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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 1 \* E' w. E1 n* W, ?
英文书名: Genetic Algorithms and Engineering Optimization ( e/ x- c* y8 V: Y( O5 w) q
编号: 11297 ! R- D, `/ l7 V
ISBN:  7302074828 2 \7 w2 a' u7 |- S. B
作者: 玄光男 程润伟
3 W" S+ r3 M% i( ?; i; i译者:   于歆杰 周根贵
- w# Y" T( W& }出版社:   清华大学出版社
! L  R5 S" r! T, o5 i系列丛书:    8 w3 \) b% P( W# d1 @  L7 H7 S9 N" `1 ^
出版日期:   2004 年 2 月 ; U6 f( O  E9 W. |1 q! E! n+ f
印刷日期:   2004 年 2 月 ; }1 i( o. z$ G! f' B* `: \& `
页数:   391 ) R4 g8 s! s5 e& o4 t- e" Z
开本: 16开 " y( e0 G: J8 D; |7 Z

. ^3 T: G4 u' V4 c3 n+ E1 b( }内容简介4 j5 N5 W8 Q& t+ t/ Z+ E5 E
    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。
) [0 |- [. ?! i9 i! ^
" }( P) Z9 g& e0 F8 L5 x* J        译者的话
0 m' V6 _- L/ d2 T6 ]" ^; n$ `4 e* j8 @' E1 A
序言
. o: k. j& S+ e- W/ X+ c& F8 }. j! D% e7 d. B; P
第1章遗传算法的基础
) E; y; w! X; }5 n- E9 {$ P; d& n9 L0 l, Y7 V
1.1引言' p( p5 H" t! |. v4 F& B

, K5 x: C8 g& X1.1.1编码问题
: z5 Y- s& ]2 q: h
) k- g# [/ d, m1.1.2遗传算子6 W/ Q' b2 E& a# z. t* K

4 Q& h/ J6 }  l% D' P1.1.3选择
( L7 }$ {7 G& a6 E- }- b9 W: n: |2 P) U7 M# \8 ~: o1 S
1.1.4遗传局部搜索' m- S$ ?6 r# t
# X' ~8 R& K# R/ H; j6 k: A( i0 T- q
1.2遗传算法的适应性
* z( Z- c  R7 ^) Q7 r, T
/ K2 a, G2 O1 R1.2.1结构适应性' s: G" E  J" c( ?+ o
6 s9 i! u9 F: m  M
1.2.2参数适应性- b0 ?5 ~! H  _: n/ ?3 x1 j

3 @" m3 T" H( I2 a6 |0 O1 U' z. x1.2.3模糊逻辑控制器
' e7 Q, R$ b" {9 l1 w1 w3 P- Z3 T3 S& j9 G% x) H4 T' ^8 n  ]
1.3遗传优化
/ e' r: H0 ]2 w9 J. a8 ~2 F* i. M
1.3.1全局优化% Q  K1 e6 Z) M# Y" u+ g3 m8 {0 w& p
0 d- s1 t8 f# T+ G" }2 Q
1.3.2约束优化/ w$ v6 l/ t4 a7 T$ R
. u* E+ d* ^/ Q9 t/ A
1.3.3组合优化
6 y: u$ h5 o0 W# g8 [: D  w
3 [  V0 h( p( E& t  q1.3.4多目标优化
) |) W0 `1 r  x  _- c7 Z" O8 m1 v* i/ k$ I' @
1.4近期遗传算法的论文
$ x1 V& W: q# X7 S; J
/ H5 |* v% |& V第2章组合优化问题
# `' ?5 |; a' x+ ~2 y: h1 R
5 m; e, E- T7 H  h  @, c8 F2.1引言, ?' |+ f9 O& n; u6 j

# e& f: T: Y3 \5 r2.2集覆盖问题
+ J: e( i6 u* }$ v8 E( B1 V' X8 J  F, g/ V/ O* X
2.2.1航线机组成员调度问题
$ G+ ~) k4 S! Z9 l2 r: }7 k+ R2 b/ y5 f$ p) @; d( r! g+ t& p
2.2.2遗传表示
8 c. \! F: Q3 l4 C, q& x7 y$ X5 c  l/ X
2.2.3遗传算子
6 _$ X# M+ d( A' D9 b3 y9 }" E
, v1 G8 U" L0 }3 e6 w" j2.2.4遗传算法6 Z4 {, K+ m; K$ j
5 `" c# }& S" w! v5 G8 o* m
2.2.5计算经验/ d# P' ?* z" ^$ y

