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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
( D. W. a1 ~4 ]; {3 x英文书名: Genetic Algorithms and Engineering Optimization ( C; n. a+ i* U9 ?1 s/ ^" V
编号: 11297 % i J, t1 q0 N
ISBN: 7302074828
. v, N" b# Y. u0 P* j, w+ i. A作者: 玄光男 程润伟 , ^6 h0 J( j/ k. C9 E+ y3 U- [
译者: 于歆杰 周根贵
$ R9 Q7 d5 q: R2 o8 `* F出版社: 清华大学出版社
: V, B* r& i0 i9 k1 m9 [( U系列丛书:
8 F6 j8 Q0 e4 H _出版日期: 2004 年 2 月 , q0 n" J- u3 |8 b: [* r" O- Z
印刷日期: 2004 年 2 月 - W- V# [, t9 j6 w* X# d
页数: 391
& b7 t n7 v. s* V1 N; g开本: 16开
% u$ K# m* V) U( E; ~2 s) u" W* f& s' H- ]3 }
内容简介
5 ^; B- ^5 l Z% Y, u 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。 # {- y( H5 C, v" f; V, k3 q
2 L/ j! r- z. O5 I; m% l) p4 t
译者的话' H, u8 R8 @! o
4 G, R, |( d- g9 Y序言
$ i2 S' W) f: s1 v P! e0 i c4 A1 v! E' s' [5 r
第1章遗传算法的基础
$ R, {7 n* d7 i! z" |
" {4 D0 n" e. p+ y$ |! c$ _1.1引言+ j7 Y( _# y0 ]% ~2 a( E9 \4 p2 Z
- W- G4 x5 m) _
1.1.1编码问题% \* ]" x+ W. e7 V* E7 `/ [) s5 m+ m I
) ]8 k4 J( o, x# L1 w
1.1.2遗传算子
$ e! l* l- |0 K- R: M9 u% k- X* h# Q$ [
1.1.3选择% J% T7 ^7 |+ p& J: U
6 l! Z4 e \0 Z& A- `2 t* `
1.1.4遗传局部搜索6 H1 a ?! x: f# X9 | n0 Q" F' b
$ S v/ W7 Y6 @, A6 A% e
1.2遗传算法的适应性
1 }# u) m% J. v3 q: ^# Y8 n4 f# n+ H) f+ e' |. t5 V" w7 w. ?* g
1.2.1结构适应性! b4 f2 o% z) |& x4 X9 q I
2 d# L- z" [0 E9 n- M. E1.2.2参数适应性
( P6 ]% a1 J% |- c) D# {
6 Q# j. J7 n; ^1 N. X% X1.2.3模糊逻辑控制器6 O9 _: t; o$ u2 e
6 n! y# b [8 C3 V" [$ O! Q1.3遗传优化
6 c# u6 R6 O9 i, s2 E# y! N+ f+ W7 Z; y) B: ?' L% ]
1.3.1全局优化
# `7 g- r( P c* k9 Z' |; _5 G4 W) i/ J _
1.3.2约束优化
3 x" A) v. X' ^! T7 K, x7 o3 u7 ?: [5 J, w/ r+ |" f
1.3.3组合优化
/ a6 A: ?5 ?9 m; l! J6 N& [" J' i' e1 ~
1.3.4多目标优化3 U8 R, ?3 e1 x' {4 w7 F
! C! K" A& J7 ?6 E( M) Z
1.4近期遗传算法的论文% f1 ?8 L0 U3 G5 Z% @1 A
' d7 t; ]. O: h% E第2章组合优化问题' s" K9 O# ~; b$ [
- L0 r+ X8 p- E5 y9 b/ P( ?% a
2.1引言, M$ X5 o0 \" Y$ F3 g
