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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 % _6 j* \; o$ b( a5 T2 c Y
英文书名: Genetic Algorithms and Engineering Optimization
8 {1 j7 Q* i* ]! v+ F& c' ~2 o编号: 11297
) p9 I c* |1 F, e9 ~ISBN: 7302074828 2 a+ o, O% r+ T# {+ k
作者: 玄光男 程润伟 . M$ n4 u7 A; G0 G3 u) t" r
译者: 于歆杰 周根贵 0 X: _' B9 T8 n" v# a1 Q u
出版社: 清华大学出版社 2 a" {# y9 V) ?# A. W
系列丛书: . @4 i b0 C+ G7 p
出版日期: 2004 年 2 月
m8 R; M5 |" Q3 O印刷日期: 2004 年 2 月 7 e6 j7 k- G2 W2 I. x
页数: 391
; I8 G/ @% Q, x- I; o) l5 Q e- X2 v开本: 16开 1 ]) j% _5 s6 g! Z s
: }' [: u# B5 c& ?" V) T" u内容简介
9 ]7 G O" J0 d( @7 H9 N 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。
: u4 s( q7 l) l: ?0 l) J+ ~" S1 `+ w
译者的话9 x$ A9 @2 ~" b4 I& |' H1 Q
* j' B; G4 p% z. K9 g序言8 m. \6 ^/ }! _# S+ ?* x
3 n, P( K: A$ G# `3 f" Y& g. V
第1章遗传算法的基础) K' n/ p6 i% W- H
* P- K( P1 c+ p9 x, ~1 N( V, W( L1.1引言
9 o3 H# [2 c5 U! ~
2 \0 t9 l/ v- T( Q1.1.1编码问题
$ J# n& v% U/ t3 R7 j X* Z! J6 C) o( y6 D( C! F4 X1 X$ D( E
1.1.2遗传算子6 d- I. _, Z. P+ _5 |) v' O9 H, [
, s6 g0 |" X' f' r1.1.3选择
" l# R$ }+ {. F6 ?: N5 P) v- d2 X& E9 l* G; O7 h& X
1.1.4遗传局部搜索5 t6 O! `2 n7 e9 U
0 W, B9 V# r! R" n( V' J" f
1.2遗传算法的适应性
, L" M* H- k& R T3 y) t% u. ], P' [! C4 N& x4 O1 |( g8 r; I
1.2.1结构适应性. X* b4 \. A2 _; _" Q& G
% ?7 N* M' _. @" k7 d1.2.2参数适应性
* Z) h1 u7 |+ p( L1 Q+ X: N
' A, V9 L, L3 x/ W( t1.2.3模糊逻辑控制器9 \$ {. ?! X; p( C( v# f4 }, `
) Y: B( N. f1 j3 ^" b
1.3遗传优化- x) C* G' ?3 u2 \; c
* I0 C" g- m7 E3 w1.3.1全局优化
/ c8 L, V O3 w; |$ r
; l+ B3 Z% d' o K, ~: u2 k1.3.2约束优化
$ t1 A; Q8 t& ]9 ^6 f- F
4 T, _' h$ \- t4 P2 q5 z6 I1.3.3组合优化: R4 ^$ I9 T4 H6 `+ t7 a" S" O
) o, z, [: f3 f2 v! N' t
1.3.4多目标优化% {% A* z" S) e
6 O) ?9 M7 ~4 Q1.4近期遗传算法的论文! n$ J5 A" q7 @! l
$ K/ z5 m4 U: ~+ |8 T$ A
第2章组合优化问题
o% D5 N) v& M+ b N6 g6 u* R
3 I) _/ @, M( i* h" P' J2.1引言
5 w7 F: g* ? A4 B: e& x0 L& M, M* Z
. A# ]( U/ R& @& ~( p' C p; J5 a7 G2.2集覆盖问题- r' I3 E: z R K" ?' N
: x9 W% ^+ ^* ~% V w' D8 ^- S2.2.1航线机组成员调度问题
% a9 E6 z9 e- G& U. l) k3 w2 H+ u7 ^* }0 N! I4 u9 X# N0 X4 R
2.2.2遗传表示
' M2 A. @& u8 g, ~8 x- H3 S/ g5 Z7 f
2.2.3遗传算子
- U+ K/ m) J/ ~. k0 A8 s+ u0 I; e4 v4 j, P6 B% s$ Y; T2 f" j2 p
