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编辑评论：

Java遗传算法编程 简单直接地介绍了遗传算法，并针对所讨论的示例问题给出了Java代码的算法实现。本章最后还给出了一些习题，供读者进一步学习和练习

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遗传算法通常用于解决非常复杂的现实问题。本书是学习如何使用遗传算法解决问题的入门指南。本书包含用 Java 语言编写的可以运行的项目和解决方案。本书指导读者逐步实现各种遗传算法和一些常见的应用场景，帮助读者在实践中加深理解，从而能够解决自己独特的问题。本书首先介绍了基本概念，并在后续章节中增加了机器人控制、旅行商问题等例子，展示了更多实现遗传算法的知识和技能。通过阅读本书，您将熟悉遗传算法和编程语言相关的问题和概念，获得构建自己的算法所需的知识，并获得用遗传算法解决问题的能力。请拿起这本书，进入迷人的遗传算法领域，看看真正的 Java 代码，并将其用于您自己的项目和研究中。本书具有以下特点： 遗传算法背后的理论指导学习；解释软件开发人员如何使用遗传算法来尝试解决一些问题；提供通过易于遵循的步骤在 Java 中实现遗传算法的详细说明。

总结

目前，机器学习领域越来越流行，遗传算法是机器学习的重要子集。

本书简单、直接地介绍了遗传算法，并为讨论的示例问题提供了用 Java 代码实现的算法。全书分为6章。第1章简要介绍了人工智能和生物进化的知识背景，这也是遗传算法的历史知识背景。第 2 章介绍了基本遗传算法的实现；第四章和第五章分别对机器人控制器、旅行商问题和班级调度问题进行了分析和讨论，并给出了算法实现。在这些章节的最后，还给出了一些练习，供读者深入学习和练习。第 6 章专门讨论各种算法的优化问题。

本书适合机器学习爱好者，特别是对遗传算法的理论和实现感兴趣的读者。

关于作者

Lee Jacobson 是来自英国布里斯托尔的专业自由软件开发人员。在大学学习遗传算法和其他优化技术后，他对该主题产生了浓厚的兴趣。

Burak Kanber 是土生土长的纽约人，拥有机械工程学士学位和硕士学位，主修控制系统、机器人技术、汽车工程和混合动力汽车系统工程。然而，软件一直是 Burak 一生的热情所在。

为什么使用遗传算法

遗传算法是机器学习的一个子集。在实践中，遗传算法通常不是解决单个特定问题的最佳算法。对于任何问题，几乎总有更好、更有针对性的解决方案！那么为什么要打扰呢？遗传算法是一种出色的多用途工具，可应用于许多不同类型的问题。这就是瑞士军刀和合适的螺丝刀之间的区别。如果任务是拧紧 300 颗螺丝，你会跳起来找一把螺丝刀。但如果任务是拧几个螺丝，剪一块布，在皮革上打一个洞，然后打开一瓶冰苏打来奖励自己的辛勤工作，那么瑞士军刀是更好的选择。

另外，在我看来，遗传算法是对机器学习整体的最佳介绍。如果机器学习是一座冰山，那么遗传算法就是前沿的一部分。遗传算法是有趣、令人兴奋和创新的。遗传算法的模型基于自然的生物过程，并在计算世界和自然世界之间建立了联系。编写第一个遗传算法，并观察从令许多学生惊讶的混乱和随机性中产生的惊人结果。

机器学习冰山顶端的其他研究领域同样令人兴奋，但它们往往侧重于范围更窄、更难理解的问题。遗传算法并非如此，它易于理解、有趣的实现，并引入了所有机器学习技术都使用的许多概念。

如果您对机器学习感兴趣但不知道从哪里开始，请从遗传算法开始。您将学习重要的概念，这些概念将在未来应用于其他领域，并且您将构建（不，您将获得）一个出色的多功能工具，可用于解决多种类型的问题，而无需学习高级知识数学。理解。