/ _% e4 q$ s* B `6 j& S1 U2.2集覆盖问题
* r U) Q" U9 w
) u+ ]9 p/ w! h' E% J0 A2.2.1航线机组成员调度问题* g2 Z; u& I& J- [: i
6 L/ _( Q; b( m ]7 ~2.2.2遗传表示
, \% c. s" Y4 T8 {& B# h1 ~: L* Y1 N6 X
2.2.3遗传算子
$ a2 m! Y& C; k! @4 U: J
2 x' i+ Z; Z$ V+ s% S! ~2.2.4遗传算法! q; I0 s/ @/ Z: s* z% F: U
$ a! u$ d0 u3 R( C) b( B2.2.5计算经验 t. u P. w y
; H e9 U' B' q& M8 [( H2.3装箱问题
- ?/ Q7 g/ r% v3 O: t( e) D" t+ l' Z2 X' ~7 \1 {; n& B4 T/ x
2.3.1启发式算法; f4 U9 a6 U: l* ^: v
, Z0 s( f- L8 T3 X* b* f
2.3.2遗传表示
4 F2 n! Q' V8 d$ c: A
; i: E: s5 b9 C) C1 _; b6 q6 D' G2.3.3遗传算子
- V* b" w* Q) ]# Q, r) F, Q0 ^+ S/ Q1 E/ U: G# f% \& ~8 N& J% J
2.3.4适应值函数
/ X' s0 c( D6 \/ H# L1 u/ u/ K' R0 f
2.3.5初始化种群
+ q' _1 \4 Y8 }% p0 Y1 r7 y% L# A0 i/ W0 `# B: ?' v+ H( e5 B
2.3.6计算经验/ ~" V8 l# M0 d$ D( }( E3 z
; {" \) Y' B, A. W0 |) R7 m' I/ U
2.4背包问题, e3 [* Y/ k' T! ^. i- ]6 W# b! o
% E4 |1 I- A7 U7 |- t
2.4.1多选择背包问题# c! h# d* l. u5 m/ ]$ e
3 y1 Y2 G( I \2.4.2多约束背包问题1 R: z9 g( d) ^- {
7 r* a2 I' b; f: f/ V
2.5最小生成树问题! h" O" ~* w% v+ f/ R) s/ ]! M# E; F
, |# D+ L3 v- p* F- L/ n* G
2.5.1二次最小生成树问题
1 ^& y) u7 s/ g3 Y4 t5 V; W% k' y; P( a; H! r
2.5.2度约束的最小生成树问题4 j4 w1 ^3 @, C' Y
' V. V/ r `& b6 f& M! e8 a- ]& w: G/ H
2.5.3双目标最小生成树问题
# E" W+ Y6 d1 \$ y+ `" y) S7 G/ O8 v, X" I* R/ X- E Y( _
第3章多目标优化问题, i; b. }: E( u' v q" f8 D# N$ y
( L, ^' Q$ H+ Q. C, k4 G
3.1引言- N4 N2 V! Z/ P$ ]+ n
0 O& a0 {- o8 H+ c1 F! C9 R3.2多目标优化的基本概念
4 \& @. G" q1 F, e7 \+ f4 g, c4 h1 L' @" f; L+ A; b
3.2.1非支配解$ R* R0 C+ h) W% J' P1 F
0 \2 t$ t9 x. E* y1 q3.2.2偏好结构
' ^9 j/ j9 P8 J x+ J( [: e/ K2 r" x3 w
: m" u$ p6 {& Y6 |5 }, o3.2.3基本求解方法
# [4 v; Y3 L8 h) j0 ^! G6 g' |2 q ~
3.2.4问题的结构和特性8 C% t0 Q' e/ V2 M i
0 N7 d7 C( C/ p4 Z3.3遗传多目标优化
) i, x: ^+ ?7 C. L5 b( a* [1 B3 v! V/ {5 _
3.3.1遗传搜索的特征
; m! A1 I& y% V7 W
* I, c1 f( r3 n3.3.2适应值分配机制! f' y4 x: b5 Z
# A5 ?/ Z: H' \1 y3.3.3适应值共享和种群多样性
: T! ~; Y7 n o* M: R/ d1 q