2.2.4遗传算法
) z( ?, a& o% @3 [; k7 K2 Y
8 H6 r4 E' G* K9 c3 x x: X2.2.5计算经验: K, K5 y# G: o/ W; W$ v8 G+ f
$ _- T% G$ ^: J7 K- T2.3装箱问题( U! h& w6 v6 {& ^$ d c, Z0 N. j. O
E8 U5 I1 m) b. A, C2.3.1启发式算法
6 Z3 i0 f$ u1 h+ V7 G% g3 B5 N) f" I
* Q- \; w8 M9 J- e5 Z, g2.3.2遗传表示
2 g& S& ~3 C* a8 M+ u
6 q% ^& n* L- G2 A+ M2.3.3遗传算子
3 O0 h( z0 R6 `# ?) l
3 `; J9 m7 G C4 E& |, e2.3.4适应值函数6 `7 g$ i, p4 `; M, R) J Y
K1 K2 C% m4 Q% s( @- r% W
2.3.5初始化种群
- A' @3 R5 {- e ^6 b$ i# z$ N! w6 }. G5 w8 ?( R( H8 n
2.3.6计算经验
7 R( c9 `0 Y, S& f2 r# J8 x7 J+ n* D8 u' I" \% O! \+ }/ S
2.4背包问题- w/ z+ l- U' ]* @* d2 U: W+ n5 Y
" O' _6 ~8 B4 g S6 s3 g6 P1 I9 B2.4.1多选择背包问题7 Q5 m- R7 U3 X* n* A I
6 a4 M# d* I! L R0 J9 t2.4.2多约束背包问题( ?2 K" y+ I# I% x( G; y7 g: T! x% T
3 T+ y: |! }) x0 u
2.5最小生成树问题
l9 a( `' R/ \1 E+ W+ `( y. M' m5 y
2.5.1二次最小生成树问题1 ^ ]* s4 O) y% t- S6 f. s6 e
# n4 w# d) \. B- X5 U9 E4 m
2.5.2度约束的最小生成树问题
- S: ?' m7 U0 z% x4 L
" s' D5 K9 o9 g% h6 ~2.5.3双目标最小生成树问题
, ?' b/ u( b3 j2 Y" Y; z5 ~
) H, U! l5 N+ Z- f* H( F: h第3章多目标优化问题
6 G$ c/ n: I; }# l
2 t% Z- F! a8 L0 ~0 `3.1引言
( _9 l2 @( H1 C3 {. {
) t9 z; I# a, o1 q) o7 O: L3.2多目标优化的基本概念
3 \; h/ F- C8 I1 v* \1 @7 m' |6 P4 R
3.2.1非支配解
5 O5 D$ P3 [0 Q H
7 q" }5 v/ q8 U' s) {" E2 L3.2.2偏好结构
4 u/ O6 v6 u" u7 s7 t- X* z2 d; `1 C) o
3.2.3基本求解方法/ j) C B6 Z! B0 [- G
6 W6 n. s1 B0 Q3 Q# W
3.2.4问题的结构和特性! t& C3 L7 }+ }% C
7 u. `+ D1 ]2 w8 a3.3遗传多目标优化/ K8 l( x% y. B* s4 d, E# J& O0 c; q$ q/ ?0 O
- ?2 Q2 e) j( r% M4 \) I, v
3.3.1遗传搜索的特征
: [$ S9 B4 g5 { G- E/ w
, g( ?/ F6 _& S# K3.3.2适应值分配机制
/ w! Q% @8 T" n
) C1 L/ ?2 z. A) R% R, c2 s3.3.3适应值共享和种群多样性
' `6 z3 T4 p" c4 ?( l( F# A% _5 z0 ]2 ~/ @! l
3.3.4Pareto解的概念7 w2 U2 f: l7 g, c" b
0 o6 g5 l$ E4 J( e3.4向量评价遗传算法
& P9 `% ]- X! ]1 s
/ d+ E' z4 k% O+ r: r3.5Pareto排序和竞争方法
+ U# c, s0 m1 A8 t% R% p; R5 x2 o" @
3.5.1Pareto排序方法
# G2 Y0 W" }: A# R5 _1 ~& Z' w% a) c4 I, c' i' c. ~9 F
3.5.2Pareto竞争方法, m h/ Z) f' B1 h7 Y, u
! m0 q& J$ v' X. R
3.6权重和方法
& ?8 m$ a+ r( e8 F }1 W
8 G- N$ n; A- I$ y3 [. X: i' Q3.6.1随机权重方法
" C8 q5 g/ S5 x6 P1 c: \, j) j' g! f
3.6.2适应性权重方法. {, U1 H* w8 X0 X _8 P
. ]7 H& B( u8 C5 ~7 j' ~3.7距离方法: U' [. _' v! d6 V$ q5 i% K
+ Z6 K6 b( {/ R
