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标题: 有关遗传算法 [打印本页]
作者: from911 时间: 2004-12-28 10:37
标题: 有关遗传算法
遗传算法采用实数编码,是怎么做的?有没有例子?
作者: Allos 时间: 2004-12-28 14:34
书名: 遗传算法与工程优化 8 H. o: p. O7 Z n
英文书名: Genetic Algorithms and Engineering Optimization 9 _8 O& R7 t7 X* _3 i
编号: 11297
/ _6 O8 ` J* d! _* Q9 eISBN: 7302074828 1 _+ a. d. o$ j; F
作者: 玄光男 程润伟 5 N9 `, |$ B' m8 q$ U& @7 n
译者: 于歆杰 周根贵 6 L( |% i$ @; u; [. |' z2 j/ y
出版社: 清华大学出版社 9 C# S( v) i/ a6 g9 z/ q
系列丛书:
5 Y1 k' [+ a4 f( O4 Z# Y! I出版日期: 2004 年 2 月 ! F: V* S6 j; {5 o% ]$ v8 r6 `- k
印刷日期: 2004 年 2 月
1 [, X" i0 Y; p页数: 391 2 U8 R( `8 A1 s" M2 M$ y
开本: 16开 7 l7 J: _; z6 o
6 @: p2 o% A m: z# z$ l) V$ B
内容简介
1 Q5 H9 y6 k/ T Y# H1 D2 h 本书总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章:遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。内容既涵盖了遗传算法在传统优化问题中的新进展,又涉及了目前在供应链和物流研究中相当热门的话题。本书论述严谨、深入浅出,并有大量图形和表格,便于读者深入理解其内容。 本书可供高等院校或科研机构相关专业的高年级本科生、研究生、教师和研究人员参考。 6 _( F# ]# G5 N/ L; N }
% S7 s$ j) F* W8 j* d4 ] 译者的话
5 C% _2 N8 [; N% ?5 v, \
0 S9 d2 j8 K' p序言
. [* j! P, z1 M2 t* `. ] }0 Q, S7 M5 V- R, ?, t' `6 ~
第1章遗传算法的基础
2 z2 Q% l# G A; N$ c* h. W4 n- F _/ O4 M7 D4 n) _
1.1引言0 ]: m% G, [, M+ g4 g
# j. g- P1 ? ?1.1.1编码问题
( w) r0 \4 L' I1 x l+ s! F* v# M' `9 _0 i( `: o# }& @
1.1.2遗传算子
6 J7 Q; q) _7 A# ^: U7 Z: q, {: w0 Z9 I$ ^7 q U3 W& l$ j
1.1.3选择( Y7 ?# I/ y% U
2 @' P* J6 I5 ?3 p, @1.1.4遗传局部搜索2 Z& B {+ D8 n, u# N( } l
* a* {* k( |; T2 j& w. m
1.2遗传算法的适应性
; _& C: u. l3 ~$ Y/ G5 R1 f) v8 u) O9 \' g
1.2.1结构适应性
& y1 @7 R3 B8 t0 e `! t/ S# e, o/ H7 I Q4 U: U/ x
1.2.2参数适应性5 L/ L7 Y4 ?9 \# X7 G! X2 f
- g8 W/ `) I) ?, A$ h
1.2.3模糊逻辑控制器
- h" V4 w* @: l) Y, N0 A+ h
9 h* q: ~ L9 }9 D0 g1.3遗传优化( s* N0 @/ }/ L7 A _/ E8 n# `
% S+ \+ @: V+ F1 P1.3.1全局优化2 A+ ]) T i2 l
$ t: A- L% P# u. M: A3 i
1.3.2约束优化
% f) z7 Z0 O; k$ m, s9 M5 _' U: f% o, d8 L2 `" i
1.3.3组合优化0 W4 ^# L& J9 L2 _
/ T& V, @. w4 Y7 \/ J9 V! b# i
1.3.4多目标优化
0 Q6 d- m: x8 b- Z
. P* f# ^- W- z1.4近期遗传算法的论文 ^2 Z( K! h' {
5 o/ Y# i8 r" b- |2 h8 x2 Y
第2章组合优化问题2 {+ M. P2 \7 M
; \2 |2 I, W% x2.1引言