5 C1 t3 G& t9 A, B6 `3.3.4Pareto解的概念6 m6 Y! ?3 S' p* m
& C" {9 ~5 U. X! @& B7 I3.4向量评价遗传算法& i/ M' \0 j' J. U# B, _ D7 P# @. v
! a' o$ K; Y) U3.5Pareto排序和竞争方法* z% m; t3 F a8 G5 M- P
4 M( f3 _; h: r& l$ r9 D- C# F3.5.1Pareto排序方法
& w- `/ F: I* h8 R6 O" D0 w3 x) V; c2 x _# @4 Z% z0 |
3.5.2Pareto竞争方法
! f, Z) ?8 e$ b: n0 K- l7 w; i* Q7 k: {2 B
3.6权重和方法
0 T% U" M: v* Q( j& u
- ~/ ~( j$ W( }+ M7 Y$ c& e3.6.1随机权重方法
7 x! i; J$ e9 a3 Y7 g# N
7 m2 z" d1 ^! C" l2 C3.6.2适应性权重方法2 h& \3 Z+ @9 y0 \% C/ ^0 }
* t- |) J2 z: [5 D( h7 g
3.7距离方法3 m2 m! {, c7 g( D3 r
s4 s" |8 ]$ {; P
3.7.1距离方法的一般思想
" Z; I" M$ @$ U7 `0 V7 [% D& @, J! d8 x' G) I8 Y+ q( s5 C6 U; \ X
3.7.2计算距离度量
! E$ p! i6 {* S) E; ~ H4 `+ A1 A; v2 I5 n
3.7.3距离方法的应用
: Z5 B c/ O) q+ @9 {
+ K/ C: o- X$ F$ C9 F0 O& i5 {# {3.8妥协方法
2 ?; G4 a! O/ i8 E6 s6 i2 T
* ~& l/ O' B) g* y3.9目标规划方法
( W$ ~; J, N1 i+ S% C7 e& \! X( H! Z7 a9 a( p0 W; P3 E
第4章模糊优化问题: {1 k) n0 c* I& d# k1 {
! d( x! q# G# `( w1 y2 L' k4.1引言
- c$ z' @; z- e ? ~8 b
4 d* W& y! \9 d! Q `7 x4.2模糊线性规划7 i- L1 t- x5 d+ _% l
+ X# I4 P d9 g8 P8 q8 K2 J: E4.2.1模糊线性规划模型) ]+ h0 W( Y+ O
/ A' n2 |7 W$ o. W/ p
4.2.2遗传算法方法' w) J" U; k7 \7 a+ t
8 j; p3 D' Q% X/ L3 ]4.2.3交互式方法
5 b8 W8 [& h+ i2 m* K' B1 d4 ^3 F7 v
4.2.4数值例子
4 i ~6 L$ Q1 H* ]& x- ?6 e! i
9 P, x9 {* s9 ~- C5 C# ], R* r4.3模糊非线性规划# r" X% g' c: F
2 |7 y& D+ k( j% R5 m; a4.3.1非线性规划模型' i: E+ A, M$ d- {+ z, ]% ?: v
- h/ e& j/ j0 H0 X) H- C4.3.2用于求解FO/RNP-1的非精确方法
" E- t, X5 Y' J2 ?) i2 \8 _" Q% a8 ^# i- V; M3 B( }+ h n# e
4.3.3交互式方法9 M$ Z. R- j1 q0 H
+ S2 L, r) W: q& W! z9 p9 s I. W: T0 a4 `
4.3.4数值例子
+ N. V+ m# Z2 G- x6 A+ x7 Q. v
& I1 X @6 I( o+ I4.4模糊非线性混合整数目标规划
" ~5 W9 ]' g! H j1 {0 [) a+ t e2 ^; s' N5 q/ l! g b$ B' I. m
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
0 k" _( A+ K1 ^) V: ~5 I* w$ Y# V+ l- P7 E) M% q( N: Y7 A
4.4.2遗传算法方法
$ e$ C a8 s9 {8 f# F
i g0 y( }2 g ?: m6 y4.4.3数值例子" v+ ? x, I. N4 r) q' ?