3.7.1距离方法的一般思想3 n9 F4 i& \8 I2 ^6 p
3 J2 E* X* @+ l3 K; }
3.7.2计算距离度量
- M& S4 q l- l: v2 x+ [& G3 O8 Z
3.7.3距离方法的应用( \* m& o: C$ |4 Q# _! l
. ^$ _( x% i1 v3 m& V" C; [
3.8妥协方法: k. ?9 e" Q8 ?" n" z( S
; M" E' q& a$ t9 |" j3.9目标规划方法# Y2 i8 l5 M, \1 j `
& E1 b2 C% X# x" h# [第4章模糊优化问题
; w+ }7 g" m& f8 d: _6 ^
2 D/ R. o- z3 o! Z$ e: F9 k0 S4.1引言' B, }$ d) O8 B/ ^9 | N+ ~: c
- O! U. W- b5 B% Z. d% B
4.2模糊线性规划
9 |! D5 d s" ^
" s# M# R7 k- ]2 v. k6 H3 t4.2.1模糊线性规划模型1 \" c8 V3 o! G0 Q. i9 {4 T0 a
& g2 C5 h! {4 E' K. Y) M% c4.2.2遗传算法方法
% Z% W, p$ ]8 h: s8 e8 u5 W3 q6 ]2 T
4.2.3交互式方法; L- Y. H) K0 ^ I) Z8 M
- D) o% M( M: E3 c7 _7 F- |4.2.4数值例子9 N! J! y# L' j
/ p$ k' k( y. g3 w; ?/ @( X
4.3模糊非线性规划& K' e: L" c2 |; K. r; |8 ~8 z! D
/ l$ p6 q n1 _. D% {6 |* s4.3.1非线性规划模型
8 \5 Q2 T* a; v+ j
8 v H/ d! s( w5 w; w5 g4.3.2用于求解FO/RNP-1的非精确方法
, K1 Z: V- t, q# _9 u" F- E! y8 I
4.3.3交互式方法$ D! w9 }$ ?! s/ }: s% D, {( S
3 Y) e, m7 r- v% h6 S$ Z1 b4.3.4数值例子6 D5 j! E2 f3 }% B* B* q- j
& d8 G! J$ m6 {6 o8 Q9 {9 B4.4模糊非线性混合整数目标规划
& h& Q( Y- s2 u* N
6 C: D( [6 Y% ?# c0 U {+ D7 v4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
& S7 n% Y- u3 n0 T: Q l9 M) l2 x ^- h6 e) d0 ~
4.4.2遗传算法方法/ v% d" s* k; N
7 w; Z2 [6 x1 [) ~6 X' A* H( E! R1 I4.4.3数值例子
, i' S/ r4 i; h% h4 @1 w4 S3 W/ ]* w. o5 l$ h# ~2 j
4.5模糊多目标整数规划
7 P/ N2 o# y/ c( S" D5 p( P& a
! {+ K4 K7 m6 k4 P4.5.1问题描述$ L5 _( g, ?% [+ Y+ H" S
2 o( A4 [, C7 @3 d1 r# R) Y4.5.2增广的最小最大问题
+ g# d8 z3 i# k5 x* n: `8 n7 H
& K, u0 w/ X0 w' U/ ?4.5.3遗传算法方法: i9 w+ o1 a' L/ S; k: u
: @( m; |2 [7 Z: H+ |% P
4.5.4交互式模糊满意方法
& u e2 Z7 f0 r- t8 y/ p+ P( W* p7 ^* t6 X6 o4 B: X8 C' r/ ^
4.5.5数值例子
* ]6 k1 {8 r) l. d9 N5 ^4 Y, M" B/ U, N9 O0 d
第5章可靠性设计问题/ p7 [: E( G9 z8 G9 `9 L* b
. F' @- Y8 g# N' m" P
5.1引言
6 W! y# @$ ~+ x: P
; d7 `; w5 I. K0 B; Q5.2网络可靠性设计
- c7 d# B7 m" F$ S% E0 T1 `. Z' Y* y
5.2.1问题描述
* G+ |9 y" f2 h& R' M! D8 F$ O6 i! x1 y/ _5 F+ l" _, j7 W
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法& }6 x2 P) \0 j6 B& y' M& t k
- J; [' n( J' T9 t G4 r
5.2.3Deeter和Smith的方法
- n+ u9 k) r6 e
9 ~+ o6 v! A( J3 _4 R- t, ]5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
F; R1 b9 S/ W5 L8 `2 j @+ ?