2 T! H! d2 \8 V# N# i
4 k) v7 M6 h. ]2.2集覆盖问题
8 H9 ~* @) X T( u& n1 h
, }. j+ c2 ]% S% T5 W& u2.2.1航线机组成员调度问题! v0 ]& y5 c) V/ J7 _- x; U
" l: C6 P# z: D9 m2.2.2遗传表示* T$ F- b. M m1 s: T/ e
( x! u R ^4 \3 f, i& T& |# z2.2.3遗传算子
) f9 J4 O' c6 N# O" t/ o
5 `. v9 B. M' E$ }3 ~4 b& b2.2.4遗传算法- O L( m2 q0 _! z
- F/ E/ W' ?1 X! Q
2.2.5计算经验4 |: X. L" L1 R( g/ q/ N
0 C8 R& h8 V) R6 f9 x' d4 ]2.3装箱问题7 j# N1 K: f7 g( ]
8 K8 U8 N @/ M/ a: V2.3.1启发式算法; m, M, W" C! t @5 I
3 V# X2 [+ j1 G# k' b4 o2.3.2遗传表示4 V6 \* R8 C. X! o+ W
& @( n, u3 r e; P4 V+ C2 a2 |2.3.3遗传算子
# I, M$ {! }+ c/ g3 |/ Q/ S N: L( k3 M+ |
2.3.4适应值函数1 M- O( V+ f( A2 Q) o
0 g/ D7 p; s; Y2.3.5初始化种群% j5 {& v; b; O( g7 w2 Y7 s& h5 Z
4 l5 [* K9 | i
2.3.6计算经验) \* i3 p; r# y" ?7 G- U7 [
" X, f/ f) e k9 X2.4背包问题$ N3 U" ^5 e" m R4 {% D
$ |2 |, v& b6 b, }/ q! H, T
2.4.1多选择背包问题6 }* _, R1 a4 \2 J2 ?
. C6 Q- I( E2 j2 A
2.4.2多约束背包问题
; m6 N. W( M/ ~ Z5 S# s8 _% H* g; t; r
2.5最小生成树问题8 z9 {' j4 b4 e/ S0 T; U, W0 M
6 E$ s3 _: F, h5 B `( e2.5.1二次最小生成树问题# y! M; O3 S- Z3 ?0 G
& v, y0 n: h7 I2.5.2度约束的最小生成树问题6 U# }3 R+ p' p
- T- ?/ J) f* ~5 @: p5 T
2.5.3双目标最小生成树问题% J c+ l0 K2 t9 Q/ u
- Q% \2 }, Q% x# l, B: L5 N第3章多目标优化问题) R0 T$ ^, ?* R& }; F) \( U4 P9 c6 }7 R+ Y
( }8 o. n3 `" A3.1引言& |$ \% J) x+ ^
% N; _# r' e+ |. @- K9 X
3.2多目标优化的基本概念- y5 n: W) y2 R; r# |
. C, e* }" I* \+ ^3.2.1非支配解4 y O9 z9 L) Z8 ~0 }4 J- U r" {
$ W H$ o, e( g% z6 P
3.2.2偏好结构
9 |% n: w+ ^' Q* V) t8 L( m/ H, h# f+ H+ X+ X4 y
3.2.3基本求解方法+ \2 }0 L6 Q1 k% L! _9 E1 V
: J+ c8 d% Z3 j9 L" e3.2.4问题的结构和特性
% c- a, n! _; I4 y6 ]. Z5 s" u9 h: K/ g0 T. I
3.3遗传多目标优化* J0 r' B" [* f
2 F1 n; _0 w+ T( | L
3.3.1遗传搜索的特征' ^4 s$ J# r" ~. g- N8 [+ ~0 m
- y. p7 n0 ?) I0 h3.3.2适应值分配机制
. @6 z- l3 U3 c8 l% P) ~3 ~3 s" p/ W
. z6 K; q! G- p2 x, a3.3.3适应值共享和种群多样性- p) O4 ^) k! O" [
: p* a' \; C& r9 O3.3.4Pareto解的概念: |( b8 @: r" P$ H9 y1 \9 l
2 C+ {& Y5 _( x& z `3.4向量评价遗传算法0 }1 U. T* b# M7 }
1 ]; k5 K# [' u8 X: ^3.5Pareto排序和竞争方法
: k( ]: ]' I: u c
R {0 B" h; I- b3 e3 L, } m3.5.1Pareto排序方法3 F0 N W3 X( y7 p
) [1 @" q V# K P- G: L