/ f( W8 L. S0 F' @6 Y2.3装箱问题5 }& v& N/ L& s$ f) L/ g) S
& [7 I8 z4 J" ^2 W( ^
2.3.1启发式算法* [9 M& H, D" v; C8 b

$ c& Z1 y" m$ X' e  I1 M2.3.2遗传表示9 T, j; {% N) y( c7 j
( V- a' l. e7 f! J9 s% r" m/ ~
2.3.3遗传算子- [. z( g  s' }

! C0 \- W* `2 e- a; X% _2.3.4适应值函数0 W/ n* {6 |$ u( |' k$ P$ T

; G# X" p7 E4 V2.3.5初始化种群
- `; J! ]& V1 t; @- {+ h7 q
- {0 P+ y# C; A( o6 P2.3.6计算经验; j1 m# `( K; ^; {
8 u$ d1 n; u0 h: T2 Z
2.4背包问题
: [' y# E7 L& O' g8 c
5 n9 d) e2 i2 s2.4.1多选择背包问题
, K0 u& j6 C/ H; r: F% U. {# P( c8 A( W2 Y/ L# _
2.4.2多约束背包问题+ y7 R* B8 _: s4 w! I. `2 u

# E  r1 g3 ^3 f  |/ l8 h6 P1 v/ J2.5最小生成树问题2 o2 N9 u( c8 q& ?( c% _, E3 q

: I# X0 e4 b- U  }! n; D& [# W/ l2.5.1二次最小生成树问题
- s# ]6 @( k8 v/ ]$ ^& y, o, }# ^
' s8 O' S/ t: G2.5.2度约束的最小生成树问题, O2 N/ i/ ]. r2 z) u* M* t7 M
6 A1 s" V1 ~4 g& U6 ?$ x
2.5.3双目标最小生成树问题  A2 w2 |$ I) X

; G- \+ t: [5 ^/ M第3章多目标优化问题
$ o& s" w/ K+ [! C5 m$ ]3 P9 ?0 d- }5 P6 _% T! G* y  @
3.1引言$ N* g4 R9 y  z) d
" C& K$ A9 b3 J% K4 L8 \
3.2多目标优化的基本概念$ s( ?6 Z, V% |) P) N7 \) T

5 G8 h) q) x7 A2 D( q3.2.1非支配解
( B6 w$ B  L1 |" v! Z
6 `2 U0 e5 a3 i* g$ \3.2.2偏好结构
9 x# @. Y: r- l- H0 J! M/ _- B5 e% d2 ^' d/ p  W' S
3.2.3基本求解方法
1 |5 s  _. f2 r6 k+ [) A! u; ]& Z; h: `# z3 W& y' b5 F
3.2.4问题的结构和特性6 C' w/ k' N$ n! D4 Z

, a7 f% w# p5 D. ?% M* r9 B/ K3.3遗传多目标优化
1 v. C7 |) ~9 i' Q0 \: |! ~" i# C- _+ C- h
3.3.1遗传搜索的特征0 `* l* q5 L8 X# _# _
- \# P* A% c0 U3 Y  {# Q
3.3.2适应值分配机制4 h1 A# V5 H, `
- W9 f  t; i4 G" S2 m* y
3.3.3适应值共享和种群多样性
( `5 P: `- j8 G' T& C$ D/ k; k  z; P  Q7 |" I2 \* v
3.3.4Pareto解的概念
* H/ X, ^  n  o2 L0 m) X- K8 K2 V: u: K' O
3.4向量评价遗传算法' t$ h! R" q" w
6 E  {1 c' G: d4 H/ y
3.5Pareto排序和竞争方法
+ K0 k8 k- r( \8 z9 q& k% n: i, q- B( [/ s# e* C: R! B0 C+ z/ v, Y
3.5.1Pareto排序方法
' d, Z3 Y8 H$ e' `7 C% ?1 M2 t2 P; n" V
3.5.2Pareto竞争方法) d0 \  p* r9 v7 r7 O
# o: u7 E+ C5 F, V8 o: K
3.6权重和方法
; H3 {9 ?! K5 m: X; f" [
0 L* [+ Y- c" ?$ f* x! C( f3.6.1随机权重方法
# \* ?+ M2 o1 q# k8 ^2 b3 `
$ |/ Q& O' t5 h) A3.6.2适应性权重方法, w: I* i0 E# R
( j: H# T( c8 Q- Q) y7 Z( F
3.7距离方法5 G+ s3 O. |, c8 B4 f