5.3.1双目标网络拓扑设计& R! }2 e! x- B2 l1 A/ t
9 h2 o7 M, r- K/ _# a& c$ ]3 h5.3.2数值例子: `' g+ h2 T8 @+ S7 q5 P3 L
9 X _7 Z/ F \: j$ w5.4多目标可靠性设计
6 z0 ]0 K* p# P+ t ]0 p! p) ~& }2 U, J
5.4.1双目标可靠性设计+ f# ~' E3 L3 O! t2 ~( N( T
" D) }* v$ L3 s2 {3 a U
5.4.2遗传算法方法
0 F) H0 W! L2 w& t4 w$ b- K
2 \8 Y) j9 J5 x( g$ O" J, |5.4.3混合遗传算法方法, G/ {- M3 n4 L$ i& N" d3 @
9 F: L6 U' ^: s6 o5.4.4带有模糊目标的可3 S7 W7 s5 V! C( i/ O6 g% z2 B
5 Q) g( h! F7 Y' a, _第6章调度问题. r8 ]# x# C* B/ }* L: i& a
/ F- K2 P# V& G. q9 U, P; T
6.1引言2 h, [# q; p' U, y' ?2 X$ M
! i$ _6 a( V' ?" P
6.2作业车间调度
0 ~3 S% A- r! A' e
6 n# F" F! q) `$ r6.2.1基本方法9 t# i- {: U6 X) T. c+ b6 ?3 P
; u; A, |/ t3 ]8 m5 n6.2.2编码: l' M* c! M( j' ?
) e. T+ T3 Y! r- ^: l6 i t
6.2.3适应性遗传算子% x% t/ t8 P- c
1 @* X- _$ I% {! I. m6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子0 u# ^" D% z9 c; r5 R7 b
! X$ B; D9 k: M3 U, F5 X+ A6.2.5混合遗传算法; m# Q1 r v4 e
% `& L) D2 k' e- L5 V2 ~5 f+ W6.2.6讨论/ X7 i" J) a( R$ ]
& \ L, ?& R. U- _2 _" G3 R) I
6.3群体作业调度问题
# Q- r3 Z' q `/ S
% Y& N4 C6 b: [7 U: a- Q. I0 h" M6.3.1问题的描述和必要条件' f; [2 A% p- e! q3 c D
' o2 C" L9 {( W. w
6.3.2基本运行7 |) U$ c+ Z z ^/ |! N0 |% P# d* l
8 E. F' i6 ^. S3 w6.3.3表示9 N5 q- b0 e7 n+ k; E% Y1 i
0 _: O3 c3 K' E- L8 i' d6.3.4评价2 S( H! g+ f3 g/ u
" U. O U6 L9 E3 a) ]6.3.5遗传算子
" R3 F; V9 h' f7 u5 n' o% K/ ^' e
6.3.6整体过程
; N( o/ p' }) K1 z, ]6 A. ^) L. X/ u" B! x' [! L
6.3.7数值例子4 X3 w6 H9 d3 a/ X a7 U( j/ W
/ V! c; w! y& \- _. V: i8 ?6.4资源约束的项目调度! K8 i2 x! J! |! G: ~# q/ e( C
, P/ r( u* B/ J, o( r3 r% s$ C: e6.4.1基于优先权的编码9 v" e g8 X% ^
7 I8 \- Z3 x; X% m6 X& H6.4.2遗传算子" i# k. q) T6 X1 E; [# k' i
& Q" G' E+ s$ J0 Y6.4.3评价与选择
5 }) o% Q( u- b( I& e3 ?0 E
" G& V1 i' a" \6 N, y- ?6.4.4试验结果# j9 @; j5 H+ G
7 G; ~3 `! s8 n% b8 w. W2 ]" e
6.5并行机器调度 P- r; H* N# K( `; x. n
3 `. ]4 V$ z+ g
6.5.1支配条件
6 q2 v' a5 J: Y; u7 l
. D, v5 J8 t, h4 P1 k$ A0 n6.5.2Memetic算法: O& ^& b3 S, X. X