) p; ] B) u2 S( r
4.5模糊多目标整数规划
- o& m$ P7 [- ^; F5 v" T2 m# ^" B8 g0 i
4.5.1问题描述$ n+ n- o P$ ?: w
) H1 W0 R4 c! V- m5 r' X2 `4.5.2增广的最小最大问题
/ r( t& t" M. ?5 I, p
7 T6 s; }# o1 u. W: Y( x( `- W4.5.3遗传算法方法 X$ Q7 J7 f9 ^- O! N: B! t
) K6 Y/ O$ [; x4.5.4交互式模糊满意方法- o6 a+ j5 h' h3 m m. V
. N# Q( C& `+ C; E: w0 r9 Y
4.5.5数值例子" T( x& @5 }7 s% q) y. S2 x0 d: @# Y
8 _; o7 ^3 A' E- l8 }' b/ Z+ T第5章可靠性设计问题
8 H* m: m7 `& l0 ~% |& U+ C5 `
, k$ J/ P8 C5 `# u& T. ]5.1引言
- E( Q. _. w X4 C5 e+ X( p' s% Y
4 ]) ?! f2 R/ G/ p5.2网络可靠性设计& r& C3 g8 w- g5 {. z8 R, U4 m
! C7 b5 |* \- m. H) u0 G" I5.2.1问题描述% O+ d/ u' |3 c8 n; q' @
7 n9 j( o, ~2 y1 t/ `# a1 x5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法& r {5 ?" m2 r& O1 D
8 ^" C' k& `0 B. ?5.2.3Deeter和Smith的方法
2 O( y# D; \5 V4 ~) B! k# R
8 M! G, a6 P1 g0 w# ?+ i5.3基于树的网络可靠性和局域网设计3 _. Z6 T0 m! D/ C! g
; S( \- E. z# m1 Z" U5 X7 J5.3.1双目标网络拓扑设计
8 C3 L0 _6 c% R: s, I8 j- \% v8 A9 `* F* R
5.3.2数值例子
) P' F* M* B* a7 ~# ~4 R/ ^3 N+ |6 K
' k/ _+ S ~& c( r7 H2 ~1 T5.4多目标可靠性设计; N1 Z' Y* }( ^
3 W6 Y* ?( W( Z4 M7 H3 `# ]5.4.1双目标可靠性设计2 s, @8 P7 l* j+ W6 C
) D0 L e. n" O |5.4.2遗传算法方法
- l. \4 j/ ?/ W4 K: b, j0 i6 k: v- V5 o9 p# j+ K4 ~% a, \
5.4.3混合遗传算法方法! w% H4 f% a4 L
% e% C& y1 I. V1 i, w1 V2 z( d5.4.4带有模糊目标的可
# k7 g, _% i7 N' a
/ w: n# G* @3 d$ Y% |; @3 k% `3 H第6章调度问题& U+ O8 a) A% t
5 B1 v1 }8 a! O: P/ k4 c
6.1引言
! {) H6 o% Z6 ~" n9 n: u$ V
- W; u( Z' x6 o0 a# Q) _' e/ ~6.2作业车间调度
9 Y$ y7 J- j0 X7 U( O
3 D# e# o6 g; N A% r6.2.1基本方法8 G" ?7 t) W* K4 I% p" i" D2 w% O
( ?0 J% n4 H3 A9 u1 G' w- U/ G
6.2.2编码7 g F% o" H3 C: r z4 M( C
1 F/ F% q% X8 e1 I2 c6.2.3适应性遗传算子
# \2 J9 w& i6 ~
! Q8 ^+ m* V( x) i2 s$ _6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
6 \" e6 @" X7 p, i
) c9 e+ l$ { A X" R6 K7 T# m6.2.5混合遗传算法
# y1 _. }& a8 B( q' |! N) A! \
! ]3 y! J+ U% @* ?. w, E! r6.2.6讨论' E" m! n8 J) f! J
$ @9 R \' K0 W) K9 D7 X; {6.3群体作业调度问题- p) |* u( V4 I5 r/ Q
8 w6 B0 c5 I- z6 g6.3.1问题的描述和必要条件
, L' Y0 w- S9 h# `9 m6 O K& B5 n l# M4 M; J& s. p* |7 W
6.3.2基本运行
% t3 K" ~- i% C. L: D; i' y Y2 V0 T, b+ s; ?+ B8 q
