 はじめに
第1部 遺伝的アルゴリズムの応用
Chapter 1
GA の解説を兼ねて，式の因数分解を解いてみよう
| 1.1 | | 因数分解を解く前に | | 1.2 | | GA のしくみ | | 1.3 | | GA のバリエーションは無数!? | | 1.4 | | 問題の定義 | | 1.5 | | 遺伝子コーディング | | 1.6 | | 評価法（Fitness value の算出） | | 1.7 | | 交叉 | | 1.8 | | 突然変異 | | 1.9 | | フレームワークの利用法 | | 1.10 | | AP 部の主要プログラムの説明 | | 1.11 | | 考察 |
Chapter 2
ゲームで勝つ方法
| 2.1 | | ゲーム理論 | | 2.2 | | 囚人のジレンマ（Prisoner's Dilemma） | | 2.3 | | 問題の定義 | | 2.4 | | 遺伝子コーディング | | 2.5 | | 交叉 | | 2.6 | | 突然変異 | | 2.7 | | フレームワークの利用法 | | 2.8 | | AP 部の主要プログラムの説明 | | 2.9 | | 考察 |
Chapter 3
隣り合ったものは別の色で――グラフ彩色
| 3.0 | | グラフ彩色問題 | | 3.1 | | グラフの定義 | | 3.2 | | 携帯基地局への周波数割付問題 | | 3.3 | | 時間割問題 | | 3.4 | | レジスタ割付問題 | | 3.5 | | 問題の定義 | | 3.6 | | テストデータ | | 3.7 | | 遺伝子コーディング（素朴バージョン） | | 3.8 | | PMM（Permutation Merge Model） | | 3.9 | | 順序型の遺伝子コーディング | | 3.10 | | 評価法（Fitness value の算出） | | 3.11 | | 交叉 | | 3.12 | | 突然変異 | | 3.13 | | ベンチマーク問題による実験 | | 3.14 | | フレームワークの利用法 | | 3.15 | | AP 部の主要プログラムの説明 | | 3.16 | | 考察 |
Chapter 4
これだけの荷物を何台の配送車で配達できる？――Vehicle Routing Problem
| 4.0 | | 荷物の配送問題 | | 4.1 | | 問題の定義 | | 4.2 | | テストデータ | | 4.3 | | 解法の戦略 | | 4.4 | | 遺伝子コーディング | | 4.5 | | 評価法（Fitness value の算出） | | 4.6 | | 交叉と突然変異 | | 4.7 | | ベンチマーク問題による実験 | | 4.8 | | フレームワークの利用法 | | 4.9 | | 分割・最短経路探索同時戦略におけるAP 部の主要プログラムの説明 | | 4.10 | | 分割優先戦略の考え方 | | 4.11 | | 分割優先戦略における AP 部の主要プログラムの説明 | | 4.12 | | 考察 |
第2部 遺伝的プログラミングの応用
Chapter 5
GPの解説を兼ねて，どれくらい連続して素数を生成できるか試してみよう
| 5.0 | | 遺伝的プログラミング（GP）のはじめに | | 5.1 | | 何をどのように進化させるのか | | 5.2 | | GP における遺伝的操作 | | 5.3 | | 交叉処理 | | 5.4 | | GP の簡単な応用 | | 5.5 | | 問題の定義 | | 5.6 | | 関数の定義 | | 5.7 | | Fitness（評価値）の定義 | | 5.8 | | 合成プログラムについて | | 5.9 | | フレームワークによるプログラムの実現について | | 5.10 | | 考察 | Chapter 6
うるう年の判定は4年ごと!?
| 6.0 | | うるう年って！？ | | 6.1 | | 問題の定義 | | 6.2 | | 関数の定義 | | 6.3 | | Fitness の定義 | | 6.4 | | 合成されたプログラムのサイズ | | 6.5 | | 関数セットによる影響 | | 6.6 | | 合成プログラムについて | | 6.7 | | フレームワークによるプログラムの実現について | | 6.8 | | 主なプログラムの説明 | | 6.9 | | 考察 |
Chapter 7
多くのデータから「なぜ」を見出そう――データマイニング
| 7.0 | | データマイニング | | 7.1 | | 数量化理論 | | 7.2 | | データマイニングと GP | | 7.3 | | 問題の定義 | | 7.4 | | 関数の定義 | | 7.5 | | Fitness の定義 | | 7.6 | | 合成プログラムの分析 | | 7.7 | | 主なプログラムの説明 | | 7.8 | | 考察 |
Chapter 8
GPにもっと意味を――型付きGPフレームワーク
| 8.0 | | 型付き GP フレームワーク | | 8.1 | | 型付けとは何をすること？ | | 8.2 | | 型付けの実現法 | | 8.3 | | 型付き GP フレームワークの説明 |
Chapter 9
多くのデータから意味を探ろう――改良した動物分類
| 9.1 | | 問題の定義 | | 9.2 | | 関数の定義 | | 9.3 | | Fitness の定義 | | 9.4 | | 合成プログラムの分析 | | 9.5 | | 主なプログラムの説明 | | 9.6 | | 考察 |
Chapter 10
数値データを含んだ分類――あやめの分類
| 10.0 | | あやめの分類問題 | | 10.1 | | 問題の定義 | | 10.2 | | 関数の定義 | | 10.3 | | Fitness の定義 | | 10.4 | | 合成プログラムの分析 | | 10.5 | | 考察 |
第3部 付録：カオスと予測
Chapter 11
カオスを利用した予測の可能性について
| 11.0 | | 予測とカオス | | 11.1 | | 株への挑戦 | | 11.2 | | テストデータ | | 11.3 | | AP 部の主要プログラムの説明 | | 11.4 | | カオスによる確信度判定と予測結果 | | 11.5 | | 考察 |
参考文献
あとがき
索引
付録CD-ROMのご利用について | 
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