Ez az oldal sütiket használ
A www.typotex.hu webáruházának felületén sütiket (cookies) használ, vagyis a rendszer adatokat tárol az Ön böngészőjében. A sütik személyek azonosítására nem alkalmasak, szolgáltatásaink biztosításához szükségesek. Az oldal használatával Ön beleegyezik a sütik használatába. További információért kérjük, olvassa el adatvédelmi elveinket!
0 db
0 Ft
Felhasználó neve / E-mail cím

Jelszó

Elfelejtett jelszó
 
 
 
Megjelenés: 2012
Oldalszám: 254 oldal
Formátum: B/5, fűzve
ISBN: 978-963-9321-07-6
Témakör: Informatika
Sorozat: Az informatika alkalmazásai

Ára: 3800 Ft (Elfogyott)

Genetikus algoritmusok

Lektori vélemény

Lektori vélemény


A számítástechnika, informatika és intelligens módszerek mind szélesebb terjedése megköveteli olyan tankönyvek kiadását, amelyek egyrészt az alapoktól a fejlettebb ismeretekig lehetőséget nyújtanak új technikák és megközelítések alkalmazásszintű készségeket is magában foglaló megismerésére, másrészt folyamatosan karbantarthatók és lépést tartanak a mai kor gyorsan változó követelményeivel. A fenti művet ilyennek tartom a lágy számítási módszerek területén.

Az intelligens és lágy számítási módszereknek az egész világra jellemző robbanásszerű terjedése mindenképpen felveti és alátámasztja azok magyar nyelven is elérhető megismerési lehetőségének megteremtését. E késztetés hatására az elmúlt években megjelentek a mesterséges intelligencia módszereit, a neurális hálózatokat valamint a fuzzy rendszereket ismertető tankönyvek, azonban mindezideig hiányzott a genetikus algoritmusokat és használatukat bemutató mű. Így a jelen tankönyv, megjelenésével komoly hiányt pótol a magyar szakirodalomban.

A könyv által lefedett anyag szakmailag jól megalapozott és didaktikailag helyesen felépített. Az első rész a genetikus algaritmusok témájának bevezetésével, annak, mint alapvetően optimalizálási eszköznek az optimalizálás területén való elhelyezésével, a genetikus algoritmusok fejlődésével és az egyszerű genetikus algoritmusok ismertetésével foglalkozik. Ezen egyszerű genetikus algoritmus változat alapján megismerhetők a módszer elve, lényeges elemei, működése, amely „kép”' kialakulása nagyban segíti a következő fejezetek összetettebb mondanivalójának megértését.

A fejezetből elsajátíthatók az optimalizálás alapjai is, valamint az olvasók megismerkedhetnek a korunkban egyre terjedő és a gyakorlatban is igen előnyösen alkalmazható modellbázisú szemlélettel. A könyv kiemelt érdeme, hogy a genetikus algoritmusok ismertetése és elhelyezése mellett felépít egy olyan, az optimalizálásra, tudásábrázolásra és tanulásra vonatkozó modell alapú megközelítést, amely a témán túlmutatóan általánosságban is hordoz mondanivalót, újszerű és modern.

A második fejezet a fejlettebb genetikus algoritmusokat tárgyalja. A széles lehetőségek ismertetése mellett útmutatást kapunk azok gyakorlatban való használatára, preferenciáira, illetve összehasonlítást és a módszerek „jóságának” vizsgálatára alkalmas tesztkörnyezetet is bemutat. Itt találhatjuk a technika elméleti hátterének ismertetését, matematikai levezetését is. Tisztában vagyok a terjedelmi határok szabta korlátokkal, ugyanakkor a könyv egy esetleges későbbi kiadása során megfontolásra ajánlanám a genetikus algoritmusok vizsgálatát segítő legújabb módszerek és elméleti eredmények bővebb ismertetését, ami tovább növelhetné a mű erősségét.

A fejezet végén kitekintés jelleggel rövid összefoglalást kapunk a további evolúciós módszerekről.

A harmadik fejezet érdekes szerepet játszik a könyvben. Megismerkedhetünk a mesterséges intelligencia és a többi lágy számítási módszerek alapjaival – így ezek tulajdonképpen nem kapcsolódnak szervesen a könyv szigorúan vett témájához. Ugyanakkor a fejezet rámutat a hibrid módszereknek az „egyedi” módszerekkel szembeni előnyös voltára, valamint bemutatja a genetikus algoritmusok neurális hálózatokkal és fuzzy rendszerekkel való összekapcsolási lehetőségeit, továbbá a három módszer együttes alkalmazásában rejlő előnyöket. Mindezek a genetikus algaritmusok gyakorlati alkalmazása szempontjából elengedhetetlen fontosságúak.

Azok számára, akik ismerik a neurális és fuzzy technikákat, a bevezető részek kihagyhatók, átugorhatók. Ugyanakkor a tématerületen kevés vagy semmilyen ismerettel nem rendelkező olvasóknak jó tájékozódást nyújtanak ezek az összefoglaló részek, és kialakíthatnak egy olyan – természetes csak igen alapfokú ismeretekre épülő – de átfogó szemléletet nyújtó képet a neurális és fuzzy módszerekről is, amelyek segíthetnek a későbbi mélyebb ismeretek elsajátításában. Összességében tehát jónak és hasznosnak tartom a többi lágy számítási módszer bemutatására szentelt fejezetrészek megjelenését a könyvben.

A negyedik fejesetben alkalmazási példákat találhatunk és a könyv ezeken keresztül mutatja be a korábbi fejezetek „elméleti” mondanivalójának „gyakorlati” vonatkozásait. Igen jónak tartom, hogy az eddig – angol nyelven – elérhető szakirodalom „szokásos” alkalmazási területei mellett a fejezetben megjelennek – a legfeljebb a legfrissebb publikációk között megtalálható – új területek és alkalmazások is.

Végül az ötödik fejezet – röviden – a megvalósítás hardver-szoftver kérdéseivel foglalkozik.
A könyv egész szemlélete elárulja, hogy szerzői mérnökök, akik az elmélet mellett legalább olyan hangsúlyt fektetnek az alkalmazásra is.

A könyvben általam javasolt javításokat, változtatásokat a szerzőkkel megbeszéltem, a végrehajtandó módosításokban megegyeztünk, amelyeket a szerzők végrehajtottak.

Mindezek alapján a könyvet korszerűnek, alkalmasnak és hasznosnak tartom a hazai felsőoktatásban és mérnöki, közgazdasági, informatikai területeken való felhasználásra. Egyetértek és javaslom a kiadását.

Budapest, 2002. április 18.

Dr. habil. Rudas Imre
egyetemi tanár

Ajánlott könyvek