6.3.3表示
8 d" X. x! ^7 i) E7 M/ n5 ]" y$ N5 o5 X B
6.3.4评价
! N# f9 [" d( f: e7 ]" c! z( T* N! B- c% }; T% s
6.3.5遗传算子7 a& u& p7 O( k0 f; k. Z4 |
+ P/ z4 m% @ L8 r8 R S3 x
6.3.6整体过程7 ]' }. u( t* C7 g7 Y1 i. N( f% y( T" C
* O, J; Q6 G' b$ j2 d
6.3.7数值例子* W) v6 w2 P( |9 G6 A+ f
" S9 D% }- M$ x u0 ^5 v' T6.4资源约束的项目调度/ ~, I+ W, Z) U; ?' b1 V
! A$ D6 P; M6 x2 F6 s: w4 f
6.4.1基于优先权的编码" z. B6 S* f, q
- F. g* R1 S+ d5 ^8 O# Q6.4.2遗传算子$ U5 T l9 A# k3 k
$ x* q- E; B; j6.4.3评价与选择# B/ o- t/ J0 }8 ~! \' \
; f' C( B) ~8 r
6.4.4试验结果
7 y7 V" d& ` y! K. ^* b+ y; O
. N7 @: x& D; \) o, j. P) n- S! p1 i6.5并行机器调度
) S" c# k( w P( s2 ~) T
2 g @; V& `+ o4 q4 [) B5 G, N6.5.1支配条件
* y( `; c& E: e% }5 `+ J! I: C0 r# K, b, J ]
6.5.2Memetic算法
. g. L) |% Q/ K+ H+ h v+ o1 [' L8 R/ r% D0 K
6.5.3试验结果
" Y! q4 K) z1 ^2 T! E
9 \$ f& N9 K2 ]6 ~3 G# x6.6多处理器调度问题$ _; G0 v# w U- [
9 T& y6 q0 H) q: o' n
6.6.1问题描述与假设+ _( }3 E$ ~: d3 o, }9 ~& r4 _; j
7 f) b# k" a+ V1 R
6.6.2求解MSP的遗传算法7 j: q: m$ ~# q* }
$ J# ?$ v& _, G5 ~, G# Z6.6.3数值例子
% r: G" `# w1 d# W; J+ O- Z- L: X, f( A$ Y- M
第7章高级运输问题: I& _$ f7 V; q
/ y) A" @ {5 H5 ?6 u3 p
7.1引言& a1 A* n! t( K
& X! ~7 O$ N, o, V" G# c% t7.1.1运输模型
3 u/ e: C D- e3 S6 @! G7 t' \2 T, }/ d4 U! k: r- F
7.1.2运输问题的构造; [, w }: O5 b. ^1 Q+ A
( |, e# `) {0 i; D
7.2基于生成树的方法' Q1 x! h: d) C: f: w- e9 L3 j5 R
4 g- r6 X* v1 v) A ], H1 j+ o, t, Y
7.2.1树的表示
* x# Y8 H+ L: }% V$ [
8 _) p( W0 h9 X# l1 V( P2 }% W7.2.2初始化5 ?* j3 S* v& h ]; L, m2 X
# T3 h% O4 @- G" M
7.2.3遗传运算
/ Z2 ?& ], ~9 x3 c7 S) L* C6 c2 V' p3 h, s/ D5 o2 n
7.2.4评价与选择
. Q2 U8 ^& O1 z- [6 S# Z& }9 ^% B+ i
7.2.5整个算法过程
/ [9 N! O* K) m6 Q. `2 W0 n5 c+ l
+ J5 P& U0 H$ s) |8 S, t7.3多目标运输问题. T- Z/ E* X$ K" Z) b
% W* R+ [1 d" v6 R! Z( e
7.3.1问题的描述8 }5 B" `6 ~, ]0 B
7 `- m1 h. x6 ]
7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法- t2 t3 d$ B# p O$ ]6 L! A
0 @/ @" K. \& l' F
7.3.3数例
3 ]' K+ a; J$ y$ Y' |: |/ T" T; Z8 [7 p5 g1 l& B! p% ?. U& M$ T
7.4固定费用运输问题! Y9 k* [0 y' P$ Y v- G2 Z: m3 G
! r; h+ _# { z; q
7.4.1数学模型
8 e+ m7 h6 L. ]9 a2 G! t9 K( A$ u7 `1 B* U/ \8 ] F" U* N