- B" [, c! D8 I5 {6 s. F7 Y3.7.1距离方法的一般思想
( k" Y+ N/ ]" a8 n5 A' Q* }
7 F. N/ J, p) N! N3.7.2计算距离度量
& m% q* a& ]8 t4 x
  E  V4 D5 v5 L# T( J& y7 J3.7.3距离方法的应用% g& Z1 E' @) t6 V

! j! v7 C" z2 V9 c( a3.8妥协方法
; T3 }+ D$ U) `* L1 E6 x' |
8 g$ W6 S* P  Y# b! X- G3.9目标规划方法
; X5 {# B% e! J4 C
! Y/ A" H/ C. N' P- i第4章模糊优化问题
8 t; k& F; v  t; o9 W' ^3 r; q! y, j8 e& }: y' W$ g6 |5 y( o
4.1引言; M7 b; ^  I- k4 y* b5 {# t
/ Q9 O7 }' s) |
4.2模糊线性规划
6 J$ X2 [% `+ S5 a
$ V# u) e( C5 }4.2.1模糊线性规划模型
4 k  i; T, m9 J; p7 ~9 k$ e: b, ?2 h, T" j8 m! P% C
4.2.2遗传算法方法1 a, M) u+ ^2 G$ W9 a- H# k8 z. ]  k
1 t0 K; E* b( i: m" E( g$ i0 P
4.2.3交互式方法% T; ^/ L# H6 ]1 d5 T) M' a3 r" c

$ ?) V& Y: s( \; O! z6 Q4.2.4数值例子# J) U- l$ e% T' o* e: m% o
9 f6 ]0 G, B! l+ Z7 i! U$ P$ ]9 M
4.3模糊非线性规划
2 p- R' T  E1 a  Z6 i0 Z! c4 q  p8 W" Y9 e  P2 `+ X/ b" F1 _
4.3.1非线性规划模型
% j9 D7 C  T# K4 G
! U0 d! e7 `9 R; N4.3.2用于求解FO/RNP-1的非精确方法0 ?9 R" {  `# ]0 |( Z1 |
2 x' G+ X' H1 e+ N: ^3 P) z
4.3.3交互式方法
! z. B; @! h* Z8 ^( R  h. u2 Y. a7 c2 j& r) F; r' T! r/ _
4.3.4数值例子) {; }# b+ K. u6 R

9 m5 Z! ?1 M4 v3 l4.4模糊非线性混合整数目标规划
. p5 |, k6 K6 q1 c3 C) {. O& P$ S0 }: G0 @9 [  C6 k1 ?
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
( o% O, p: a$ p, I0 V
" R$ Z+ x# F* L/ |( ~5 Q) s4.4.2遗传算法方法) N7 p" B9 a) Z& b8 M

8 c  R% c( u# v9 i. g, K7 N- g2 l4.4.3数值例子
1 @! d5 ?6 K' v' b. Q, B! I) y8 k, q
4.5模糊多目标整数规划3 P' ?& E, M2 e

8 a# [- x3 `" E2 P) ~2 a1 X2 A. m4.5.1问题描述
6 _* ]8 G9 C/ [# j% [$ C3 A9 }( ]: [% \. Y+ D9 A$ m* @: y6 C$ ]
4.5.2增广的最小最大问题0 x" y: v2 x5 P8 J: v. H
  `/ u: s3 I3 k4 ]# h
4.5.3遗传算法方法
6 v7 p7 [+ W/ C# a& c  ^: h( h
3 d4 h; {# \1 a; J4.5.4交互式模糊满意方法
$ H5 z7 y( X* y- K# E& t
5 S, D1 ]% J7 R" k" u( A4.5.5数值例子: `$ G+ v+ T5 @

