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本文提供《人工智能算法（卷2）：受大自然启发的算法》pdf免费下载，人工智能算法一共有三卷，本篇文章提供卷2，后续相关下载会提供卷1和卷3，大家可以一起下载！
核心内容
《人工智能算法（卷2）：受大自然启发的算法》这本书把大自然的智慧融入算法，为我们打开了全新的学习视野。
书里先讲了种群、计分和选择这些基础概念。种群是解决问题的“潜在方法库”，通过计分评估潜在解，再用像截断选择、联赛选择这样的方法挑选个体，为后续算法运作打好基础。
交叉和突变是演化算法的关键。交叉类似有性繁殖，让不同个体基因组合，产生多样后代；突变则像无性繁殖，给潜在解带来新特征。书里介绍了多种交叉和突变方式，还提到精英策略能保留优秀个体，防止算法退化。
遗传算法是解决实际问题的“多面手”。在离散问题上，能处理旅行商这类难题；连续问题方面，可用于鸢尾花数据集分类。而且它在标签云、马赛克艺术等领域也有应用。
遗传编程把程序变成树状结构，通过树的突变和交叉优化程序。它能根据数据集生成可解释的公式，虽然收敛到简单形式有点难，但结合计算机代数系统就能解决。
物种形成借鉴自然界物种繁殖规则，提升遗传交叉成功率。阈值物种形成和聚类物种形成是主要实现方式，在遗传算法和遗传编程里能提高算法效率。
粒子群优化和蚁群优化体现了合作种群的力量。粒子群优化受鸟群启发，在高维空间找最优解；蚁群优化模拟蚂蚁觅食，分离散和连续版本，在不同问题上都有出色表现。
细胞自动机用简单规则操作网格，创造出复杂图案。像基本细胞自动机的规则30，还有经典的康威《生命游戏》，都让人惊叹。作者自创的“合并物理学”细胞自动机也很有特色。人工生命以模拟植物生长为例，结合细胞自动机和演化算法，展现了人工智能模拟生命的奇妙。
最后，书里以Kaggle竞赛的泰坦尼克号数据集为例，介绍了建模在数据科学中的应用，涵盖数据整理、模型建立和测试回复提交等完整流程。
这本书内容丰富，案例超多，能从中学到很多，强烈推荐大家下载阅读！
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