Tính Toán Tiến Hoá - Huỳnh Thị Thanh Bình, NXB Bách Khoa Hà Nội, 2024

Mã sản phẩm: ttthbkhn

145,000 ₫

225,000 ₫

Nhập mã SACHMOI giảm 25K áp dụng 1 số sản phẩm trong chương trình mở bán sản phẩm mới từ 15/3-22/3, số lượng: 20 lượt. Sản phẩm này có áp dụng voucher.

Số lượng

Các lưu ý khi mua hàng và giao hàng

Hỗ trợ tư vấn sách, tìm sách, xem chi tiết đơn hàng, thay đổi thông tin, thanh toán online QR code qua kênh facebook ICTBook Nhà Sách Lập Trình Chat với CSKH ấn vào đây

Được kiểm tra hàng khi giao hàng. Thời gian vận chuyển Hà Nội 1-2 ngày, miền Bắc 2-3 ngày, Trung 3-4 ngày, Nam 4-5 ngày. Đặt hàng sau 12h trưa thì +1 ngày.

Shop xử lý đơn hàng vào buổi tối hàng ngày, đóng gói và gửi đi vào 15h ngày kế tiếp (trừ Chủ nhật), đối với sp có hiển thị Hàng có sẵn. Nếu Hàng đặt trước thì chờ thêm khoảng 1-5 ngày làm việc chờ luân chuyển ở các kho chứa về kho đóng gói.

Thường xuyên theo dõi trạng thái đơn hàng tại mục Tra cứu đơn hàng trên menu đầu trang. Nếu là Mới, Chờ xác nhận, Hủy, Thất bại thì liên hệ shop ngay để xác nhận. Nếu không xác nhận shop chờ sau 3 ngày mới xử lý gửi hàng.

Shop rất vui xin cảm ơn khi khách cần hủy đơn báo ngay cho shop kịp thời trước khi đơn gửi đi, hoan hỉ vô cùng. Đơn đã gửi đi là hãng vận chuyển sẽ cấn trừ cước trước xin đừng bom hàng.

Hướng dẫn mua hàng hãy đọc kĩ nhé

Shop khuyên khách nên đăng ký tài khoản và đăng nhập trước khi mua hàng trên website này vì tài khoản có thể tự quản lý các đơn đã mua, xem lại chi tiết đơn. Nếu khách vãng lai không đăng nhập vẫn đặt hàng chỉ tra cứu được mã hóa đơn và tổng tiền. Khi cần hỗ trợ nhắn tin qua Facebook của shop.
Cách tìm sách nhanh sử dụng ô tìm kiếm trên đầu trang: Để tìm kiếm chỉ nhập 2-3 từ khóa có trong tên sách, hoặc chỉ nhập tên tác giả, vì ô tìm kiếm chỉ tìm chính xác, nếu nhập tên sách quá dài hoặc chứa dấu đặc biệt không tìm thấy. Shop có hơn 2000 đầu sách, bạn nên nhập vào ô tìm kiếm để đỡ mất thời gian duyệt từng trang và dễ dàng tìm thấy các sách thuộc bộ nhiều tập, dành cho nhiều lớp. Nế không tìm thấy sách nhắn tin shop hỗ trợ.
Sản phẩm là CÒN HÀNG, tức là có thể mua được nếu có hiển thị các nút " ĐẶT MUA" hoặc "THÊM VÀO GIỎ HÀNG" hoặc nút “Chọn Mua”, “Ấn để chọn mua” tại trang chi tiết sp. Sản phẩm hết hàng, không hiển thị nút đặt hàng => Nếu còn hàng vui lòng đặt mua không cần hỏi lại shop, chắc chắn shop sẽ gửi hàng đi, nếu hết hàng hãy liên hệ Chat với shop.
Cách đặt hàng: nhấn ĐẶT MuA hoặc THÊM VÀO GIỎ HÀNG rồi tiếp tục lựa chọn các sách khác, chọn sách xong vào trang Giỏ hàng ở cuối trang có nút “TIẾN HÀNH ĐẶT HÀNG” và điền thông tin Đặt hàng tại trang Thanh toán. Điền đủ các thông tin người nhận, chọn phương thức thanh toán và kiểm tra kĩ tổng số lượng, tổng tiền, phí ship.
Đặt hàng xong cần liên hệ shop để xác nhận đơn và lấy mã vận đơn (có hướng dẫn tại trang đặt hàng thành công)
Tra cứu đơn tại mục Tra cứu đơn hàng. Khi cần hỗ trợ gấp hoặc nhắn tin facebook phía cuối trang web
Hãng vận chuyển SPX (Shopee Express) có thể tài xế giao hàng gọi là đơn Shopee, bạn vui lòng gặp trực tiếp kiểm tra tận tay đúng gói hàng có ghi đúng thông tin người nhận, mã đơn, và chi tiết sản phẩm.

Chú ý: Hiện nay tin nhắn lừa đảo giả mạo shipper nhiều, shop khuyên khách hàng nên chọn Thanh toán online khi Đặt hàng trên web, khi đó số tiền đã thanh toán cho shop, khi shipper giao hàng không phải thu tiền của người nhận nên giao nhanh hơn và có thể gửi vào nhà/ người nhận hộ kể cả bạn vắng nhà.