9 C; [! d2 d0 m9 u9 @第5章可靠性设计问题
; e/ p8 w& G) \& J+ z. l1 R2 ?
+ Q3 Q  Z2 w9 [  ~5.1引言
* j; a9 H( z6 e* A+ x& Y& |) }( S) E7 }# U7 U7 C! \4 j
5.2网络可靠性设计
$ I& p; l/ \9 ?$ C5 x6 I) h
( U9 T$ L1 l9 X: z% H: i7 c5.2.1问题描述
( o2 O+ N/ `/ G& P' v6 G! L$ @& `+ S* p( Z$ g7 t
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法. ?% X: D1 _4 m2 D6 N

3 c& [  I+ M. ~6 R4 J  C) ]: p' V5.2.3Deeter和Smith的方法4 S5 r* x# R1 k" ?+ e0 S% o
, d, i  j4 u1 f! n' k; V  _
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计! A* t1 Z0 ^& Q9 n7 O

  l) T( t8 Q/ B3 T- \8 N) m" Z5.3.1双目标网络拓扑设计
! L. n4 j) U  x; l* C  B% t
* ~- n( z# A: K" b5.3.2数值例子
; F/ U' q7 w2 V3 M! C2 s5 m4 q% D
5.4多目标可靠性设计
: V8 p9 ]7 `4 V  _. W: ]( l& W# H7 e5 z+ y" V' E: u
5.4.1双目标可靠性设计
  G7 D8 m0 t6 ~/ |! V$ X
' N( J3 l. e% \& G' g2 j. u/ D5.4.2遗传算法方法
( C5 p' s; l" x" I" _2 {( T& `5 X4 ?. r+ g. F9 X* g$ o5 G
5.4.3混合遗传算法方法9 Y) x" z# x! r. |
% w+ m" i4 G6 n+ _  C
5.4.4带有模糊目标的可. ^* _! B# K8 n  J! [
) z8 M+ {) W0 O5 K0 k& H
第6章调度问题
' H4 m/ n! y: E% ]  a  D. ?2 g: v+ s0 G, }8 C" f+ ~- Q, r3 k, Z
6.1引言6 _, Z( L3 e+ T/ ]  a$ m

) V( [/ b) L- x+ M6.2作业车间调度- f) Q. S! q0 [

; p; v, X9 T4 ^2 N/ X6.2.1基本方法
8 Q+ A: j; y! B3 @! y8 {3 F/ r( X- L" V, _! \
6.2.2编码
, L8 ~# k: X' c( l/ N
: ]& K. Q, p/ R  B; w2 l6.2.3适应性遗传算子3 A0 z( d. P! [+ W& r
5 k# h3 r4 z' p" o4 u5 o
6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子+ A* v2 D$ D5 a  i1 Q

) O5 I/ H3 g, R7 [5 ~/ z4 Z$ @6.2.5混合遗传算法
7 e9 L2 [% `1 }. l5 f0 b
* ^" u1 k4 G* d7 n' z7 V  G5 H6.2.6讨论
% s0 }3 A% M: m( v) A
" b, n, [- R* A# i6.3群体作业调度问题# ]) j# L% Z4 e8 K

0 L& w6 n) |  \' p- t, S! G, D. Q' u9 X6.3.1问题的描述和必要条件
/ V; t/ T. }! I: A( D; L* v7 {; h0 i( g6 D  Y  R$ }5 ]
6.3.2基本运行
0 U9 Z2 v& p- x& j: U7 v2 q3 N
. g( y; @0 `/ w' I( C; G) }/ z6.3.3表示
( B8 p' G5 }6 Q' P$ G8 Y- V
5 V6 R; k2 `( \6 ^6.3.4评价9 G# X2 E: r% `4 N

# `" X7 ~7 t* M' |( r3 o# ^6.3.5遗传算子
% r6 ~/ [0 ^; \+ R) L8 y0 C+ z
. I) I- m: P9 g" |! r. k6.3.6整体过程
9 u2 d) ]; c5 ]) V9 T' W- ~9 |. w0 S/ Z9 C+ Z
6.3.7数值例子8 B0 H) H0 e! _; D. e' ]

0 y2 P9 E0 b$ S7 R& c# F6.4资源约束的项目调度6 r  l, m2 H0 R# i

1 |/ K$ D8 ?4 q; k, Q6.4.1基于优先权的编码
9 Y+ K: a+ y. c( r5 w+ {/ r' |" O1 o% P$ {$ E8 a
6.4.2遗传算子6 Y" `3 n2 |& d1 E

