嘿，程序员和计算科学家们！如果你从未在自己的模拟、参数搜索和优化问题与挑战中实现过遗传算法，那你真的错过了太多。入手这本书吧。我作为研究天体物理学家时，在星系碰撞模拟研究中使用了遗传算法，立刻就着迷了——对于某些NP难问题，遗传算法极其巧妙且高效。但你不必非得是博士才能受益，你需要的是这本书。

《Hands-On Genetic Algorithms with #Python》——应用遗传算法解决真实世界的#AI和#机器学习问题[第二版]：https://amzn.to/3DDQUWs

主要特点：

• 学习如何使用Python库DEAP、scikit-learn和NumPy实现遗传算法。
• 利用云计算技术提升解决方案的性能。
• 探索粒子群优化（PSO）等受生物启发的算法。

Hands-On Genetic Algorithms with Python: Apply genetic algorithms to solve real-world AI and machine learning problems: Eyal Wirsansky: 9781805123798: Amazon.com: Books

来源：https://www.amazon.com/Hands-Genetic-Algorithms-Python-algorithms/dp/1805123793?sr=8-1&linkCode=sl1&tag=kirkdborne-20&linkId=9e8a7549cafd3d7b64dca6df0fcf978a&language=en_US&ref_=as_li_ss_tl 探索不断发展的遗传算法世界，使用Python库构建和增强涉及搜索、优化、机器学习、深度学习、自然语言处理和可解释性AI的AI应用。

主要特点

• 学习如何使用Python库DEAP、scikit-learn和NumPy实现遗传算法。
• 利用云计算技术提升解决方案的性能。
• 发现粒子群优化（PSO）和NEAT等受生物启发的算法。
• 购买印刷版或Kindle版图书可免费获得PDF电子书。

书籍描述

本书由Eyal Wirsansky撰写，他是一位拥有超过25年经验的高级数据科学家和AI研究员，并在遗传算法和神经网络方面有研究背景。《Hands-On Genetic Algorithms with Python》提供专家见解和实践知识，助你掌握遗传算法。

在介绍遗传算法及其运行原理后，你将了解它们与传统算法的区别以及能解决的问题类型，随后将它们应用于搜索和优化任务，例如规划、调度、游戏和分析。随着深入学习，你将涉足可解释性AI，并将遗传算法应用于AI以改进机器学习和深度学习模型，同时处理强化学习和NLP任务。这本更新的第二版进一步扩展了遗传算法在NLP和XAI中的应用，以及通过并发和云计算加速遗传算法。你还将掌握NEAT算法。本书最后以一个图像重建项目和其他相关技术作为未来应用展望。

读完本书，你将在多个领域获得应用遗传算法的实践经验，重点是用Python进行人工智能开发。

你将学到什么

• 使用遗传算法解决规划、调度、游戏和分析问题。
• 创建强化学习、自然语言处理和可解释性AI应用。
• 提升机器学习模型的性能并优化深度学习架构。
• 通过客户端-服务器架构部署遗传算法，增强可扩展性和计算效率。
• 探索如何使用一组半透明形状重建图像。
• 深入探讨遗传解中的精英主义、小生境和多样性等主题，以增强优化策略和解的多样性。

本书读者

如果你是一位数据科学家、软件开发人员或AI爱好者，希望尽快进入遗传算法领域并将其应用于真实世界的智能应用，那么这本书就是为你准备的。开始学习本书需要具备Python编程语言的工作知识。

目录

1. 遗传算法简介
2. 理解遗传算法的关键组件
3. 使用DEAP框架
4. 组合优化
5. 约束满足
6. 连续函数优化
7. 使用特征选择增强机器学习模型
8. 机器学习模型的超参数调优
9. 深度学习网络架构优化
10. 强化学习与遗传算法
11. 自然语言处理
12. 可解释性AI与反事实
13. 使用并发加速遗传算法
14. 利用云资源
15. 遗传图像重建
16. 其他进化和受生物启发的计算技术