4．2　擾動突變　31
2．5　為什么需要精英　33
2．6　本章小結　34
第　3 章 遺傳算法　35
3．1　離散問題的遺傳算法　35
3．1．1　旅行商問題　36
3．1．2　為旅行商問題設計遺傳算法　38
3．1．3　旅行商問題在遺傳算法中的應用　40
3．2　連續問題的遺傳算法　42
3．3　遺傳算法的其他應用　45
3．3．1　標簽云　45
3．3．2　馬賽克藝術　47
3．4　本章小結　49
第　4 章 遺傳編程　50
4．1　程序作為樹　50
4．1．1　后綴表示法　52
4．1．2　樹表示法　54
4．1．3　終端節點和非終端節點　55
4．1．4　對樹求值　55
4．1．5　生成樹　58
2
4．1．6　滿樹初始化　59
4．1．7　生長樹初始化　61
4．1．8　混合初始化　62
4．1．9　蓄水池采樣　63
4．2　樹突變　67
4．3　樹交叉　68
4．4　擬合公式　70
4．5　本章小結　73
第　5 章 物種形成　75
5．1　物種形成實現　76
5．1．1　閾值物種形成　76
5．1．2　聚類物種形成　77
5．2　遺傳算法中的物種　79
5．3　遺傳編程中的物種　79
5．4　使用物種形成　80
5．5　本章小結　81
第　6 章 粒子群優化　83
6．1　群聚　83
6．2　粒子群優化　86
6．2．1　粒子　87
6．2．2　速度計算　88
6．2．3　實現　89
6．3　本章小結　91
3
第　7 章 蟻群優化　93
7．1　離散蟻群優化　95
7．1．1　ACO 初始化　97
7．1．2　螞蟻移動　98
7．1．3　信息素更新　102
7．2　連續蟻群優化　103
7．2．1　初始候選解　106
7．2．2　螞蟻移動　106
7．3　本章小結　110
第　8 章 細胞自動機　111
8．1　基本細胞自動機　112
8．2　康威的《生命游戲》　116
8．2．1　《生命游戲》的規則　117
8．2．2　有趣的生命圖案　118
8．3　演化自己的細胞自動機　121
理解合并物理學　125
8．4　本章小結　129
第　9 章 人工生命　130
9．1　里程碑 1：繪制植物　131
9．2　里程碑 2：創建植物生長動畫　134
9．2．1　植物的物理特征　135
9．2．2　植物生長　138
4
9．3　里程碑 3：演化植物　140
給植物計分　141
9．4　本章小結　142
第　10 章 建模　144
10．1　Kaggle 競賽　145
10．2　里程碑 1：整理數據　148
10．3　里程碑 2：建立模型　152
10．4　里程碑 3：提交測試回復　156
10．5　本章小結　157
附錄　A 示例代碼使用說明　159
參考資料　166