5 p% f' \% d& X' B6.4.3评价与选择2 o: z6 S; i  ]9 G

2 `* u+ g3 C9 Y6.4.4试验结果
; T4 D# U! M/ n, m
$ v; s& p  t3 z( c0 f- U; W6.5并行机器调度
4 w9 I- _+ H# i7 c# z% O% A# a
) @  v+ a: O4 E6 M2 s: S  X6.5.1支配条件2 ~1 b! O+ T3 V1 z+ S

' M, F+ P& S% P7 `2 w6.5.2Memetic算法1 e, G4 X8 c' t8 d7 @0 m

, a# o: _2 m% }  s6 ?6.5.3试验结果
" W7 C! S& C0 I0 n/ Q: x
# M5 o7 L  C4 d3 t7 `! N* a9 C8 z6.6多处理器调度问题
7 ~( F7 L# h2 _/ U
0 y( A. h/ k* T, Z0 V+ g7 ^# T/ a  F6.6.1问题描述与假设3 N# s5 m4 u8 G: ~. }! A
. ^; k" r$ Z( b
6.6.2求解MSP的遗传算法
( U6 G6 C) d  O  l0 }
! M9 H' d8 o" o$ H; X6.6.3数值例子
: i/ Q! p! q6 T: K. V4 I- w7 d. q9 D- A; t, A( s7 u/ |
第7章高级运输问题& T$ q. I. t8 q, b) X* b; i+ a  W
# G/ L% u6 L" P7 r, J9 A
7.1引言
' g2 ]% x. [& p
. F8 M6 j* h5 Y$ P3 S5 l3 D* ^, ]  r7.1.1运输模型
3 P0 U( y/ Q0 u3 ]* S" M; s7 e3 \. A+ K9 P+ V$ b6 d+ h
7.1.2运输问题的构造1 K; x$ @$ S7 ?1 `% g. m( t: O# V7 T

7 b9 _& Z) w) ?0 Z; e7 W9 G7.2基于生成树的方法  [- W! S+ Z3 c4 A4 d

5 Z9 z) G. q* s" m7.2.1树的表示1 U$ Q$ S, m; T1 P5 a9 l4 o+ S

7 G% F' O# l9 @7.2.2初始化
% F8 T3 c- [9 D! H0 e; `# ?; g- I! ^. _/ Z9 E- `2 G) G- c
7.2.3遗传运算
+ V5 J" M0 {" A$ @. h+ T
. o' t; {7 W$ N- e7 S) X7.2.4评价与选择
  u: ^3 v8 G# ~
. i, ^% H! N! u8 g* L! y% Z7.2.5整个算法过程
& c# f* I$ s0 s! G' x) B+ P) N* L; H6 l- G7 R; f
7.3多目标运输问题
  ^4 D* X5 e) z) S" J- s" D+ S, Z
# K0 N" H  B; r, f- ^. v7.3.1问题的描述
% \! J( K$ N7 D; y: }+ L' t1 L: N5 c& P$ U' p* S# l+ j
7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
* M  I( ]7 J( @7 s! Q
9 S- F* |: v2 Y! U. [( I$ S7.3.3数例4 E$ v& x1 D- N' a" M

; a$ y* s1 _1 m! \7.4固定费用运输问题
& `- d0 r  r- b4 D/ Y2 y' ]) Q# E4 N1 `/ Q  x. w( i9 {6 v' \9 f
7.4.1数学模型
  \8 P% o- W1 W7 w, V! o; A& [
& k8 U: e) k( g% I- s' M7.4.2fcTP问题的难点
: M$ ~# R! S7 y0 P1 v
5 J$ P( s% k; M0 g( t8 D" k" v: I0 b7.4.3fcTP的求解方法! p! B: o; N$ Q/ b+ J