7.4.2fcTP问题的难点
% ^& `; S: d: M0 k. s6 F# m
( [$ q1 o! |# s1 Q. d- I" r7.4.3fcTP的求解方法. c4 `5 W- j: R) x3 f$ y
" R9 T! u; Z$ c7.4.4遗传算法的实现
5 V" x6 k5 N$ j/ \% |& O) c* ]$ n# V' g0 R, V! D
7.4.5数例' Z, h3 V5 o g1 h" K6 ?6 s' H
1 _) v" ^5 {" D4 A0 l% H7.5容量限制的工厂选址问题
/ P5 S+ Z! p% ^& x1 e7 {* c. `% L+ v
7.5.1数学模型
, w" Z' ?& v( S' b6 [8 J
4 M' S& R7 R( `# d0 T* \! I7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
5 N/ U- v& Q( O( K# O2 E. M7 q
1 K& [3 |0 [0 W- z7.5.3数例* ]& L0 w7 ?% s0 a
( W* |% P; v" a( ?* [' @/ O7.6带模糊系数的双目标运输问题
2 Q S+ |* B5 t
1 T! j& E8 u# y+ k! S7.6.1问题的表述
! \8 ?% a5 X" U2 Z! }7 I
! w9 {9 G3 K3 _" p6 x9 f2 k. U2 a7.6.2排序模糊数
% g# G- X- l1 n. \' p+ M( Z) c0 V5 ?6 H: A4 k: [! r' {
7.6.3遗传算法的实现! @& }# h# Q4 d* R2 F# m
/ z; w7 X/ F- n8 r, N7.6.4数例
# B% k, s1 s: i& p" }
$ X: y+ w, p$ x% l9 f+ K* F第8章网络设计与路径
5 f6 g" w! l- H7 [7 p3 m( @8 I7 t/ r
8.1引言
6 g3 e* ]8 ^- E$ t7 |' U* E; Z7 w, Q; R( J9 p6 u; S
8.2最短路径问题
/ U5 P' A! F, ?& Z3 @6 ^
' v" [$ i- A n O! M8.2.1问题描述* u8 c+ k9 |/ P2 J/ j( s
! j N8 A" e9 Q1 ] v
8.2.2遗传算法的方法. u+ J) L2 K$ A V$ `
, O9 X1 N5 T! W5 b( d- O3 B
8.2.3数例
" F2 ]) N3 [+ m5 Z! b
& D- x0 f# K% s" `- \$ d8.3有适应能力的网络路由
9 J; h6 P. X" s2 [: c9 ?) ^5 e
9 o# \1 }2 M! B. H$ m. w ]8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
2 j" L N; w7 I6 K5 g# j, w/ u; e6 p# E( L$ A
8.3.2染色体表示
" Q0 G T. f. ]: y1 P% @0 ?3 A% T* ]- J4 b" }
8.3.3染色体评价$ t5 f* r! K- r4 T' k/ V5 Y
& l) ~' `9 x- C4 t5 b+ {, T0 [8.3.4遗传算子7 r2 z, d$ ?; ~) `$ J: [
# f+ D/ `, A' @' a+ N& I
8.3.5数例: a$ I& K: f; \! X3 x
7 e! x7 _. O2 W8 Y' _
8.4集中式网络设计% @, L* n5 g) E3 W3 |; H. ^
7 |7 C+ O, b. D2 q6 B7 K- z8 Y8.4.1问题的描述
# O6 U) w' f. i2 Q; X, C2 Q- `" k8 }4 N2 \3 z- g. R
8.4.2遗传算法; y# z8 l( b7 W+ k" T
" b# K5 u( h5 Z6 @0 _8.4.3数例
- x9 y+ N( I) U3 _- Z. e
' Z" v1 g- b' _& q1 j, K. f9 |8.5计算机网络扩展
7 @1 p7 ^9 v" G3 ^; y6 c9 L" `) s5 y; W! |- Y1 a- C, {
8.5.1问题描述6 B h/ a4 u$ F* S) a
* \. R+ B5 ]; w
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法3 `% P4 s" H; H, H4 f$ \) x( x
' c- M' |! s, A* s( f
8.5.3数例
8 r$ t3 V* r- C6 x; q0 H6 ?