3.5.2Pareto竞争方法
7 ^0 M& ]5 W! @$ D3 B5 N* Q2 \
0 N" W' a. x6 D" o7 n3.6权重和方法5 n2 }3 M: B* I( F! n4 F
- d$ S- f$ a* o* W3 D2 ]3.6.1随机权重方法" K( i1 `& |! L' I7 o" ]0 K! I
* Z# n* Q7 e0 ]0 m: Y9 y3.6.2适应性权重方法! c4 o" w8 t) l7 F/ Y& J
# g8 t4 @8 H* f+ H+ y2 J7 |3.7距离方法& m9 ^0 j5 N+ j- C' u
# y$ v6 v+ q; g6 K
3.7.1距离方法的一般思想" _* x, o/ T# O5 T; M# T9 y
) [5 P) U5 I; d9 y& ^
3.7.2计算距离度量
. S/ e, R! D" U6 Z, N" Y
" A9 C: X' |. F3.7.3距离方法的应用
: q/ H+ H5 Q R; ^1 A0 a: P# @4 M( p
3.8妥协方法6 M+ O a! r7 J( @0 q8 B. L) E/ O
3 k- g6 W0 L- q3.9目标规划方法
# }4 D% E' \. \( C" a4 ]- i$ P3 l) M2 C: x
第4章模糊优化问题
6 Z' v# x( T/ A% u* S& Q8 |6 Y0 }1 X/ P, K9 f
4.1引言- Y" W' u3 j$ `2 N* ]
& B1 Y5 O; ]" b, M2 f! ?4.2模糊线性规划
: p& @# D& E' D
9 e2 ?9 ?: E$ l1 [! P7 D# ?4 K; S4.2.1模糊线性规划模型
" k0 K( D4 e, K6 H- _6 x
# f8 D$ w' u& B4.2.2遗传算法方法$ x# D' [' E8 M% j* I
/ t+ R$ r0 [2 O# [9 ]4.2.3交互式方法
) z" L) q; F7 ]# ?
/ W+ ]5 y' m2 K4.2.4数值例子& h( E1 K. M- Z8 K4 r
0 u; `9 ^( _- p7 z0 F1 m4.3模糊非线性规划1 J) s' D, w5 J: c9 \7 q
4 T" G# s2 v; e: ?/ c( F4.3.1非线性规划模型
4 L9 s/ A4 [3 L5 ^4 s6 ?, H5 Y6 X4 I1 j
7 Y: v7 w) a, m, p4.3.2用于求解FO/RNP-1的非精确方法/ z5 p, D o/ [& X; G, ?1 y
% H- q2 E6 J- Z3 ]" i# S2 R; `
4.3.3交互式方法( X8 k: O+ m3 h x8 d
0 B" \4 X2 w" F: t4.3.4数值例子
9 `2 X5 d7 q' v8 E' A# r% O9 H* m5 p
4.4模糊非线性混合整数目标规划
- @6 \, \: n$ x8 q& P5 I6 J' D% T( ~1 F. w4 y
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
2 M) { l8 ^1 H' b7 w1 C k
, {5 Y* Z8 [1 ^. \4 K4.4.2遗传算法方法$ N0 t5 P# l( j; A1 U1 L
. F U- V# O3 q/ W8 t6 L1 L0 D; @
4.4.3数值例子: ?# |) J, X& h: ~6 E6 E
) Y) m$ D) A! a0 P4.5模糊多目标整数规划 A$ w, z6 W4 g8 o5 t1 Q9 B
% L6 o' i$ F( m/ f, Z" M% _4.5.1问题描述
) B; M* h S! P3 g/ {. g6 f( {3 f3 N9 N2 ^1 D8 [. [
4.5.2增广的最小最大问题
+ ^! U" x0 `/ g& m4 F7 a7 O2 q! r5 {3 g1 {3 |" X C
4.5.3遗传算法方法
`, ?; ^2 |" v A; F4 S- u( T+ w- i- J" e5 g% ]& n8 |7 y) I& m
4.5.4交互式模糊满意方法+ K' `& c5 @" j' z
$ u- Q. U5 G6 [
4.5.5数值例子3 H0 W% P: \6 _9 x. R5 k; i5 N
d) U6 k: e$ R! c- h9 ], r3 N
第5章可靠性设计问题
& A# @+ y! W" |; w
q$ T+ G9 V7 J& q6 e5.1引言* c( k. h- z$ c5 ]
! c# f3 Y) k" n2 Z. F- W: K+ ?