$ f$ S% I; E7 w' }3 f0 |7.4.4遗传算法的实现0 p$ c0 B' _( d
4 G! Z9 t2 _# w- c
7.4.5数例
) y$ P# F* _6 }6 o8 ^- c7 I2 s
9 E' T( x' K# t4 a. Q# @7.5容量限制的工厂选址问题
+ v3 R. l) [" s( H# a9 o/ A3 N( C( X  B7 |0 _( U+ D
7.5.1数学模型
$ t3 s( @7 K9 E& W  O- C$ l
- ~1 F5 N9 L6 I0 t" w, k7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
! _4 B3 B! B8 K( q1 G0 V9 @; D+ ~: X8 q% h! @+ j
7.5.3数例
& b: o# q0 G$ \& }- U% Z6 s; O+ e5 j% u) b, s
7.6带模糊系数的双目标运输问题
3 }0 ^* I  J  P+ m
/ j: V4 u# M5 W7 u5 _6 Z/ e7.6.1问题的表述
+ a9 M, H6 x* ~: B8 Y6 Q+ `1 j( r2 t* f# j. Q4 L2 D0 D
7.6.2排序模糊数
: Y/ C% i) `& q3 P6 s! X, ?9 W. _6 l/ x* B9 D
7.6.3遗传算法的实现$ [. u+ l9 `, L2 q& |% Q- r9 D6 Q+ _" R

1 H; ^0 p. ^# i& j" r7.6.4数例
& ~2 f7 ^' ~; S3 @9 @. ~1 W2 g
/ b$ h: B' K0 H! x/ \: O9 E第8章网络设计与路径& [& @2 K7 n: q, x  k) P+ C
8 o) R* ]! C' a4 B1 I$ J
8.1引言$ g( W- |' q6 u* u  \
  l8 r% o! W, k7 K3 I
8.2最短路径问题. f3 M0 |; c' L- W! p

1 R  @" S& M1 {; j8.2.1问题描述
/ Q$ E( G9 S# A
7 t3 h& `, r1 A8.2.2遗传算法的方法
/ f) ^* R' [/ J: h! @) O/ L0 Q( N
8.2.3数例
% _. I) ~& n. K3 ?( }' ?6 O# |) h5 H% a+ D
8.3有适应能力的网络路由  F9 o% A3 N5 v' {& o
3 _9 W. d4 k" j- C% q# `. A) R  L
8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由# G4 t6 U7 Q/ i3 ^: O

& X4 K. u; F+ P% P/ [/ a8.3.2染色体表示4 F& b- V* _2 Z6 E; F8 ~

5 @: S2 }' l5 n2 A2 [/ ^) D8.3.3染色体评价
. E2 z: E% {0 n, k7 ]7 U  P; K& i4 R2 v. A* ^$ S6 I  S
8.3.4遗传算子
" o2 w; A6 u, ]% _* Q
( P- E& u$ W5 D/ f8.3.5数例" a% ^8 {  [4 B  t

- w5 k( C" k& T6 ^" }5 b( v2 ^0 I& j$ ~8.4集中式网络设计- O/ I. O/ \* u' C+ J; i' E) x
1 |7 C) H; e: {- v) Z
8.4.1问题的描述
- |2 F  H* Q9 T5 e
* ?0 a& i4 F9 i' f; |8.4.2遗传算法( e( h+ s; o- C1 w- K
; ]# z1 x  c+ F% c8 p* l  d8 V& O' p2 W
8.4.3数例% N; I* p, ~! c/ H# B( M

/ J# l  g; X8 E" Q+ b+ s8.5计算机网络扩展
0 R6 S" @( j7 u8 @
' |7 T8 H& {( _* p- Y+ r. ]/ \8.5.1问题描述0 }9 T% i7 w8 `( E2 V' P

" h$ p9 g- [7 |" c; a+ h8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法1 M2 e8 \* Y2 `9 ~- W

' `* ~3 b8 U- N4 m& c5 W8 ~# m8.5.3数例) U7 f' z$ }8 T$ F# Z4 j: y

2 A5 f  N9 A9 z5 l4 C2 M8.6多阶段工序计划
! B5 q) l5 _& \* ~% F% @+ X& w. n* B$ M* X7 ~$ j+ a  L
8.6.1问题的描述- ~7 J# B$ P# W

5 H2 k. x+ N7 G6 D  X) p0 l1 V$ n8.6.2遗传算法
& f2 l% K# O4 N' l0 {) i' j; ]' j+ `* q5 y# C; y
8.6.3数例
5 y- |0 u+ U1 |' ]) X" k+ q3 E5 w+ Q6 s; Z
8.7网络上的M/G/s队列设备定位
) ~" e% e  d  f1 [7 g. `8 f7 H6 I) A' l2 ?
8.7.1问题的描述
6 H0 e- g0 z2 J
# ^# N* t* l( o- l5 B8 m8.7.2进化计算方法
$ K! H; _6 j* M7 ~: A
  Z4 I7 T( _0 m1 F8.7.3数例% U% A( r0 u1 g