Mô tả sản phẩm

Thông tin xuất bản

Năm XB:	2024
Loại sách:	Sách giấy;
Khổ sách:	16 x 24
Số trang:	308
Quốc gia:	Việt Nam
Ngôn ngữ:	vi
Mã ISBN:	978-604-488-368-7

Tác giả: Huỳnh Thị Thanh Bình

FLASH SALE

Chi tiết sản phẩm

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tối ưu hóa, tính toán tiến hóa (Evolutionary Computation) là một hướng tiếp cận nhận được nhiều sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu nhờ khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu cho các bài toán phức tạp. Tính toán tiến hóa đã và đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều khía cạnh của đời sống, từ các lĩnh vực xã hội, kỹ thuật, đến an ninh quốc phòng, v.v.. Tính toán tiến hóa lấy cảm hứng từ quá trình tiến hóa tự nhiên, mô phỏng quá trình chọn lọc, di truyền để giải quyết các bài toán. Các thuật toán tiến hóa có ưu điểm nổi bật là khả năng giải các bài toán với không gian tìm kiếm lớn, không đòi hỏi hàm mục tiêu phải liên tục.

Mục tiêu của giáo trình “Tính toán tiến hóa” là giúp người đọc nắm vững các kiến thức nền tảng của tính toán tiến hóa và có thể áp dụng để giải các bài toán ứng dụng trong thực tế. Giáo trình được sử dụng để giảng dạy cho sinh viên, học viên cao học ngành Công nghệ thông tin của Đại học Bách khoa Hà Nội và các trường đại học khối kỹ thuật.

Mục lục:

LỜI NÓI ĐẦU
DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC HÌNH ẢNH
Chương 1 Cơ sở lý thuyết
1.1 Bài toán tối ưu và các khái niệm cơ bản
1.2 Phân loại bài toán tối ưu
1.3 Thuật toán
1.4 Các phương pháp giải bài toán tối ưu
1.5 Câu hỏi
1.6 Kết luận
Chương 2 Giới thiệu về tính toán tiến hóa
2.1 Ý nghĩa của các thành phần trong tính toán tiến hóa
2.2 Thuật toán tiến hóa
2.3 Các thành phần chính của các thuật toán tiến hóa
2.4 Câu hỏi
2.5 Kết luận
Chương 3 Thuật toán di truyền
3.1 Thuật toán di truyền cơ bản
3.2 Mã hóa cá thể
3.3 Chọn lọc cá thể cha mẹ
3.4 Khởi tạo quần thể
3.5 Đánh giá độ thích nghi
3.6 Ước lượng độ thích nghi
3.7 Toán tử lai ghép
3.8 Toán tử đột biến
3.9 Chọn lọc sinh tồn
3.10 Lựa chọn tham số
3.11 Ví dụ về áp dụng thuật toán di truyền
3.12 Câu hỏi
3.13 Kết luận
Chương 4 Thuật toán tiến hóa sai phân
4.1 Thuật toán tiến hóa sai phân cơ bản
4.2 Mở rộng thuật toán tiến hóa sai phân cơ bản
4.3 Thuật toán tiến hóa sai phân rời rạc
4.4 Ví dụ về áp dụng thuật toán tiến hóa sai phân
4.5 Câu hỏi
4.6 Kết luận
Chương 5 Thuật toán lập trình di truyền
5.1 Thuật toán lập trình di truyền cơ bản
5.2 Biểu diễn cá thể
5.3 Khởi tạo quần thể
5.4 Hàm thích nghi
5.5 Toán tử lai ghép
5.6 Toán tử đột biến
5.7 Các biến thể của thuật toán lập trình di truyền
5.8 Ví dụ minh họa áp dụng thuật toán lập trình di truyền
5.9 Câu hỏi
5.10 Kết luận
Chương 6 Thuật toán di truyền cây liên kết
6.1 Thuật toán di truyền cây liên kết cơ bản
6.2 Xây dựng cây liên kết
6.3 Toán tử lai ghép
6.4 Khởi tạo quần thể
6.5 Hiện tượng lặp lại đánh giá các cá thể giống nhau
6.6 Chiến lược sử dụng cây liên kết trong lai ghép
6.7 Lựa chọn cá thể cha mẹ tham gia lai ghép
6.8 Ví dụ về áp dụng thuật toán di truyền cây liên kết
6.9 Câu hỏi
6.10 Kết luận
Chương 7 Thuật toán memetic
7.1 Các ưu điểm của thuật toán memetic
7.2 Tìm kiếm cục bộ
7.3 Cấu trúc của thuật toán memetic
7.4 Các vấn đề khi thiết kế thuật toán memetic
7.5 Ví dụ minh họa áp dụng thuật toán memetic
7.6 Câu hỏi
7.7 Kết luận
Chương 8 Thuật toán tiến hóa đa mục tiêu
8.1 Thuật toán di truyền sắp xếp không trội NSGA-II
8.2 Thuật toán tiến hóa đa mục tiêu dựa trên phân rã
8.3 Thuật toán tiến hóa đa nhân tố đa mục tiêu
8.4 Đánh giá biên xấp xỉ
8.5 Ví dụ về áp dụng thuật toán tiến hóa đa mục tiêu
8.6 Câu hỏi
8.7 Kết luận
Chương 9 Cài đặt các thuật toán
9.1 Thuật toán di truyền
9.2 Thuật toán lập trình tiến hóa
9.3 Thuật toán tiến hóa sai phân
9.4 Thuật toán tiến hóa đa mục tiêu
9.5 Thư viện các thuật toán viết bằng ngôn ngữ lập trình Java
Tài liệu tham khảo