5.2网络可靠性设计5 W7 u9 u2 P5 A5 y! I7 D9 [1 d1 u
7 ^; c! m7 E+ M2 b; v8 ~5.2.1问题描述
* Z1 _/ X O# G+ i d2 C2 |
' P% @# u+ L b' [+ x5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
' C9 U% r1 y0 u4 z* E) }- h
% D% y3 R! _+ b& M5.2.3Deeter和Smith的方法# g3 x, X+ g4 ~0 R
/ }, H% [- T2 D$ m" ~9 K
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计6 j$ V1 x% ~0 V. q
+ e* ~" [* j0 K! p6 @5.3.1双目标网络拓扑设计. Q# D0 {8 Z, n4 E7 y8 L; u$ B
! A$ m/ }/ b/ `' p
5.3.2数值例子8 `# s3 \3 Z; r
* t, Y% |2 T1 n& g
5.4多目标可靠性设计
5 f, W& {7 I4 B2 u& n6 V7 j# F
( @3 K1 t, z; N5.4.1双目标可靠性设计9 {0 }% s# p5 V. p& a
0 E( [& }. W2 e+ y5.4.2遗传算法方法
9 Z7 I; r- _& ~2 d0 \! R/ i3 N) h. w3 j' |; A% @& S. n. ^
5.4.3混合遗传算法方法
+ @% ~2 [: v) B5 \& j e
# j j m) n3 K5.4.4带有模糊目标的可' {- a; ]1 ~2 g& a% z) ?" F6 ?
3 L' \5 P; J+ }# C- ?1 L2 S0 z. S
第6章调度问题# y$ t- L! o; y5 H3 z t
- |4 l7 f( a( z: ]1 g- b: n6.1引言. q$ C( q3 H' h& L
% T. m5 |5 {" k& T- T; H' V
6.2作业车间调度. s8 Y+ M* L& r9 B9 ]/ b2 J
6 R% ]: `) _: b k& w9 d: D! `( j6.2.1基本方法+ P; Y. j0 a! Z
: k7 V o& ~0 A" j6 s6.2.2编码! d8 v8 y$ a& s* {
3 y" ]% S" ~6 a( x, C, e1 W
6.2.3适应性遗传算子
% k2 ~) ^3 o; h0 e! o$ z& U
* u4 ^7 A# r" o/ L6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
# N8 R+ a( Q2 Z* C- u5 u |
) ~$ U) i$ Y( ^! N) K6.2.5混合遗传算法0 {" ^, b. U% K& g' s; i
2 d3 S. U9 j8 Q$ J) _ j
6.2.6讨论 S0 I% O) J" B* k# S
0 [6 o/ m C7 {! k8 @/ ]# }" u/ `6.3群体作业调度问题
0 V) k8 ?$ j% ]- a+ |1 e' V+ \, s4 _' J
6.3.1问题的描述和必要条件
+ L B' u. B3 F5 b
' l u2 F& Y9 S7 }8 E# T: u e6.3.2基本运行) t4 ]+ i* g! E3 N( h# y) `
" x u, M9 A* ~" }$ Q% L6.3.3表示. r- }# K; d) k/ c) f4 F+ X' _
3 B0 T# ]' \6 \" i6.3.4评价
% Y z* b1 r. e- r: W* [2 E0 J$ Z# R: a0 J
6.3.5遗传算子, j8 j' }7 P/ a: D8 u
! B. u5 R- c% A4 g3 e9 J6.3.6整体过程
" P8 G9 L/ o6 z
, O" E6 e% g, [) s& V6.3.7数值例子0 \! \8 f4 i0 Y) y" y
8 D4 z& t Y! T8 [: k
6.4资源约束的项目调度
& [& ^0 e. `1 v6 N2 R6 r. o* D# ?5 Q f7 s
6.4.1基于优先权的编码9 }) A! B" h8 `3 G: e- k# F: `
6 H/ ~/ n- n# m Q% F3 n& d ]0 q, v6.4.2遗传算子
8 I% r" p2 c# L: b7 S3 S
7 t+ j* ]9 P* t- a1 M: t6.4.3评价与选择# b: i. D0 `/ b8 \
% |2 Q8 I/ Q& ?