4 z" x0 t# ]9 ?4 Q6 ]第9章制造元设计, ?# ?; S" l# \5 ?: n8 l
- W; B" t- [, B) F
9.1引言
$ x5 W1 N! j4 d  Z* k0 C* a' }  P! Q" i# q$ B
9.2制造元设计
# k5 N7 c+ u+ M7 P+ W$ X- w+ o% ?2 U8 n4 f# h. `6 D
9.3传统的制造元设计方法
& ?  `* Z0 r. C0 i3 s" [4 K! A2 z, P9 @( n2 n$ q* u! {- K
9.3.1相似系数方法
% O, {4 [( X, e0 h8 f; W% l8 A" O# w
9.3.2基于数组的方法7 f& x0 |  t$ l( M8 ^) m4 {1 p5 Q
- I. [' p& k" v( g9 u9 b/ B
9.3.3数学规划方法
" W5 `+ t6 E. @9 }6 d9 z9 r4 m) R0 r* e2 \$ O- R
9.3.4图与网络方法
7 R7 z% u. x) n- M
: W) R5 l4 ~6 a$ a& p9 R9.4遗传算法方法; g4 c1 t2 h/ ~' n3 m! u0 u9 H- ~
3 C; E$ `, M: \
9.4.1遗传子表示和遗传算子
* X) Y' k' ]0 l) W: x$ t3 o  x1 E
4 f1 y9 D3 I1 Q% n* |/ b9.4.2Joines基于次序的方法
' K3 a! h" n2 h3 K: g" |8 a7 q1 S. P7 W
9.4.3Moon和Kim的方法1 p8 W7 V) ?. F6 p/ s% i9 O

9 j5 p0 D$ L  N9.4.4Joines的整数规划方法
/ Q/ |+ I! g  ]  F  X$ |4 a
) r; F. L1 V8 O( I& M: Q9.4.5其他方法, K* a  H+ l2 q* r5 d5 ?
0 ?' T& t8 M" U7 a" c1 q0 J' H
9.5可选加工计划的制造元设计
8 C% q9 z- n0 c* K4 L4 a% G3 I  Q' k* L+ B6 m. G) L
9.5.1可选操作和机器冗余的结合* y0 I9 Z* o- i/ \2 }5 O9 U
8 X! G, _0 z# d2 V# J! }) l
9.5.2可选路径的结合2 t# M0 F3 D' T+ h
# S3 K8 c, b8 K: e# C- u  A/ u
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
# [8 _9 y; \7 M8 Z9 R2 A" ^
1 ]0 g" i* f4 _$ I: ?9.6独立单元的设计
/ Z! o+ q5 x7 ?6 E0 T4 k- ]- J6 l- H8 b; R! w2 c
9.6.1机器类型数最小化的族群构造2 a/ u" ]# r; H9 r0 ~

! U9 `" `% N3 V+ P' J: K7 H9.6.2族群数的确定1 E+ @# r% D* @! R  J8 N
3 P8 ~) b: F2 M# N% P! S
9.6.3极小化机器数
! M6 t, E! A& d$ T4 k6 ~! X0 G
7 K, N: ?' d) t9.6.4其他设想# o8 C3 R; R  V6 m

/ K4 @' F% F9 O" k$ N. A  H; r参考文献0 L( U' F( Z7 F) S) j/ [& l  V" @6 z
! P3 N3 \; T# t' `& Q
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

# Q7 k& Z2 E5 Q/ `5 O- Q

有没有程序代码!!

6 P: {- f9 E0 w. A4 H' b

想看看!!

[em01]
作者: wyf287    时间: 2005-7-24 01:37

有没有图论算法啊

5 W1 f0 O/ P1 }# `' `+ f3 v1 i6 v

最好是MATLAB源程序

1 u3 ]1 N0 F- W+ \" b* q

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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