$ w1 m) ]4 p9 \0 M; ~: T6.5.3试验结果
2 e$ g4 @6 a) `
* z( f2 q x0 J" N! ]+ ], Q6.6多处理器调度问题7 y7 c& Y" H: L% I% H6 ^
5 J. e4 \4 n/ i4 J# V6.6.1问题描述与假设9 |# {) y4 F8 g/ L
" C- t9 l$ r! H4 z6.6.2求解MSP的遗传算法
, p7 O: B# M% e( |& S4 a9 `( }+ Y, Y* [+ q
6.6.3数值例子' R9 y7 k+ [/ Q! O
! x3 d% {. N& ?8 r8 c6 X, R" d第7章高级运输问题
$ a# Q" v8 S/ A# L
3 S/ c6 o+ }8 D- ~) V7.1引言
6 K4 b' p. N! A' j* S* T
) a$ [* ^% H* ]& w1 D7.1.1运输模型# d" h6 O4 N" H" Q6 E! N# T
& V/ _4 n/ e1 Q
7.1.2运输问题的构造
( H. e4 z2 ]; ]1 n
3 n6 j* F% N) \+ S. G7 N7.2基于生成树的方法
1 A) t' Z3 }; b7 _8 C9 Z
; B; Y+ p& i4 w7 H7.2.1树的表示, a: l- w- K, ]7 ~8 P
( J: y/ G! j/ y- H+ Y
7.2.2初始化
+ \& k; S H! h, e% k& X
$ U# L# l5 I# w9 i* b: a0 i0 H& {7.2.3遗传运算* n& c& \; W" j
: s- R: n" G8 b' Y
7.2.4评价与选择
3 B. n3 _. }! r7 h& _5 S4 y P3 a+ V& D* n- A8 ]0 c' v
7.2.5整个算法过程
( p8 ?; ?8 ^ Q) ]
" k p0 P; s5 f- |- F7.3多目标运输问题8 P7 P' M. w/ }) c! N) [
2 i5 k- g, c( n( V# Z( |1 ~/ P7.3.1问题的描述/ ]1 V+ W* j( M
; W5 T- }# X! e7 Q6 ~) E, v9 E" @; V
7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法# I2 M: ?7 p1 a1 Y" X7 Y. X4 ^
) {* @# }8 r9 h$ o ]& p2 ~9 B) b7.3.3数例
) |) _1 T" b( ~. K, W& [9 r$ x6 j8 N+ ^2 ?4 n, U1 } B) X0 A
7.4固定费用运输问题8 }/ f3 J# Y; v7 B/ |8 T
' {) |: R$ }( }. v* s! d8 \3 p7.4.1数学模型
6 @9 O7 p! g+ \8 |: v, f
! P7 [; F- }$ I& o @5 t; ]7.4.2fcTP问题的难点
; e9 ^6 {6 F6 e$ y
9 R' y5 b$ D. p {+ y7.4.3fcTP的求解方法( m+ H- E* J* I" }& Q6 z
5 [! w/ y# P2 O3 y/ ]7 ? _7 Q1 d8 Z* b7.4.4遗传算法的实现1 `: `: O7 Q" C3 ~, ]1 v- {' N9 ]
3 P% o( o# C0 ?$ d7.4.5数例
; f' l+ _6 P* k- I. b8 ^+ V# G) X/ K
0 S% W" I, i: b3 [) m4 {4 r' l7.5容量限制的工厂选址问题
& w; \- O& c! H7 O5 U" `. x% l9 I/ n% s+ ]1 c; o
7.5.1数学模型
% o& T4 S+ ?/ u7 x( m' Y5 [- K) u( ~
7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
* i, p: I/ V3 I& P3 n7 K3 v4 y i2 @! y4 k0 u
7.5.3数例
; Z2 W/ U3 y9 G0 c) z+ `& V* t
: e8 l, x" h) f9 j T$ d7.6带模糊系数的双目标运输问题
, S, D, D" {8 P2 Y0 G2 ]. M* {& [9 _, m
