| 《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》
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| 引言. a2 M% i5 R2 }8 @4 R 第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征$ L5 e+ l) F) @+ X 1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达* \5 ^6 C, I- m' I! } 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数: X f) b8 y0 l! b+ m 1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果8 S- Y3 t' u/ h/ r& n: ? 1?2 囚犯困境% A( T* `$ }( c3 p3 g! w4 | 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 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法5 m0 O# L* {8 }! q( U 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5 D3 |4 ]1 ~: n 第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制 4?2 函数特征2 B: v& W0 A3 Q9 F6 V! n 4?3 收缩映射遗传算法7 @9 F) \' | d8 a 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& b, ~% v7 F" Y- H5 h$ \* B 4?5?2 算法的描述1 j* b: ^" |% ^7 j* w. f( ` 4?5?3 实算与结果 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 n+ [% @; k5 E. d$ W: r7 y9 w1 E 5?2 两种执行& i) X( N4 P' j2 g% @7 @, N; M# a 5?2?1 二进制执行( H( s; L- n8 [* ~ 5?2?2 浮点执行 5?3 实算3 [ B7 s W1 X. S9 Q/ L 5?3?1 随机变异和杂交 c- S6 m9 R! W' W7 ^. q) N2 t 5?3?2 非均匀变异3 R) ^% F$ [0 Q 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间" H _; b8 [3 x& b- G1 q 5?5 结论 第6章 局部微调6 a# D7 ?3 p2 n" e 6?1 测试例子0 `. E: I* \8 M3 s$ Z! Q$ E4 |8 W 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题8 L! x! E% J* x' i2 z* [; p 6?1?3 推车问题- _# g6 z% ?- q3 b9 {* a 6?2 数值优化的演化程序; I9 s6 m, Z3 \8 @; o6 {! |) D k 6?2?1 浮点表达; W; [$ @ s5 C# {* J" s! s 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果! a8 |, D1 Y6 _# a; X6 G- K/ N 6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题+ r B; t% v" U 6?4?2 收获问题* v7 F# D2 G4 q& g 6?4?3 推车问题; X' I! \# C/ G0 b+ Q8 u 6?4?4 非均匀变异的优越性1 W1 X$ a9 i6 B$ R' K1 _ 6?5 结论 第7章 处理约束技巧7 z! Z, z% j; I5 m9 s 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子& H# E8 l: T! x/ w5 K 7?1?2 算子+ k7 G: p& x. M# Y9 y 7?1?3 测试GENOCOP) T, g; q) d' [# D4 H6 u 7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术' d) J' t4 [/ n! j$ I 7?3?1 五个测试实例7 L) M- m h$ B9 W 7?3?2 实算3 q1 a$ F7 x& d7 K 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII+ z8 T, @% E( i# J: x+ | 第8章 演化策略和其他方法 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4 w$ ~. X, j9 h5 c3 z# G 8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 第9章 运输问题 9?1 线性运输问题# J% M6 X" t! p' o0 u, Z 9?1?1 经典遗传算法- c5 N6 `' K) K9 W4 b# Y( K7 n' J 9?1?2 引入与间题有关的知识4 Z( }5 {4 `' i/ p& y 9?1?3 作为表达结构的矩阵) w8 i# @- p, P4 I$ Q2 G' x3 r 9?1?4 结论, t" I1 t" A3 K, m 9?2 非线惟运输问题7 y4 i; X6 t) }6 G4 i" Z+ S 9?2?1 表达( X; ^7 d# J3 H1 Z# ^0 c2 X) h 9?2?2 初始化- P# x& A4 X' V% j 9?2?3 评价' [8 u, L7 y8 D3 _% K5 F4 c) C 9?2?4 算子3 ?7 M" q$ \5 r4 o" B1 w0 l+ v& b3 o 9?2?5 参数 9?2?6 测试# y! E2 |+ _% h) a0 p R& i 9?2?7 实算和结果* d9 U" ~' H8 V 9?2?8 结论9 d: Q; M0 U/ Y) P# t 第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序* K1 F* l f# U6 W4 R& b 11?1 日程表3 }* J5 K& O# ` 11?2 时间表问题: M% r' l: E( c 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5 F* h' m: |, I" C 11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法9 F' h; i O' [. i 12?3 一个演化程序:GIL系统$ S* B/ H% ?+ [0 }1 |: a; ` 12?3?1 数据编码" u6 p7 t/ @% Y, I2 ]5 \ L 12?3?2 遗传算子" b7 c8 J$ g1 Y! y3 q 12?4 比较: V9 c8 d4 H8 j0 U 12?5 REGAL+ O1 ~( ~7 M* l' m; F9 z. S& m 第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划9 _9 L; k- z/ i1 l8 Z2 R8 ? 13?2 遗传规划. f3 M% j" K; { 第14章 演化程序的等级5 }2 U7 i- A, I- E( _9 k8 t7 m6 L 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- K* ]7 X+ S/ O$ v& z 15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法$ b: h5 v7 c h @2 K+ ]) L 第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数+ _$ _% U U% E+ N' F- s: Q0 B1 b+ B 附录D 演化计算方法课程安排1 [# k- R' S, G7 L7 ~! W& i% Z. ^ 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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