内容紹介（「BOOK」データベースより）

「進化」というのは、生物が過酷な自然環境の中で生き延びていくため、味方にした強力な武器であるといわれています。そのような強力な方法を、コンピュータのアルゴリズムとして実現したものが遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）と遺伝的プログラミング（ＧＰ）です。このＧＡ，ＧＰは問題解決の強力なツールであり、うまく使いこなせば、困難な問題を解決していくことが可能となります。本書は３部からなり、第１部では、遺伝的アルゴリズムの４つの応用を試みます。第２部では、遺伝的プログラミングの５つの応用を試みます。また前著『遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング』で作成したＧＰフレームワークの改良についても取り上げます。この改良により関数の表現力が増し、扱える領域が広がっています。第３部では、ＧＡ，ＧＰから少し離れ、問題解決方法として「カオス」の手法を紹介します。本書が取り上げる応用事例を通じて、遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミングが実際の問題にいかに適用しやすいかを理解することができます。

目次（「BOOK」データベースより）

第１部　遺伝的アルゴリズムの応用（ＧＡの解説を兼ねて、式の因数分解を解いてみよう／ゲームで勝つ方法／隣り合ったものは別の色でーグラフ彩色／これだけの荷物を何台の配送車で配達できる？-Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｒｏｕｔｉｎｇ　Ｐｒｏｂｌｅｍ）／第２部　遺伝的プログラミングの応用（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／うるう年の判定は４年ごと！？／多くのデータから「なぜ」を見出そうーデータマイニング／ＧＰにもっと意味をー型付きＧＰフレームワーク／多くのデータから意味を探ろうー改良した動物分類／数値データを含んだ分類ーあやめの分類）／第３部　付録：カオスと予測（カオスを利用した予測の可能性について）

著者情報（「BOOK」データベースより）

平野廣美（ヒラノヒロミ）
昭和５１年、京都大学工学部航空工学科卒業後、日本ＣＡＤ、ＣＳＫ総合研究所、（株）新日鉄ソリューションズを経て独立し、現在Ｈｏｍｅ　ｏｆｆｉｃｅ，Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｐａｒｔｎｅｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＩＰＴ）代表。大学卒業後間もなくして人工知能に興味を持ち始め、ＬＩＳＰやＰｒｏｌｏｇの処理系の開発に従事する。また、日本語によるデータベース検索システムの開発経験を持つ。現在は、スケジューリングなどの最適化やデータマイニング、テキストマイニングなどの知識処理を中心としたコンサルタントおよび教育を展開している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）