| 《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》- y3 H' |5 a9 Z2 R* N$ O
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| 引言 第一部分 遗传算法" c* l. W* u/ r6 `7 e0 n 第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化/ }- T' M9 W" Z8 h& O9 I% i 1?1?1 表达" N( F* [ P# G/ R: I 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数9 ?% s( g4 X0 U# e3 | 1?1?4 遗传算子 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1 ?) w* w/ [2 s: K) i8 c 1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题+ n7 ]1 o+ _4 H8 _# I3 U 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 1?5 结论* [9 A0 K7 t" o! M 第2章 遗传算法的运行步骤" ~2 b; O/ r' h; \9 h% D 第3章 遗传算法的理论基础9 D, S# C0 D- X) Q: ~ n! o! e% ~2 C6 v 第4章 遗传算法的典型专题3 E8 h' b0 V5 ` 4?1 取样机制7 z$ y8 w) I8 e1 t0 I6 s( A8 O 4?2 函数特征* l/ o) }, D/ L2 ?7 \ 4?3 收缩映射遗传算法, h, K9 w9 ?# M( G' j; y 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% H; v: L9 O! s V6 D+ `# C' d2 [ 4?5?1 0/1背包问题及测试数据1 B# T0 z c2 ? 4?5?2 算法的描述; z3 z" ~% ~; H. e1 \- \4 R' x$ ^" _ 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想9 W3 `; J3 H7 u8 ]/ L: G: b& [$ R. | 第二部分 数值优化# Y: O' S x9 }: ] 第5章 二进制编码和浮点编码* }4 v/ [/ D- s3 R) o3 n f 5?1 测试例子 5?2 两种执行3 \9 x/ d2 D' n7 Z9 ^3 H 5?2?1 二进制执行- a* n: K' s( b- a 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9 `4 x. D/ D( t; k 5?5 结论# A3 P+ M: H: @& ^8 @" N5 d- A 第6章 局部微调 6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧. p7 J3 l& F Y3 J5 T 6?1?2 收获问题6 k0 V% D3 j" l6 S 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达# s3 b& Z* Y" y6 k 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 6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题4 D5 R! Q. ^. c* F/ S; y/ I 6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性& k# t3 L& U5 V" ?; A+ _/ X# j9 ` 6?5 结论2 ?; p7 m! k( U0 h ~ 第7章 处理约束技巧/ V4 a d, l9 w! U7 ~/ m 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII: K g8 k4 Y$ S6 Y0 T" H: | 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算! v2 k% b. k: T0 w- a5 s 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法, ?' O2 r K9 B, r6 o 8?1 演化策略的进展3 a S. g' E3 ?% ^( B" O0 l 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% ~1 m6 r8 g$ V2 ^4 l 8?3?2 多目标优化( q$ K+ i( m8 m+ d6 F 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序' [) j- R8 r1 P5 `( x 第9章 运输问题* z5 ?2 ~5 ~7 Z 9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法* N5 V+ c G# W9 o) ] 9?1?2 引入与间题有关的知识 9?1?3 作为表达结构的矩阵$ s) f3 g" d$ `/ G; A 9?1?4 结论) i+ \4 T! r( s( j/ _1 p% Z; J 9?2 非线惟运输问题6 K% m5 k. ~1 t( s8 M" k 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价$ w' k+ B; c, ~/ N4 Y 9?2?4 算子 9?2?5 参数( n7 O4 w" X- L2 K9 W3 o. H, Y" H 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果9 Y3 X; c3 [$ `% M 9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序" t4 `4 G! R7 z! Q! K+ s% | 11?1 日程表 11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图, Q1 [* K3 G. x5 M5 `& o 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法0 @* T( G) S% j% d- L 12?3 一个演化程序:GIL系统3 R' `- [! }! p! P3 Q4 ]3 F) L 12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子6 P+ _$ b! Z( L8 Z9 ~ 12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划4 W; S. I R6 X' k! L8 F/ N5 c 13?1 演化规划9 k1 X+ x3 J @* L) | 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( D" i" c& n; c1 V 15?1 技术和启发式规划概述 T o' @' `" ?# V; @; O9 S 15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论% M7 C5 H+ s1 e8 {& p+ B1 z1 F 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码" W8 g+ X/ S) k4 V* g 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 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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