Все выше ползи, бинарная улитка
Из давних экспериментов монаха Менделя с горохом, проверявшего наследование различных признаков, выросла новая наука - генетика. Когда детям объясняют понятие нормального распределения, тоже используют горох. Но не только он объединяет математику и генетику. Оптимизация - вот точка соприкосновения. Стремление к получению наилучшего, самого экономного, эффективного, быстрого и т.п. результата.
Первые генетические алгоритмы преследовали цели исследования процесса естественного отбора и определения направлений искусственного. Потом для этого стали использовать вычислительную технику. Дальше - больше.
И вот уже две «сестры» - оптимизация и эволюция - предстают перед читателем в книге «Алгоритмы эволюционной оптимизации» Дэна Саймона. История той и другой, классические методы оптимизации, эволюционные алгоритмы, применение эволюционных методов в разработке математических моделей, конкретные задачи и методы их решения, одни названия которых привлекают внимание настоящего «оптимальщика»: оптимизация на основе муравьиной кучи или роя частиц, биогеографическая оптимизация, культурные алгоритмы, алгоритм искусственного косяка рыб или перемешанных лягушачьих прыжков. Классическая задача коммивояжера претерпевает мутации и скрещивания, кроме многокритериальных и динамических эталонов появляются шумные. В общем, эволюционная оптимизация - это весело и эффективно.
Пособие Дэна Саймона «Алгоритмы эволюционной оптимизации» выпущено в издательстве «ДМК Пресс» и ориентировано на студентов и профессионалов в области математического моделирования, оптимизации, методов вычислений и т.п. И эволюции, конечно.