具体描述
This book describes the basic ideas of gene expression programming (GEP) and numerous modifications to this powerful new algorithm. It provides all the implementation details of GEP so that anyone with elementary programming skills will be able to implement it themselves. The book includes a self-contained introduction to this new exciting field of computational intelligence. This second edition has been revised and extended with five new chapters.
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用户评价
《Gene Expression Programming》这个名字，在我看来，就像是一把解锁生命潜能与计算智慧之锁的钥匙。我始终对生物学中的进化和遗传机制充满敬畏，而将其应用于计算机科学，用以创造智能程序，这本身就是一项令人兴奋的挑战。我非常期待这本书能够深入讲解基因表达编程（GEP）的原理。它如何将生命体内的DNA所蕴含的信息，转化为能够执行计算任务的程序？我希望书中能详细介绍GEP的核心算法，例如如何设计基因编码的表示方法，如何构建和修改表达式树（expression trees），以及如何运用交叉（crossover）和变异（mutation）等操作来驱动程序的进化。我同样渴望看到书中关于GEP在不同应用领域的研究案例，比如在函数逼近、模式识别、自动优化等方面的成功实践，这将为我提供宝贵的实践指导。这本书，对我而言，不仅仅是学习一种技术，更是一次对“计算生命”的深刻理解，是对智能如何通过模仿自然进化而产生的全新视角。
评分当我第一次看到《Gene Expression Programming》这本书名时，内心便涌起一股强烈的探索欲。它结合了“基因表达”这样一个充满生命力的概念，以及“编程”这一严谨的科学领域，预示着一种全新的、可能是革命性的智能创造方式。我迫不及待地想知道，这本书是如何将生物的遗传和进化机制，巧妙地转化为能够产生和优化计算程序的算法。我希望书中能够详细解释基因表达编程（GEP）的核心原理，例如如何用基因结构来表示复杂的计算任务，以及如何通过自然选择、交叉和变异等过程来不断改进这些程序。我特别期待书中能提供一些具体的算法实现细节，包括基因编码的表示、程序树的操作，以及如何设计有效的适应度函数来指导进化。此外，我对GEP在不同应用领域的潜力充满好奇，比如它是否能够被用于解决传统方法难以应对的复杂问题，或者在科学发现、工程设计等方面带来新的突破。这本书，对我来说，不仅仅是学习一门技术，更是一次对智能本质和生命创造力在计算领域应用的深度思考。
评分《Gene Expression Programming》这本书，总让我有一种置身于实验室的感觉，空气中弥漫着数据分析的严谨与创新研究的冒险气息。书名本身就极富吸引力，“基因表达编程”，听起来就像是把生命最根本的遗传密码，赋予了执行复杂计算任务的能力。我非常期待这本书能够深入揭示基因表达编程（GEP）是如何工作的，它究竟是如何将生物体的遗传物质编码（DNA）转化为能够进行计算的程序结构，并且通过类似自然选择和交叉、变异等进化机制，不断优化这些程序，使其能够解决特定的问题。我尤其对书中可能包含的算法细节感到好奇，比如GEP如何表示和操作表达式树（expression trees），以及如何设计有效的交叉和变异算子来探索解空间。如果书中能有具体的数学模型和算法伪代码，那将是极大的福音，能够帮助我更深入地理解其中的原理。我设想，通过学习GEP，我们或许能够构建出具有更强鲁棒性、更佳泛化能力，甚至能够发现人类意想不到的创新解决方案的智能系统。我对书中可能探讨的GEP在诸如函数发现、系统建模、自动设计等领域的应用案例非常感兴趣，它们将是检验GEP理论可行性和实用性的重要窗口。这本书，对我来说，不仅仅是学习一种新的编程范式，更是一次对生命智慧与计算智能融合的深度探索。
