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/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / comp / ai / genetic / 45 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-12  |  1.4 KB
  1. Path: sparky!uunet!stanford.edu!morrow.stanford.edu!sumex-aim!rice
  2. From: rice@sumex-aim.Stanford.EDU (James Rice)
  3. Newsgroups: comp.ai.genetic
  4. Subject: Re: Anyone know of a good intro paper/book?
  5. Date: 12 Jan 93 08:52:52
  6. Organization: Knowledge Systems Lab, Stanford University
  7. Lines: 24
  8. Message-ID: <RICE.93Jan12085252@hpp-ipc-2.stanford.edu>
  9. References: <JET.93Jan11144017@boxer.nas.nasa.gov> <1ita97INN5n5@manuel.anu.edu.au>
  10. NNTP-Posting-Host: hpp-ipc-2.stanford.edu
  11. In-reply-to: kcj@vulcan.anu.edu.au's message of 12 Jan 1993 02:26:47 GMT
  12.  
  13.  
  14. I seem to recall that Larry Davis has also done a series of
  15. lecture/movies.  I don't remember who publishes them, but I
  16. remember they had a booth at AAAI and were also selling a
  17. bunch of tapes on fuzzy systems.  If you have enough $s
  18. then they may be a good way to get into the field.  I think
  19. they may be a little pricey (for the normal human) but are
  20. likely to be very cheap relative to the man hours spent
  21. figuring out how to learn about GAs.
  22.  
  23. Of course (yawn), JK's book is the right intro to GP, but it
  24. sounds like you're more interested in straight GAs.
  25.  
  26. Goldberg's book is probably worth looking at.  I don't remember
  27. whether it has been mentioned.
  28.  
  29.   Genetic Algorithms in Search, Optimisation and Machine Learning
  30.   Goldberg, David E. 1989, Addison-Wesley.
  31.  
  32. I haven't read Holand's book, but I gather that it is absolutely
  33. NOT the right place to start.
  34.  
  35.  
  36. Rice.
  37.