7.6.1问题的表述
# O' H1 u. ]2 ^0 b: L2 s& P; e$ h% H/ m9 n, t
7.6.2排序模糊数, S5 b2 `+ u2 P2 J- ?$ X( D8 \
E# ~2 W6 \& g6 L. O# g4 ?$ T
7.6.3遗传算法的实现 M A+ r8 E- d1 b
( n* @. g# _. s# K: A( B; L7 s0 c
7.6.4数例
9 f& K6 X. V5 \, R* r. h. R
4 f! k8 u3 t8 q" E( \ X* c第8章网络设计与路径' `. D4 B0 ~: v* W' ^' x' e+ _
+ B; f; D: O$ o# q$ s
8.1引言8 u; k. i$ e" T3 l3 \' X+ ?/ Q
G N+ w( T- P1 y, `
8.2最短路径问题
`/ |; W3 q' E2 y# O( S! q/ k7 O* ?$ d
8.2.1问题描述
+ E3 u9 e$ N, R6 i0 ]1 X+ V
! ~+ I1 m6 P3 J8.2.2遗传算法的方法
4 r% k# o6 l! i3 h) k& C3 w
; ^; V; d1 I. ^) O+ @: w) Q8.2.3数例
! W1 ^* z. B" i* o1 I. i7 u. a* z/ f- G0 ^
8.3有适应能力的网络路由3 m/ @- K! v! N/ p
0 N- e! ?4 _7 z* D( `6 }" v
8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由! |" L g1 U8 s( o0 j# v! d3 ~5 A5 `
, p1 f2 [9 {# t' o! {" }8.3.2染色体表示
& L0 U2 S, n8 N r- s' M* O- `3 {8 \ Z
8.3.3染色体评价
6 A1 c: h* ?6 W0 {7 J1 r
) } c" X- {& s9 {8.3.4遗传算子: P9 C- b( p$ C- P6 z7 M/ `# _- E0 z
8 ~6 K h/ C [& r& @( x* S( P, R
8.3.5数例6 t) J% R3 {, q- }' K+ d
/ W Z4 f/ |4 v* @4 w, Y
8.4集中式网络设计7 h. e" B8 C$ ]& ]& h. |
- _ v; u6 n; g7 }
8.4.1问题的描述
t9 s7 y7 |: x6 ^- g ` b b( D% a: o- _$ t
8.4.2遗传算法- V1 S$ L g* w- C; O& ^* K8 r B0 v
( b! n' D3 x0 e) o8.4.3数例1 r+ B* n& ?" R# S" _$ o! c
" Z' E+ p# o% O; V q; j O9 V- y8.5计算机网络扩展* {' ?) j+ D H8 a5 v/ y3 Y
* Y4 V. ^! h- l" s& f# C* F
8.5.1问题描述
% a7 _$ L' g. R+ u3 Z; V2 p' t* F- e) y* _3 C+ s; e# f
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法( H6 K. d; ~$ j0 z; Q8 A
: @# X) j/ L3 c) Q! ~$ D: g* [
8.5.3数例
$ }; @" V" f; {5 ?0 G) D& ?% @/ C f i
8.6多阶段工序计划
& X' o& e* M; @& n" D" [0 i4 g
8 T3 x( L" V% D. o8.6.1问题的描述5 J. g( M; z' @& g* `8 C! V
6 }! d" |, |7 Z
8.6.2遗传算法
$ Z4 S& `( [" u5 x2 K/ n+ q# p, c; P9 v- c, M8 N3 l5 U
8.6.3数例
, _: c, ~- c _0 p5 P) O) z; c7 v9 {4 h5 O) y P; v, X
8.7网络上的M/G/s队列设备定位
, ?4 L( C4 Y% M2 E: m& F. E& x+ F8 b5 W5 C$ `
8.7.1问题的描述# g! A7 n7 D6 k5 f5 Q
. {' t/ u* h7 |" K1 V2 e
