本書是以工程研究者的角度來探討遺傳演算法，並不著重遺傳演算法與大自然物種遺傳觀念間異同的探討，而是著重於遺傳演算法的理論、學習架構、相關應用…等等，透過詳細說明遺傳演算法的演化步驟以及詳細的程式虛擬碼簡介，讓讀者可以了解遺傳演化的相關學習流程，並更進一步的了解如何設計遺傳演算法。此外，本書也將遺傳演算法的相關理論以電腦模擬的方式應用於分類、時間序列分析、以及控制系統上，並比較不同遺傳演演化架構的差異。
本書的章節順序依照遺傳算法的架構來介紹。從遺傳演算法的理論、學習架構一直介紹到遺傳演算應用於模糊系統、類神經系統、以及模糊類神經系統，讀者可以透過這些介紹更了解目前遺傳演算法的趨勢。在每章的末尾都附上參考文獻以方便讀者查閱原始資料。
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●林昇甫
現職：國立交通大學電控系教授
學歷：國立師範大學數學學士、碩士
美國馬里蘭大學電腦科學碩士
美國伊利諾大學香檳校區電機工程博士學位
專長：模糊系統、遺傳演算法、類神經網路、自動化目標識別
排程、影像處理以及影像辨識
●徐永吉
現職：工業技術研究院
斐陶斐榮譽會員、人工智慧學會(TAAI)榮譽會員
學歷：國立交通大學電機博士
經歷：任職德蒙資訊股份有限公司
專長：類神經網路、模糊系統、影像處理以及遺傳演算法
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第一章 遺傳演算法簡介
1.1 緣起
1.2 遺傳演算法定義
1.3 遺傳演算法架構
1.4 本書的架構
參考文獻
第二章 遺傳演算法理論
2.1 遺傳演算法相關理論簡介
2.2 遺傳演算法
2.3 其它遺傳演算法
參考文獻
第三章 遺傳演算學習
3.1 遺傳演算法學習程序概述
3.2 染色體基因編碼
3.3 初始化染色體族群
3.4 適應函數設計
3.5 排序族群染色體
3.6 複製策略
3.7 交配策略
3.8 突變策略
3.9 基因演算法參數設計
參考文獻
第四章 遺傳模糊系統簡介
4.1 模糊系統簡介
4.2 遺傳演算法與模糊系統整合
參考文獻
第五章 遺傳模糊系統之學習程序
5.1 調整模糊法則系統
5.2 基因調整曼特寧模糊法則系統的歸屬函數
5.3 基因調整TSK模糊法則系統的歸屬函數
參考文獻
第六章 遺傳類神經系統
6.1 遺傳類神經網路系統
6.2 遺傳模糊類神經系統
參考文獻
第七章 相關應用
7.1 分類
7.2 混沌時間序列分析
7.3 控制系統
參考文獻
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