6.4.4试验结果/ S8 M6 B5 Y7 Z) j5 Z9 J6 L5 @
& q6 s, k, c- s
6.5并行机器调度
0 X! D( C* O9 X% o7 }0 m* x
4 Y' w' V7 o* U) h$ _6.5.1支配条件
$ [& K, U: R7 h9 o, P
]0 q+ F' L: G* I8 Z7 t# X6.5.2Memetic算法: k: o6 ?; h! Y5 y
: r) v7 S8 x: H3 y3 P6.5.3试验结果6 n! H0 H) m! m; A) |
; o9 v" K* L* ^9 ~
6.6多处理器调度问题
+ E( m9 ~ o; J1 c+ S3 x8 X) D/ W) b6 F0 t
6.6.1问题描述与假设- z* h- D2 m2 H- j0 \! j& C
$ |3 @" |' {* l9 }
6.6.2求解MSP的遗传算法
0 B3 D$ D3 I9 P2 `- J2 m. s$ ^) \0 Z% p6 b, _! u
6.6.3数值例子" v2 d+ Z" K9 [: q( U3 h
4 O7 S' J( K* D# o1 g4 O5 y第7章高级运输问题7 _* J y& {# `% {5 x' ~1 j3 H
5 w' k% C3 h) |* Q C, \+ j2 F7.1引言5 X7 ]0 W- C$ n0 Q& z, _4 o
9 Q" \* d& g4 B" D7.1.1运输模型
9 x! Q7 Z; N3 o5 f& p- l. |8 c- R B6 w7 ? {' x# O! `' {' n, F1 c3 \9 N
7.1.2运输问题的构造
9 q0 j3 h c `4 W- @9 a& n
9 R2 N, c3 c) F. R/ }/ u7.2基于生成树的方法
- E: t$ _: ^0 N0 r# ~: K
; |; d) j; f$ y5 U$ B$ x7.2.1树的表示' l( U$ a: D& d
( T$ C c2 h% v7 B6 V `; W1 B0 D
7.2.2初始化
3 n+ M4 e( I u5 T# D7 W n v7 N- [; N. d
7.2.3遗传运算
3 C3 H z5 |& z8 M; x; C1 `& _$ s; Q E' H. b' L
7.2.4评价与选择
5 W2 ~( z6 W7 I( W( H* P: [6 b
: g( M9 m6 r( B' }, x K7.2.5整个算法过程
* } W4 I0 B* x6 ^+ S3 O
8 U' a) y; P2 j+ G7.3多目标运输问题% q7 _5 o$ R% ^( w' Y# \( K) t& V3 a
" l3 T2 S5 J7 z# C8 a7.3.1问题的描述
+ g/ A4 p ]5 N9 F) a) k2 ~& A( {1 y# U7 a2 a: [
7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
, y% Q& ?2 h* r
3 L2 P1 a" T3 f( o( W b2 k: H+ x, ?" _7.3.3数例- O- i( X. Q# d" b# ?5 q" A$ |
; {4 F# E4 P5 t, y7.4固定费用运输问题2 k# A7 @( n( r
4 ^# q$ m1 {" D% T' x% Y% v) H1 h5 C
7.4.1数学模型
; Q7 S' k$ `* T; @& n! U
- t6 S' D1 F1 S4 D l8 C! ~: V7.4.2fcTP问题的难点 ], P% I* W* {0 u) M1 R
5 \$ I/ S) z+ C1 H# Z8 f
7.4.3fcTP的求解方法
8 o7 H/ i6 u8 C; D
- ~. n" X3 x% R: n7.4.4遗传算法的实现3 Y# }5 D$ T/ d" g2 N x Y
! Q1 J) ^* a9 \9 L, s, i
7.4.5数例; p; a9 r& X! D
& T) l+ V3 C- P9 z) D# j Z& \5 [7.5容量限制的工厂选址问题
. o, l# b. G* C, L+ j: ~
8 o( q+ e: h# S7.5.1数学模型
, W# Z5 {5 a/ B! S8 g/ q0 W) A( ?