评分这本《Gene Expression Programming》在我书架上静静地躺了有一段时间了，总觉得它像是藏着某种深邃的秘密，迫不及待地想要揭开面纱。书名本身就充满了诱惑力——“基因表达编程”，光是这两个词的组合，就足以勾起我对生命奥秘与智能算法交织的好奇心。我常常在午后阳光正好、咖啡香气弥漫的时刻，翻开它，指尖滑过书页，想象着那些隐藏在数字代码背后的生命密码是如何被模拟、被演化、被赋予解决复杂问题的能力的。这本书的封面设计也很有意思，简约而不失力量，仿佛预示着它将带领我进行一场关于智慧起源和形式的探索。我不确定里面具体会讲到哪些算法，是基于自然选择的遗传算法，还是更加精妙的基因编程技术，但无论如何，我期待着它能在我心中播下关于计算智能的种子，让我从中领略到超越传统编程范式的全新思维方式。也许它会颠覆我对人工智能的固有认知，让我看到一种更加“有机”、更加“进化”的智能形态，这种想法就足够让人兴奋不已。我还在探索书中可能包含的数学模型，那些抽象的公式如何转化为具有生命力的计算过程，这本身就是一门艺术。我希望能在这本书中找到对“学习”和“适应”的全新解读，以及它们在非生物系统中实现的可能。这本书，对我来说，更像是一扇通往未知领域的大门，我迫不及待地想要踏入其中，去感受那未知的震撼和启发。
评分手捧《Gene Expression Programming》，我感受到一种将生命最根本的运作机制与尖端计算技术相结合的奇妙联结。书名本身就极具启发性，“基因表达编程”，它暗示着一种超越传统静态编程模式的动态、进化的智能形式。我无比期待这本书能够深入浅出地揭示基因表达编程（GEP）的核心思想和技术细节。它是否会详细阐述如何将计算逻辑编码成类似于生物基因的结构，然后通过模拟自然选择、交叉和变异等进化过程，不断地生成和优化出能够解决特定问题的程序？我非常希望书中能提供清晰的算法描述，例如GEP如何表示和操作复杂的程序结构，如何设计有效的适应度函数来指导进化方向，以及如何避免在进化过程中陷入局部最优解。我对书中可能包含的GEP在各个领域的应用案例充满了好奇，无论是科学研究、工程设计，还是金融建模，我都期待看到GEP如何展现其独特的优势。这本书，对我而言，更像是一扇通往智能新境界的大门，它将带领我理解如何让计算机系统像生命体一样，在不断的尝试和优化中，逐步成长并解决复杂的问题，这种潜力令人激动。
评分《Gene Expression Programming》这个书名，自带一种神秘而强大的吸引力，仿佛它是一本揭示生命奥秘与计算智慧交织的宝典。我一直对生物进化和智能算法之间的联系充满好奇，而这个名字恰好击中了我的兴趣点。我非常期待书中能够深入剖析基因表达编程（GEP）是如何运作的。它究竟是如何将生物体的遗传和进化机制，转化为一种能够产生和优化计算程序的强大工具？我希望书中能详细介绍GEP的核心组成部分，例如基因编码的表示方式、程序结构的生成过程，以及如何通过进化算法（如选择、交叉、变异）来驱动程序的优化。我对书中可能包含的数学模型和算法原理特别感兴趣，尤其是如何设计有效的适应度函数来衡量程序的性能，以及如何设计灵活的交叉和变异算子来探索广阔的解空间。我设想，通过学习GEP，我们或许能够构建出更加灵活、更加鲁棒，甚至能够发现人类无法独立获得的解决方案的智能系统。这本书，对我而言，不仅仅是学习一种编程范式，更是一次关于生命力、适应性和创造力如何在大数据和复杂计算中得以体现的深度探索。
