Python遗传算法入门指南：实战与开源代码

《遗传算法与Python》(Genetic Algorithms with Python)是一本由Clinton Sheppard撰写的综合文档，于2016年9月29日发布。该书旨在通过Python语言介绍遗传算法的基本原理和应用，适合对优化问题求解感兴趣的读者，特别是那些希望在编程领域探索进化计算方法的人。作者鼓励读者访问书籍官方网站 <http://leanpub.com/genetic_algorithms_with_python> 获取购买信息或获取最新更新。 书中内容涵盖了遗传算法的概览，着重介绍了这种生物启发式搜索技术，它模仿自然选择和基因突变过程来解决复杂问题。作者强调了遗传算法在目标导向问题求解中的应用，并通过实例展示了如何将这些算法转化为实际项目中的解决方案。 在本书中，每一章都包含详细的代码示例，这些开源代码遵循Apache License 2.0许可。读者可以在附录和章节末尾链接找到完整的代码实现。编写过程中，作者使用了Atom编辑器和AsciiDoc-Preview进行文本编辑，以及PyCharm IDE进行Python编程。为了可视化效果，书中还运用了GraphViz生成图形和Paint.NET进行图像制作，字体采用了Liberation Serif。 全书分为若干部分，包括前言、简介遗传算法的简短介绍、项目实战以及针对不同问题类型的详细步骤。读者不仅可以学习理论知识，还能通过实践项目提升对遗传算法的实际操作能力。同时，作者 Clinton Sheppard 在Twitter上 (@gar3ton)会发布更新通知，确保读者获取最新的资料和改进。 《遗传算法与Python》是一本实用的教程，对于希望掌握遗传算法并在实际问题中应用的软件开发人员来说，这本书提供了丰富的学习资源和实践平台。通过阅读和实践，读者能够深入了解遗传算法的工作原理，以及如何用Python语言有效地实现它们。