6 D6 G$ o# e& y( V v& y* [5 C: A/ U7 B7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
" K3 ~" i& o9 S! t& T. R
8 y6 f0 O! u6 Q$ l7 [9 E7.5.3数例5 R, B k8 N! T
# ?. }, ~% W5 G7.6带模糊系数的双目标运输问题
8 T( Q) S N' ? S5 p% r7 j" n. L% v; N5 L+ W9 G# p- ?
7.6.1问题的表述7 c) m+ X: ]' ~+ c
) {9 f- F# E6 V1 R, I) q2 L$ C
7.6.2排序模糊数
/ N! k% L$ T- U
6 f4 ]. h: x+ k E$ x3 |8 {7.6.3遗传算法的实现' ~( v. e7 o8 F5 ]2 d) e
5 [0 r1 W4 G' K- S- t( T: w1 a) P
7.6.4数例
2 E. N* E& S1 a. M$ s, c) `7 O: P1 i; F4 b9 D2 \! x. z- V
第8章网络设计与路径
2 p* {, k' U( F+ ]# a- u+ Z: A- X4 `9 B% u
8.1引言* }, \! u; _7 B& M. m3 M
( T& v( q4 A6 `0 {- G' {7 v
8.2最短路径问题
1 `: k' B: g' ~7 U+ O8 t
" s6 e$ p: @+ i7 H$ U; P* U' m8.2.1问题描述
Q; {2 I- x5 R
$ Y6 U* N- `7 Q1 k/ q/ a8.2.2遗传算法的方法
7 I/ I. i8 L3 V0 ?( s" Q! u F, l- c/ |5 b/ g+ ?3 L( ]! [7 k
8.2.3数例2 ^) r; w+ W* X+ \8 r) H, Q, i
, @! \' f8 j: P
8.3有适应能力的网络路由$ a# I& E' t5 g4 t( M2 r
/ ?5 f: i" o0 j2 G r8 l$ h: E
8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由1 m6 G0 p1 |8 v% G9 Y5 h
, \# {, i0 a/ L- c# g6 E
8.3.2染色体表示
3 F: O4 E8 [# n( P7 C* Y4 w5 e& Z3 e0 A# p
8.3.3染色体评价
0 d7 E) U- t2 ?* |. L
0 }- W9 P G" R z& T" n8.3.4遗传算子
- P6 b" K6 @" ~ ^+ K
' x% V; T& J5 z1 h9 s6 T8.3.5数例: |; c; P W/ W& [3 j
3 ^6 S/ M! ]2 u- G1 ~7 s
8.4集中式网络设计+ _ {8 I @2 }5 f" I: m
, ], N/ c9 |# g1 ]2 A
8.4.1问题的描述
/ k$ S- L, r) N, N6 j. S
! k6 O1 Z3 _' a( z/ a8.4.2遗传算法( q1 G9 [# t& V! n5 U# ]3 W6 K
) K" i- }5 O( u3 C: L8.4.3数例
: N4 h8 n5 x* ?! Y) {' G
& _* @7 X9 q) H8.5计算机网络扩展
5 r* C6 a8 n& x% j0 y N5 g' d& @8 d) L* y8 X) x6 F
8.5.1问题描述
' C2 Y; Q. G0 A; w7 W) Z& r! R
. j5 m- i# w: `; |8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法 a6 Q3 e) Y( Y' T% Z% r
" V/ q- x2 y& B# K2 H* h) |1 V8.5.3数例" d8 w3 _) h, J0 C N! F$ V* p
" L5 d" I6 Q* N" C2 [( s0 @" H$ Q8.6多阶段工序计划0 O7 {; d, e9 H1 v K8 v+ a
: E5 O+ T1 L4 P8 o, L
8.6.1问题的描述" k7 V- f5 d" J
( G* ~# b$ Q1 [3 v8.6.2遗传算法% f" d+ Q% F# w: t' y8 q1 J7 O" M
% O; q, X+ w% H! J- [: T
8.6.3数例
( j" V, }6 f( C8 |1 r/ i1 Y/ q
, d' T' x c+ `+ {1 ~8.7网络上的M/G/s队列设备定位7 e8 F% p6 S* _& z
3 f2 M6 J7 ]9 s# b/ U3 p8.7.1问题的描述5 u" B$ z% V0 Y" K! Y( D
* n) T- ^: m' n2 v7 s8.7.2进化计算方法
- c' i$ m& P. }* B5 h+ f& E3 ?
