内容紹介
Excelで進化計算が学べる！！
進化論的手法は、生物の進化のメカニズムをまねてデータ構造を変形、合成、選択する工学的手法です。この方法により、最適化問題の解法、人工知能の学習、推論、プログラムの自動合成などに広く応用されるものです。
本書ではGA やGP の基本原理からExcelを用いた実践（Excel のシミュレータ）について解説します。
ExcelシミュレーションはExcel2013/2016対応。
このような方におすすめ
・人工知能、コンピュータ科学の専門家で進化計算、人工生命等に関心のある方
・理工系の大学2、3年から大学院生
・システムの設計技術者
目次
主要目次
まえがき
第I部 進化計算入門
第1章 進化計算の基本的な考え方
第2章 関数の最適化をしてみよう
第3章 GAを使ってみよう
第4章 GAをより複雑な問題に適用しよう
第II部 進化計算の実際的な応用例
第5章 進化計算で巡回セールスマン問題を解いてみよう
第6章 進化計算でスケジューリングしてみよう
第7章 進化計算をデザインに応用しよう
第III部 進化計算の発展
第8章 GAからGPへ
第9章 今後の展望
関連図書
索 引
詳細目次
まえがき
第I部 進化計算入門
第1章 進化計算の基本的な考え方
1.1 進化ってなんだろう
1.2 進化計算の原理
第2章 関数の最適化をしてみよう
2.1 関数を最適化するとは？
2.2 山を登ってみよう
2.3 最急勾配山登り法
2.4 山登り法のいろいろ
2.5 山登り法の限界
第3章 GAを使ってみよう
3.1 進化計算の原理の復習
3.2 GAのしくみ
3.3 遺伝子型と表現型のコーディング
3.4 選択の方法
3.5 GAを使うためのパラメータ
3.6 GAの詳細を見てみよう
3.7 例題を解いてみよう
3.8 Excelのシートについて
第4章 GAをより複雑な問題に適用しよう
4.1 2次元空間のランドスケープと遺伝子型
4.2 実数値GA
4.3 棲み分け
4.4 スケーリング
4.5 最適化の実問題を解いてみよう
4.6 制約のある問題
第II部 進化計算の実際的な応用例
第5章 進化計算で巡回セールスマン問題を解いてみよう
5.1 セールスマンの苦悩
5.2 TSPシミュレータを動かしてみよう
5.3 TSPのための遺伝子型
5.4 TSPのための遺伝子型（その2）
第6章 進化計算でスケジューリングしてみよう
6.1 スケジューリング問題とは？
6.2 JSSPとは？
6.3 JSSPを進化計算で解いてみよう
6.4 JSSPのための遺伝子型とオペレータ
第7章 進化計算をデザインに応用しよう
7.1 進化計算とデザイン
7.2 IECと形態の進化
7.3 IECで壁紙を作ろう
7.4 望みの楽曲を進化させよう
7.5 IECの有効性
第III部 進化計算の発展
第8章 GAからGPへ
8.1 プログラムを進化させるとは？
8.2 ロボットのプログラムを進化させよう
8.3 デザインのからくり
8.4 楽曲進化のしくみ
第9章 今後の展望
9.1 さらに応用するために
9.2 おわりに
関連図書
索 引
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