| 《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》
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| 引言4 W) v/ a4 i- a& D0 z9 R 第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化# S5 N- Q. W! s2 j% k/ } 1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数$ D7 ~! \" X, S6 l 1?1?4 遗传算子5 L+ a+ Q- ~/ T, \, S8 R2 X 1?1?5 参数5 p% u0 k2 [/ q# U 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境2 l7 S. [. E F& L" w* M 1?2?1 策略表达: O1 y& [$ q, C' T. n 1?2?2 遗传算法的轮廓: Z7 @% {& {+ j. |; i 1?2?3 实算结果7 h( p b% K5 g6 P 1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法9 q2 V; j# Z) t0 R1 c; G: { 1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础+ Q3 t3 ]& i l8 w$ S 第4章 遗传算法的典型专题( {: l# o' B- _% `" ~& l% K! X 4?1 取样机制; x- p$ Y" O6 o3 s 4?2 函数特征 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 |5 Y6 s" U# Z; s0 f& p& E 4?5?1 0/1背包问题及测试数据 V) u! D# Q& ~# b" ^# [ 4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果% D1 p5 f7 p1 v2 T$ u! Y+ h3 \ 4?6 其他思想 第二部分 数值优化 第5章 二进制编码和浮点编码 5?1 测试例子 5?2 两种执行5 P$ N. b; l% v. `1 F 5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 5?3 实算7 B2 s+ O$ V$ M 5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异2 z/ ], M9 q6 @ `* _* U) c" k 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间# W6 G4 E) O- |2 P `2 K' H: ~ 5?5 结论 第6章 局部微调' V; D$ T' x3 } 6?1 测试例子: w% o3 H* w) L* | 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题" c5 O2 x5 F* @( _7 s& D2 m f 6?1?3 推车问题6 H I: q7 T! x/ ~( q 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子# f4 R5 s8 O/ l& q* z0 A 6?3 实算和结果; v, d0 s3 \2 u% L( L3 V3 y" y 6?4 演化程序与其他方法$ }# q" T; G" i# [0 ^ a 6?4?1 线性二次万问题8 j0 H0 x/ |$ w- h' z2 [6 b 6?4?2 收获问题5 g& {9 l1 \3 Y! a$ e7 a 6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性% K7 D- x5 k4 m; `$ S$ L9 [ 6?5 结论 第7章 处理约束技巧& B, x0 Z, u& f- O5 y5 ? 7?1 一个演化程序GENOCOP系统4 Z1 x8 d* u6 \/ o 7?1?1 一个例子6 ]" Q- H j8 F0 b 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII4 `" A; e4 [5 s4 Y& o* v( j 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例6 b4 O$ c# e3 Y3 z* t N5 _! O 7?3?2 实算 t) _( w6 M/ T( i# ?" | 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法% U5 @1 h3 ]$ D8 G, h 8?1 演化策略的进展 8?2 演化策略和遗传算法的比较 8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化. w, c3 q8 J; x# P/ `9 a 8?3?2 多目标优化+ X3 i" ~" B" G% R 8?4 其他演化程序8 o2 R, b! B/ h 第三部分 演化程序; _- J( b1 s: ` 第9章 运输问题. d. G( f3 n2 Z/ _ n+ m 9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识# c$ y/ X8 o4 s) | 9?1?3 作为表达结构的矩阵: @/ v) [' E( b& B7 I/ B" n A/ i: G 9?1?4 结论5 T1 f7 ]7 G+ y1 R+ v1 K4 @ 9?2 非线惟运输问题+ a' i- e' _! d% j 9?2?1 表达) i1 [- {2 y% B2 N9 z 9?2?2 初始化7 l4 R l' B+ [: M: r# X; E/ J 9?2?3 评价2 U3 i# _" l1 b7 e+ X 9?2?4 算子+ D; d% ?7 t2 |. O 9?2?5 参数6 B5 {% s8 V5 F1 @9 G 9?2?6 测试. [4 ~5 t$ K, ?2 p& \# ?* X 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 第10章 货郎担问题3 i. Z, i) k$ v$ ] 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 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述( v4 r7 Y+ {' o n7 l" A 第12章 机器学习 12?1 Michigan法: Z, d2 K, A* R ` 12?2 Pitt法3 ^, L4 Y- \$ g c4 }/ l5 {3 K5 U 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码. e7 n; _$ q0 R$ C 12?3?2 遗传算子 12?4 比较& x- l+ }( u2 i9 }& t 12?5 REGAL4 B2 O; _& @1 q1 [- S% S3 @ 第13章 演化规划和遗传规划* J+ T7 w# Z" l9 }* t0 D& L+ R9 n 13?1 演化规划 13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法 15?1 技术和启发式规划概述 15?2 可行解和不可行解0 L- {2 t1 Q# u+ ]0 u7 l% u( V! _) E: r/ i 15?3 评价个体的启发式方法! ^; @6 c) u5 U5 c# N! [ 第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码* l* k& U# U9 A+ N$ T/ ]3 D 附录B 测试函数1 Q" q8 b; e( V) z" D' v8 P$ J 附录C 用于约束优化的测试函数0 S+ D& {2 q# L 附录D 演化计算方法课程安排 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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