0 N. d7 d7 O) E0 n( A0 M9 j8.7.3数例
% j; ?5 e% W* S" E c6 G/ v6 i2 ]4 A# H$ t, }" [
第9章制造元设计
* X8 \7 ~! Y4 q7 w+ p' B+ i
1 G3 P- f0 z9 Z0 q1 G N! {9.1引言
" a- N. g/ U1 D- Q+ o" C9 U7 r$ {% I* @
9.2制造元设计
" k) ?8 y) P5 ]9 R8 b9 J' j& g" W$ K3 F+ W% x. H
9.3传统的制造元设计方法
8 N, `5 m, L2 c' Y3 T, n
! w9 q, q/ X1 ~9.3.1相似系数方法( l+ C6 n T- `! k5 p
* Z9 E) L' Q0 h( D7 P1 y8 R9.3.2基于数组的方法
$ _) [+ s" D* s
9 I* `. `# M& A- g9.3.3数学规划方法
! `( U7 `8 K! m
; z. T* m+ M4 g* k8 Z. w( q9.3.4图与网络方法 ?0 P% w/ J! v. S
) M" B8 W/ F3 z8 r9.4遗传算法方法8 ]: j$ t) R0 ?4 m
0 x x$ \: E; \, \5 X" M
9.4.1遗传子表示和遗传算子
" h. }8 K5 G) S2 ~4 m; M* P; F0 }8 g8 j9 s8 F8 X' L! V( V# M
9.4.2Joines基于次序的方法
8 I/ g5 z6 m& `3 q
$ j0 F6 j5 F. n0 ?% a9 e" G9.4.3Moon和Kim的方法4 z- s( K. p8 x' p6 K9 W2 `
+ W Y9 K; x) ~/ r4 ]- L6 L9.4.4Joines的整数规划方法
+ g/ O$ G/ g( s/ p! T3 d# g$ _- X5 ^% f
9.4.5其他方法
6 E; X i) B2 Y* n3 S3 n- K: w+ B6 a z2 O0 U2 q* Y! h$ [
9.5可选加工计划的制造元设计2 U; `2 W( a' [
* S5 o" d2 H$ _& _$ S* a/ `
9.5.1可选操作和机器冗余的结合- y% @5 J! [# ?4 _4 G
( P7 s( g$ k9 d3 R' _9.5.2可选路径的结合3 \- e {' W, ?3 T$ d3 ~/ w
( O! B4 {$ j7 Y9 ?9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法5 j) [; B2 z5 A+ Z5 z
: @* ?) u3 C: O& V/ E1 ^" C- T( `9.6独立单元的设计
) K$ Q: c" G/ @& o) T# i! \8 A0 X5 X5 ]& v
9.6.1机器类型数最小化的族群构造8 g {4 y1 X. O: u
& `3 H) H" ^0 h! i8 v+ ?5 E
9.6.2族群数的确定
3 l6 @6 {# I7 T1 G& Y
" l V- z( u( A: v9.6.3极小化机器数( A; |% o7 B* g
% A/ g$ H) T* d' A6 `
9.6.4其他设想+ [: V# b; m1 V4 i5 C. g
4 M2 }# p+ }9 ]参考文献
6 ^5 t0 q* F3 x& o" k
6 N4 B, l& O& |' l' e5 W索引
作者: simple 时间: 2005-3-1 00:34
回帖看明白了再会亚
作者: netgod 时间: 2005-4-26 20:18
let me see.thanks
作者: yannoble 时间: 2005-5-19 10:30
想求解有关蚁群算法
7 |- _# l6 C. ` z9 q$ y$ Q有没有程序代码!!
0 ^; D! i6 n4 M
想看看!!
[em01]
作者: wyf287 时间: 2005-7-24 01:37
有没有图论算法啊
, R! z8 C! b4 F3 j0 j9 {/ h6 I6 k1 g w
最好是MATLAB源程序
4 c' p0 P% R! y6 I' i谢谢啊
作者: xiajim 时间: 2005-8-9 12:42
hao
作者: scarman 时间: 2005-11-15 17:33
有关遗传算法的程序实例很多,到网上去下吧
作者: chz0829 时间: 2006-6-1 19:22
请问在哪可以免费下载matlab软件啊?多些了
作者: jinfly4997 时间: 2006-8-11 20:16
好书,可惜又舍不得花钱——实在是有点拮据啊!