8.7.2进化计算方法) k7 B( N( w6 c X4 V( \
9 ?; q* l0 N* M: r8 b8.7.3数例3 o& d0 |' u7 `
9 y( T" x# `/ I: t: a% U$ g7 B r第9章制造元设计: z6 c9 J( d0 F- \+ k7 }
' z! Y) r( B% l
9.1引言) u3 {1 m$ _& @2 D$ v$ j4 i4 g
* k3 g: ]5 H, {1 M* Z4 [
9.2制造元设计
2 T+ J5 b% }5 i* I2 ]' e
% `8 K2 s1 F D) E9.3传统的制造元设计方法3 i, `. e6 N6 y( R- S
9 Y$ G% @% L; z+ X9.3.1相似系数方法# B! m/ A: ?, o4 {9 L5 a! `
( T5 _& f5 }8 }' B
9.3.2基于数组的方法3 L) h5 S0 k l! s9 Y/ }
# b) n0 c# Y, m/ ^" T6 D9.3.3数学规划方法( j! K: E0 I* h2 x8 C
G1 n+ M% J9 H8 S3 L
9.3.4图与网络方法& B6 \# @. Y6 Z+ k0 I
# Z: Y3 U% K% F1 d- [9.4遗传算法方法
( u6 h8 i9 z" S6 ?1 D, |: [- s9 G, E
; w! Y, @" B5 }7 c ^8 L9.4.1遗传子表示和遗传算子3 y+ \* e3 g1 C) g' m" ?7 S/ H
. @/ H+ Y) ?/ m1 O9.4.2Joines基于次序的方法
& U/ A3 S8 U0 F2 S7 c
5 n$ Q3 I* T* c3 B9.4.3Moon和Kim的方法: Y$ h4 @! X7 [2 p9 m7 w
$ j( Z1 }) v9 y* {# y9.4.4Joines的整数规划方法' s U$ Z: d3 {4 x5 I: }* b; }
& E1 O# O; u+ a/ L" r' ?% O
9.4.5其他方法) U+ }7 p1 N9 p) o" k
: }5 C+ g" W8 y+ U5 {) C8 F9.5可选加工计划的制造元设计% U+ ~7 C9 \& @) ^3 {
# q8 P$ b6 H/ A8 z8 @( [9.5.1可选操作和机器冗余的结合
! P! a+ X( W2 Z/ f1 E5 G5 Q0 t+ B9 l
9.5.2可选路径的结合
# i( r. ]: R( L+ p! _7 x; }4 q7 U$ P0 Y" u
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
. N5 V3 E7 L2 F' u. L8 ~; C1 _1 n1 \
9.6独立单元的设计
: X* d& Z* E1 @8 u3 F6 D( ]8 a, O: `1 H! B% S2 d
9.6.1机器类型数最小化的族群构造$ Z) b, @3 v( x2 F
* y, k; F, I4 W+ h5 L2 N9.6.2族群数的确定
. r( Z) o8 G9 {) J- w2 [5 A. b1 l' k$ {
9.6.3极小化机器数
& Z1 \* Q, x1 U( \0 A b1 l! m3 {5 O. T2 t) ?) K# |- @% G; f
9.6.4其他设想& I& n9 l( c' ?
8 I6 e# G w3 Y3 p+ f7 d
参考文献
( {7 x4 U. P8 N% v( g9 E( z" ~7 F$ Q4 c6 A& E& c. n3 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
' S* D/ d4 C: ]
有没有程序代码!!
/ R* @1 u3 H' A( r1 \4 T
想看看!!
[em01]
作者: wyf287 时间: 2005-7-24 01:37
有没有图论算法啊
0 L* K2 l$ Q; l% X& b8 M2 u! u最好是MATLAB源程序
6 X3 _) D9 d, o9 R- ]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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