| 《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》
9 H- I0 Q0 D# }' Q7 r7 t8 U/ b |
| 引言4 ?" A) }6 ^: g( w 第一部分 遗传算法$ m, D4 N6 a3 L) c# v 第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化! r- {0 z# L% j6 J: L 1?1?1 表达7 k% U# D4 c7 I5 F' L. a 1?1?2 初始群体0 J4 d0 E0 q U' }8 o& Y4 o6 Z 1?1?3 评价函数* x% `2 j) j# o1 N7 ~1 e- L 1?1?4 遗传算子7 W2 I7 D3 ]! ^ 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 U6 P( C$ n0 x& h. u: { 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 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2 `* A' t9 Z p* K* I; C 第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制 4?2 函数特征; Q4 C& v4 r$ j& F* R+ } 4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法+ n' M: q% x; c( H/ b 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 4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果* w c. l7 Y' d! C! U* x 4?6 其他思想# `5 W* x) a5 O X8 Z# ]8 } 第二部分 数值优化 第5章 二进制编码和浮点编码! K {9 m: c4 O: k5 W 5?1 测试例子 X) u ]. w4 F 5?2 两种执行# l; t# E% J3 B7 N( {4 V2 I. o 5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论. p, c; |; s5 L. a( A# m O 第6章 局部微调 6?1 测试例子/ ~; [% @+ ~, s 6?1?1 线性二次万间颧, r* f5 T% E: l7 m0 b& ~ 6?1?2 收获问题' \, x3 _# y0 {% z" ^9 u0 b/ {4 q 6?1?3 推车问题$ ~- j0 I1 v) F! A- j 6?2 数值优化的演化程序& X) t" P1 k& w2 r 6?2?1 浮点表达5 j5 h: \% @, M) o7 W x 6?2?2 特殊算子, c6 ^4 o* a2 F4 m. T; c% \5 v9 S 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题$ i: A$ V% t. O+ e4 B/ V8 z 6?4?2 收获问题* @' t8 K7 u$ C: p1 `4 I# f* D 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 7?1 一个演化程序GENOCOP系统3 R* x6 ~( v1 S5 o 7?1?1 一个例子3 r, r, c7 S' t9 i- e6 ? 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例2 K3 b$ e" w8 Q9 Q5 l& v/ P 7?3?2 实算/ d& \7 [% U4 W 7?4 其他可能性3 y1 e) W/ Q- [# k5 y$ A) f- U/ t9 U 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展! \+ y, o+ y) o+ z- B 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9 f2 s1 M, a y: u" e' S! D$ E: ~ 8?3?2 多目标优化; N) h @. V0 }+ { 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 第9章 运输问题% h% M' A$ n8 `0 \ \ 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5 P: l' v1 L5 Q* z5 D7 T 9?1?3 作为表达结构的矩阵8 w6 a# Z% i6 }' B/ o- m4 I 9?1?4 结论0 Y9 y/ p! [3 ^ 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达0 \- R r d: s4 ^- ]" Z5 f, f% G 9?2?2 初始化3 G+ P! \! p7 H" v2 V |) g; w: D 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数% x+ f/ U& |& e9 O, D t% v 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论2 m- {5 A! \: Y8 I, q) F# t5 L 第10章 货郎担问题: d, Y* r' l+ l1 @ 第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表+ ^# X; x6 v% F5 f5 e' A 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: x+ M: W0 I6 w5 D 11?5 评述 第12章 机器学习% U: ?& O d+ A% V( \# [ 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法8 n. v! G9 t4 ~9 P7 d" a 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 12?4 比较. K# f/ p N) b6 h: ]; k 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 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, D2 A9 z1 |, b0 u: d1 n& k" r 15?1 技术和启发式规划概述) C. q8 G% M; v+ V2 x 15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法 M# _. m, P& s! s! D 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 附录D 演化计算方法课程安排" a+ F: z0 W! R' m# | 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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