作者: jianjian1981 时间: 2006-8-22 21:33
有没有人知道呀
作者: jinfly4997 时间: 2006-8-23 22:22
我在这个网站上发过一些,你可以侃侃
作者: xuemingrui 时间: 2006-9-10 13:37
我也想要!!!
[em07]
作者: xuemingrui 时间: 2006-9-10 13:40
任意两点间的最短距离dijkstra算法
%clear
%d=[0 9 inf 3 inf;9 0 2 inf 7;inf 2 0 2 4;3 inf 2 0 inf;inf 7 4 inf 0]
%算法:当某点被选做新顶点时,则此时的P值为原始起点到此点的最短距离。
function [d,path]=dijkstra(A)
% i 为起点,k为终点
P=zeros(length(A));
for i=1:length(A)
pb=zeros(length(A));%用来判断是否选过,选过为1,未选为0
k=i;
P(i,k)=0;
pb(i,k)=1;
T=inf*ones(length(A));
e=sum(pb,2);
while e(i,1)<length(A)
c=find(pb(i,1:length(A))==0);%寻找没考察的点
for x=1:length(c)
T(i,c(x))=min(T(i,c(x)),(P(i,k)+A(k,c(x))));
end
B=c;
if length(c)~=1 %比较选择最小值,及顶点做为新起点
a=T(i,c(1));
b=B(1);
for m=2:length(c)
if a>T(i,c(m))
a=T(i,c(m));
b=B(m);
else continue;
end
end
k=b;
P(i,k)=a;
pb(i,k)=1;
else
P(i,c(1))=T(i,c(1));
k=c(1);
pb(i,k)=1;
end
e=sum(pb,2);
end
end
d=P;
%路径的表示
for i=1:length(P)
for j=1:length(P)
path{i,j}=strcat(num2str(i),'-',num2str(j));
end
end
for i=1:length(P)
for j=1:length(P)
v(i,j)=j;
end
end
for i=1:length(P)
u=P(i,1);
w=v(i,1);
for j=1:length(P)-1
for n=j+1:length(P)
if P(i,j)>
(i,n)
u=P(i,j)
(i,j)=P(i,n)
(i,n)=u;
w=v(i,j);v(i,j)=v(i,n);v(i,n)=w;
else continue
end
end
end
end
for i=1:length(P)
for j=1:length(P)
for n=1:j-1
if d(v(i,1),v(i,n))+A(v(i,n),v(i,j))==d(v(i,1),v(i,j))
if v(i,1)~=v(i,n);
path{v(i,1),v(i,j)}=strcat(strrep(path{v(i,1),v(i,n)},strcat('-',num2str(v(i,n))),'-'),path{v(i,n),v(i,j)});
else v(i,1)==v(i,n);
path{v(i,1),v(i,j)}=path{v(i,n),v(i,j)};
end
end
end
end
end
% 结果:d =
%0 7 5 3 9
%7 0 2 4 6
%5 2 0 2 4
%3 4 2 0 6
%9 6 4 6 0
%path =
% '1-1' '1-4-3-2' '1-4-3' '1-4' '1-4-3-5'
%'2-3-4-1' '2-2' '2-3' '2-3-4' '2-3-5'
% '3-4-1' '3-2' '3-3' '3-4' '3-5'
% '4-1' '4-3-2' '4-3' '4-4' '4-3-5'
% '5-3-4-1' '5-3-2' '5-3' '5-3-4' '5-5'
作者: kant 时间: 2006-9-12 11:06
我也需要!!
作者: 131421yuan 时间: 2006-9-12 22:14
有呀 ,找我呀!
作者: 131421yuan 时间: 2006-9-12 22:20
今天没时间了,明天给大家传!
作者: haha_98 时间: 2006-10-11 07:41
我有这本书英文版的 费解啊
作者: wangfs111222 时间: 2006-10-21 08:10
顶.....
作者: fengling981825 时间: 2006-10-28 18:29
好书。去图书馆借来看看
作者: geophysics 时间: 2006-11-4 13:29
[em03]
作者: chenggaoynws 时间: 2009-7-16 23:38
可以到书吧搜搜
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