" O( v! T' c" K6 z. R! ^8.6多阶段工序计划
4 D* F8 l% d4 Q1 B P/ u
+ x t6 V5 I0 h8.6.1问题的描述
7 Q Q: B% b1 ]8 X4 K A# ^* i! F
8.6.2遗传算法: |1 }4 ?. }# ?! U3 @( A: I
$ w2 O. w0 Y! o! ? d' [8.6.3数例1 G* r( ?8 U) K4 O7 ~9 q. K' v! B+ i
; i% J4 ?+ J! s% _8.7网络上的M/G/s队列设备定位
5 K+ _2 i& u% _7 D' Y& D( U9 _5 F, K9 s
8.7.1问题的描述& Q' H( a% o; O' o3 d
: |2 s1 B. P, p( j! O
8.7.2进化计算方法
3 L" `/ E! i7 |8 P7 q0 g; n) f; l9 V' w( T, m; F5 y( V
8.7.3数例
' J7 [# d) j/ d: D2 Z$ e; ~( _
第9章制造元设计
/ t, r( S: v* d% y1 e7 c2 [9 L+ O
2 ~) V4 D& L2 M( {' m8 J9.1引言
& c9 H% G. a+ d
* D; {9 j, @% K+ R' N6 O4 c9.2制造元设计( z9 [4 L) ^' g+ j+ f+ M- W7 D
& w8 \$ m# _ ]: h. N, a; l$ F1 K. u1 ]
9.3传统的制造元设计方法' r5 \/ R$ d3 l- T
' }( c) H9 ~4 ]* c' T
9.3.1相似系数方法. s2 K& S. M h/ S0 o( E1 x" g( Z
( _( }* t8 ~: n% Z9.3.2基于数组的方法7 u' @! H6 V2 T( Q1 ^2 q4 z
K, h" {0 G. v& ?- X! m* \9.3.3数学规划方法
! h8 p* x# \9 z& O( ]+ y' L
, a ]4 N0 k9 o; f4 U0 c) A9.3.4图与网络方法
0 d& {9 l$ L! V/ j$ a6 m) l% \' k8 |8 D+ [
9.4遗传算法方法
2 I& Z m4 o" k8 Q% Q2 F# H1 L% M; z# v- A8 y- o
9.4.1遗传子表示和遗传算子
8 Q# K, R6 B$ j
/ x% @+ T7 G0 j6 |9.4.2Joines基于次序的方法
2 |( m, a' k" |6 h
9 `$ v {+ l4 A" ?! d9.4.3Moon和Kim的方法
$ x7 _6 c) g7 Y) x$ ?7 ^5 e K6 {% N Q8 K# [. }
9.4.4Joines的整数规划方法
# G; i# |" z1 M, ]7 S9 X6 Z7 H( M) V/ @/ j2 e
9.4.5其他方法
/ R0 u0 c+ s' p: }! E# Z+ @/ i3 F1 q
9.5可选加工计划的制造元设计
" b! g: y; `8 |, j: _
7 x' \9 h4 i W) ?9.5.1可选操作和机器冗余的结合. S# @3 n. g! m, s% }+ H5 E* G
- W' m Q. f' r9.5.2可选路径的结合
; Z' X, @$ ~& L5 y2 D
, [6 j; N0 R8 h: S+ L: Y1 q9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法) O. u V" O7 w- b4 Z M1 g) }
" T8 W, d& _. t( z7 B, I3 o3 a( g9.6独立单元的设计
: P5 @$ T: u; r1 Q& {# D& g8 |3 r( X
7 B9 L8 o7 [% l6 m: v9.6.1机器类型数最小化的族群构造6 I* q5 B( C- v/ D
1 C3 D7 j, q+ J/ P
9.6.2族群数的确定, E/ w7 Z' c u0 _8 p
, _, l( v# l1 B9.6.3极小化机器数
# n% Z/ R/ q J+ {7 c1 a* D, @1 x7 C$ ?$ Z" w6 d
9.6.4其他设想
* ~& C$ u0 s% q0 C6 ~# |9 z
) m- l/ f9 F: y5 O' V参考文献0 f( v% W+ ]! J& p+ d+ U, d) ~
, V* Y5 d& G6 f% S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
. z; u/ L* ]+ U! h8 L+ }0 H
有没有程序代码!!
! t' S7 G% [9 r0 V2 j
想看看!!
[em01]
作者: wyf287 时间: 2005-7-24 01:37
有没有图论算法啊
$ d4 j8 T4 I% `% |' i
最好是MATLAB源程序
# l+ i& {) B# n0 c
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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