Programare evolutiva si algoritmi genetici

Lucrarea  este adresata in principal studentilor programului de licenta Informatica Economica si studentilor scolii doctorale de Informatica Economica din cadrul Facultatii de Cibernetica, Statistica si Informatica Economica, Academia de Studii Economice din Bucuresti, dar si specialistilor in domeniu.

 Monografia este structurata logic in cinci capitole si bibliografie, astfel: notiuni introductive, care includ concepte generale care stau la baza calculului evolutiv, clase algoritmi evolutivi, care au ca fundament principiul evolutiei naturale, algoritmi genetici (GA – Genetic Algorithm) , clasa cea mai utilizata a algoritmilor de tip evolutiv, aplicatii ale GA in probleme de optimizare a portofoliilor de actiuni si un capitol in care sunt prezentate elemente de programare in mediul MatLab necesare in dezvoltarea aplicatiilor modelate prin intermediul algoritmilor genetici.

 Lucrarea cuprinde rezolvari in maniera evolutiva ale unor probleme clasice (One-Max, problema celor N regine) si de interes economic (problema comis-voiajorului, planificarea activitatilor de tip sisteme de productie bazate pe comanda, clase de probleme de optimizare a portofoliilor: problema primara de minimizare a riscului, problema primara de maximizare a randamentului si variantele care folosesc functii obiectiv de tip mixtura). In cadrul acestor solutii sunt prezentate studii comparative relativ la o serie de operatori de variatie si selectie, respectiv modele de populatie si supravietuire (selectarea generatiei urmatoare), cu indicarea unor variante convenabile de alegere a parametrilor modelelor.