评分翻开《Gene Expression Programming》的那一刻，我仿佛置身于一个充满活力的生态系统，其中涌动着无数隐藏的规则和潜在的解决方案。这本书的名字本身就带着一种原始而强大的生命力，它暗示着我们将要探索的，是一种能够像生物体一样自我演化、自我优化，并最终解决问题的智能形式。我期待这本书能深入浅出地解释基因表达编程的核心概念，比如如何用“基因”来表示复杂的计算结构，以及“表达”的过程如何将这些基因转化为可执行的程序。我希望作者能够以一种清晰而引人入胜的方式，带领读者一步步理解这个过程的精妙之处，甚至可能包含一些经典的案例研究，展示基因表达编程在不同领域的成功应用。想象一下，我们能够通过模拟自然进化过程，创造出能够自主学习、自主适应环境、甚至自主发现新知识的程序，这本身就是一项令人振奋的壮举。我很好奇书中是否会涉及到一些底层的数学原理，例如如何设计合适的适应度函数来指导进化过程，以及如何避免程序在进化过程中陷入局部最优解。此外，我希望能在这本书中找到关于基因表达编程与其他进化计算技术（如遗传算法、进化策略）的比较分析，从而更全面地理解它的独特优势和局限性。这不仅仅是一本关于编程技术的书，更像是一本关于生命智慧在计算领域应用的哲学思考。
评分在我的书架上，《Gene Expression Programming》就像是一颗等待被点亮的恒星，其名字本身就闪烁着智慧与创造的光芒。我被这个概念深深吸引：如何模仿生物体通过基因来表达和演化特征，从而构建出能够进行计算和解决问题的程序？这是一种多么令人惊叹的跨学科思维！我迫切地希望这本书能够详细阐述基因表达编程（GEP）的核心机制。它是否会解释如何将计算逻辑编码成类似于基因的结构，然后通过一系列的“表达”和“进化”过程，生成最终能够执行任务的程序？我希望书中能包含具体的算法描述，例如GEP如何处理不同类型的基因编码（如字符串、树状结构），如何设计有效的适应度函数来指导进化的方向，以及如何利用交叉（crossover）和变异（mutation）等算子来实现搜索和优化。我特别期待书中能通过生动的实例，展示GEP在解决实际问题时的强大能力，比如在科学发现、工程设计、甚至是艺术创作等领域。这本书，对我而言，不仅仅是学习一种新的编程技术，更像是一场关于生命本质、智能起源和计算未来边界的哲学思辨之旅。我渴望从中领略到一种能够自我学习、自我改进，并最终超越人类创造力的计算智慧。
评分《Gene Expression Programming》这本书，在我看来，如同一扇通往自然界智慧宝库的大门，它邀请我们去探索生命最核心的运作规律，并将其应用于创造智能化的计算系统。书名本身就蕴含着一股强大的吸引力：“基因表达”，这个词汇勾起了我对生命体如何通过基因来表达特征、进行演化的联想；而“编程”，则将这种生物过程与计算机科学的严谨性相结合。我非常期待这本书能够深入浅出地揭示基因表达编程（GEP）的核心机制。它是否会详细讲解如何将复杂的计算逻辑编码成类似于生物基因的结构，然后通过模拟自然选择、交叉和变异等进化过程，不断地生成和优化出能够解决特定问题的程序？我希望书中能提供清晰的算法描述，包括基因编码的表示方式、程序结构的生成与操作，以及如何设计有效的适应度函数来指导进化的方向。此外，我对GEP在不同应用领域的潜力充满好奇，比如它是否能够被用于解决传统方法难以应对的复杂问题，或者在科学发现、工程设计等方面带来新的突破。这本书，对我来说，不仅仅是学习一种新的编程范式，更是一次对智能本质和生命创造力在计算领域应用的深度思考，我渴望从中获得启发。
评分《Gene Expression Programming》这本书，光是名字就充满了探索的意味，它让我联想到生命最根本的遗传密码如何能够被赋予执行复杂计算任务的能力。我一直着迷于生物进化过程中那种“试错”与“优化”的奇妙机制，而这本书似乎就是将这种机制引入了编程领域。我非常期待它能详细阐述基因表达编程（GEP）的核心概念和算法。它是否会解释如何将计算问题转化为一种可以被“基因”所表达和操纵的形式？书中关于如何设计适应度函数来指导程序的进化，以及如何利用交叉（crossover）和变异（mutation）等操作来搜索最优解的细节，将是吸引我的重要部分。我希望书中能有生动的例子，展示GEP如何在实际问题中，例如函数逼近、分类、甚至控制系统设计等领域，展现其独特的优势。这本书，对我而言，不仅仅是学习一种新的编程技术，更是一次对计算智能如何模仿自然进化，实现自主学习和自我优化的深刻理解，我期待它能拓宽我对智能计算的认知边界。
评分1. 賀竹梅的<現代遺傳學教程>對於理解第一章理解有幫助。
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