| 《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》0 a- }) y/ q! X; @
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| 引言 第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征; J( R1 B2 w6 `7 x9 n* T 1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达: r# ^7 {& N r: C4 M 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数0 f! G0 g. v; ^& _ 1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数4 N$ G( U5 R8 S( j0 k# ~& C& \6 _, D% m 1?1?6 实算结果" J% ?% @# J$ C 1?2 囚犯困境- H+ v$ k, O i- r 1?2?1 策略表达2 J j% [+ g: o5 @* w+ k 1?2?2 遗传算法的轮廓5 x+ |& L7 ? h# f8 S( k 1?2?3 实算结果, K; V/ Y3 r& t5 U) \ 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5 d' h2 W7 A4 w2 I# G3 W6 k 第2章 遗传算法的运行步骤) x7 ~$ J4 N) E6 n# V3 F0 l 第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制) }* R9 Q Q% z9 d. I- O 4?2 函数特征) Z+ t7 c' Z1 v+ c3 Z9 G& X 4?3 收缩映射遗传算法& K# f8 N* m) f, @ 4?4 变群体规模的遗传算法9 ^" [6 m- R0 `* b( \. [ 4?5 遗传算法、约束及背包问题 @* d: [! s3 b x5 @) x4 z 4?5?1 0/1背包问题及测试数据' G* p' W1 x# N' N) O: c 4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想0 p. E+ Y2 b5 t" c+ u. s# L 第二部分 数值优化 第5章 二进制编码和浮点编码 t# ]3 k2 b! U: J 5?1 测试例子 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行* J4 p: Q/ ^ p 5?2?2 浮点执行 5?3 实算, y8 Y1 X, d/ q: T7 e: ] 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/ g, N4 j) C0 l: l2 }7 e0 Y( |- s 5?4 执行时间+ q5 M9 C2 t9 w9 P1 ~ N( a 5?5 结论/ W; \! ^% @; ^# F* e& n: h @ 第6章 局部微调3 h4 Q7 ~5 x; k; M) c! Z) _ 6?1 测试例子& v# C/ Q- L! v; I; _9 M 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题4 z1 r! S5 Q3 G5 G) s2 R9 C. a 6?1?3 推车问题- b- w" G% V3 h! r4 j* d 6?2 数值优化的演化程序3 S8 o* i! n" H 6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子/ n* P* z% m6 e1 p! O5 h& Z" Y& C 6?3 实算和结果& f# B; u2 H8 |# C; z+ z) x r 6?4 演化程序与其他方法 q: x6 R0 Y' R' \. H' z6 r 6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题' N7 p( Z s; ~ 6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论1 [$ W! V, G6 \' G- T! q 第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子* Z: T% H2 u7 }8 u) A R 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术& B1 y% i9 d6 y% N' h) n, t x 7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7?4 其他可能性7 z* O! d7 I* m3 D 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法$ K: Y! ~/ X+ g# i 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 Q+ l; x3 D+ D+ Y. z5 F+ ?0 V 8?3?1 多峰优化1 o3 [/ [) W7 M0 A. x 8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序/ h) h1 x9 b, B$ ~4 c& m* @ 第9章 运输问题. u$ a C! n( \1 C1 y; @ 9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 w, g; @- W; P/ d6 z1 ^: W8 M 9?1?2 引入与间题有关的知识5 N3 Z6 X" [, `4 S. d4 w 9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 \ a6 T: `% w 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达! ^( q! Y3 ^9 I 9?2?2 初始化& W6 F# J. v$ e- u2 K! T2 c5 U 9?2?3 评价4 P+ j7 j4 c5 f9 S D$ r/ K( G4 c0 i, { 9?2?4 算子% H% I+ \& C5 c* r! q 9?2?5 参数 9?2?6 测试$ y" y8 k' k7 B 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论# }8 H! C# F3 P3 M 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# T9 e' |' D6 w# ] 11?2 时间表问题" J5 `$ }( K: ~* i! M 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; G/ Q0 x! a2 \2 O! W; u% u# c 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 12?3?2 遗传算子 12?4 比较6 e( J! e3 E% i3 i 12?5 REGAL* o G* F, N0 }' m# e" G7 R 第13章 演化规划和遗传规划4 J( f" E2 ~ Z4 E 13?1 演化规划( g# ?) n2 Y9 T) P h, i0 X4 i 13?2 遗传规划' Y2 w9 _2 }1 D& ^. ?* b9 y 第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法$ f/ S* P9 z, f" ~2 O8 X9 [5 ^ 15?1 技术和启发式规划概述- w: w4 T' J/ `; {# Y+ b, y I 15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法0 w: T5 X* w1 F( z% P& y B) T 第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码. c9 B3 } D! b! o5 v0 D7 R 附录B 测试函数6 A, {/ x% y2 _9 V! i3 R- Y7 |, v 附录C 用于约束优化的测试函数- o8 O% C- V+ x4 J5 f 附录D 演化计算方法课程安排2 K$ E) z: A5 P; a/ f& v/ w: S 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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