| 《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》5 i0 O, _7 d1 s5 W# `
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| 引言% @3 Y5 k8 R6 e8 u8 V3 T 第一部分 遗传算法% q4 X" F" l5 D. N; R" S 第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达9 _, K* G! n% X1 l* @) z$ P 1?1?2 初始群体; {: d6 E- z: x1 Y6 E, p 1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果! X2 }# b' L# u 1?2 囚犯困境, H" [+ Y7 Y: ]& \. K- B( N 1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题% f9 I- H4 i( x! G% L 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法8 ~$ [: }8 k. m9 h$ O 1?5 结论2 t% y3 o( s( k/ D 第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础% I! L- T8 _1 R, Z( i 第4章 遗传算法的典型专题) d* f, t7 B) L1 j! U 4?1 取样机制" V$ u5 h3 g. I9 J i7 L 4?2 函数特征4 @7 E7 P# }$ L3 o) L 4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 4?5 遗传算法、约束及背包问题 4?5?1 0/1背包问题及测试数据8 H3 K9 {& K. j; f& E( i7 k 4?5?2 算法的描述0 H8 T i1 v# q+ u, f0 Z4 e( g 4?5?3 实算与结果7 e2 ]& V0 S' B 4?6 其他思想 第二部分 数值优化" D7 B6 Z3 h+ h i/ v. p 第5章 二进制编码和浮点编码; c% ?" B+ N1 h$ }, v 5?1 测试例子6 N6 o( K2 b# T0 L9 ? 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行- K+ Z# F1 o+ i2 R; V% { 5?2?2 浮点执行 5?3 实算- o C5 I6 N4 T0 B 5?3?1 随机变异和杂交 ?9 d2 ~3 X5 }& |/ Y2 }+ o+ C 5?3?2 非均匀变异6 c* T" l9 ^& ]. @4 F 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 6?1 测试例子8 _* v4 r7 d& l- S. c0 t0 P3 I: K 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题3 r) U6 b$ I& W 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序/ a. V7 f3 S1 c% M7 R& @ 6?2?1 浮点表达1 F' O8 u- h$ _# A. c% P; h. i 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法: Q- a; S2 [5 p5 [" t# O9 f 6?4?1 线性二次万问题% ^% P/ y1 \5 T 6?4?2 收获问题7 J/ m9 f( d/ {/ O3 p5 w% w. d5 c 6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧, ? x) J9 j" r* N) N8 S. O6 E 7?1 一个演化程序GENOCOP系统8 f! p6 U- \3 c% V; N0 Q, L/ s- j 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子5 x+ m: X4 o+ I- Q; ?- i8 T- @$ | 7?1?3 测试GENOCOP( R" R5 H. C2 o7 X$ }% |) m4 _ 7?2 非线性优化GENOCOPII% L1 f3 o' I- b8 j- d7 D& e 7?3 其他技术; Q& q" H) Y5 t# `6 ^5 {, f8 f 7?3?1 五个测试实例0 i; D* e5 ]; P: p6 n 7?3?2 实算- }* R' T6 O3 n! m% l* t6 d5 Q; } 7?4 其他可能性! E' o; E* o+ c& c/ }* P/ A 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法+ `- V. B, j, W3 }/ s0 ^ 8?1 演化策略的进展 8?2 演化策略和遗传算法的比较5 j7 y2 C5 Y! O- ?+ K2 e) x 8?3 多峰和多目标函数优化" @+ v% X# X; y" A- T r) R) w 8?3?1 多峰优化 p! o. [4 Q) D+ y" V; @ 8?3?2 多目标优化0 U2 ~; j! \5 A 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 第9章 运输问题1 \/ z7 C2 @! v" m 9?1 线性运输问题) ~& x# A- J) W% p* G5 D' a: n 9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识2 |8 K6 Z1 H5 Z% _3 ~6 S% M 9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论- y# M" F y! k$ U, R7 F 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达& [( L7 z/ y- O 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论' X" U' |; I% w 第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图0 ^: p; X; K [ 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述6 `/ v7 |$ A: `) B% o" r# _2 ] 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码$ i3 W# r3 k) u/ ` 12?3?2 遗传算子 12?4 比较 12?5 REGAL. D' E! S. {5 j C& I7 v8 |1 I 第13章 演化规划和遗传规划# Q$ v+ P2 k/ P 13?1 演化规划 13?2 遗传规划8 z; V2 I* I& m8 Z 第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法5 {( s, }8 h. E, s& E) A/ A( T% | 15?1 技术和启发式规划概述# _. N- X& y" m 15?2 可行解和不可行解% h* ~7 r0 J. Z1 ?# K 15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论* ?" X# D* x% {; B 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数1 N( r- J8 p/ B* j$ e$ o7 C+ s 附录C 用于约束优化的测试函数4 q* E# [; i7 d5 R/ } 附录D 演化计算方法课程安排" w4 @* B8 O$ y# g 参考文献 |
哪个出版社?作者何人?
是哪个出版社的呀,哪里可以买到
好啊
谢谢楼主了,强烈支持好东西的共享!
有没有电子版的,哪位有的话会我的信箱
这么好啊,我也要
[em01]没有下载的?
哪里有电子版的
谢谢
是哪个出版社的呀,哪里可以买到
[em02]ding ding
很希望得到,给出连接也行!
在哪里呀?
去看看
介绍的也太简单了

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