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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 _( V8 @' y, \0 x& d
英文书名: Genetic Algorithms and Engineering Optimization - ~$ m0 H/ q) t- R4 E9 `
编号: 11297
, b+ T! q( _& j n8 a+ l, J& XISBN: 7302074828 * J; h; [3 O* j6 y8 l: C
作者: 玄光男 程润伟
- i/ l) M& R9 Y! p译者: 于歆杰 周根贵
- Q9 R6 }' X% U5 C2 I4 B# k$ a, O& d出版社: 清华大学出版社 / z7 m' {- m( i7 o
系列丛书:
( I) B2 L$ _, e6 w2 ], t" W. |* v H5 c" e出版日期: 2004 年 2 月
: o; p6 X. w$ U0 E6 z; n印刷日期: 2004 年 2 月
( Y& Z( H5 M' y5 s. |6 g1 C& W* E$ i页数: 391
7 _/ x4 ~* `" ^" z: ~1 X* c3 {开本: 16开 $ W% H8 d3 J) {5 t5 T- R
9 u! J8 F: D. X; k内容简介
% {% H' B" r" y A6 r 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。
/ q* a8 x( m; ~0 k4 m' n) C; l b8 W: s/ t7 o$ P
译者的话# ]; I* V+ h! e8 [: j5 y
2 X1 Q6 B. u% w序言
* z) P$ [+ j5 d* j+ ]! D- B2 h- {5 E, {. `+ i2 j9 t
第1章遗传算法的基础
# ~+ s6 A; A3 Y6 W. m+ }) g: p8 J7 C$ U: |3 }
1.1引言
6 \5 L8 ^. f) J+ l) h6 x9 v, G2 i5 ~5 D0 V+ \& K1 ~5 j* n, X5 Q
1.1.1编码问题: W/ B" l j/ c: M5 t) x% T$ e
# h5 Q- i3 P2 w
1.1.2遗传算子7 F$ ^! J Z Y: U% F: j
" }9 k5 \! ?0 `1.1.3选择
% I4 `, D$ d0 Y8 _; ]# W
" J# r: F; L ?7 Q8 p: c1.1.4遗传局部搜索
+ e9 C2 u! \5 V: G' n% S6 ^/ _( D& U4 J+ C( `+ F' t6 D7 A( i
1.2遗传算法的适应性( q) K: c ?" l& @# q/ t4 @
. k3 B2 y( O6 ~4 N" N2 W V9 E1.2.1结构适应性3 X; E4 _ A4 a
. |: Q4 r9 Q! N! H! Y1.2.2参数适应性
7 o! Y: W( S E% E+ D9 D5 H
* \5 a; J7 {5 D0 h$ H& p |- }5 ~1.2.3模糊逻辑控制器) y/ _2 d! S$ D( O
; f- w4 Q( s$ W! ^7 H7 f1.3遗传优化
% A% X8 h7 ^! W( [0 b5 _- W7 I. X1 {' W
1.3.1全局优化
. T+ H1 S: [, n: B# z
. _& y3 |' u5 D# ^0 ?# O1.3.2约束优化
" Z: H& i% ^* f! |- A# _( k) ?. _' z* o, x( ]2 ^! L, P( O' @
1.3.3组合优化4 ^8 Z4 Q. M+ l) ~; H8 ?2 ~
. F1 i" h. D* [( j& D0 C
1.3.4多目标优化" a+ c- |( G2 ~! T! n( F7 ]% I
" w& t1 B4 i+ ~ W+ O0 r
1.4近期遗传算法的论文- d2 c* W, S6 b& ~
' O: I5 l% R6 T2 v
第2章组合优化问题
+ B; J4 ~, S! [0 B) z5 e6 i# v& a3 n0 ?1 t7 A
2.1引言; C- M) f6 y7 z; g
; c2 |, G9 p* m
2.2集覆盖问题" s- j, j. w, N3 O% t
/ F5 c# I; m9 `
2.2.1航线机组成员调度问题) S6 z+ Q! m, C& o% x! E: m
: I6 ?, v3 s" f: e* l- k2.2.2遗传表示" P9 i* f' L" e) R8 _
; R* ?. p3 Q- f8 G7 W2.2.3遗传算子% P. `7 D- V( e
) f) b+ ]5 q) A6 H3 o7 w2.2.4遗传算法+ M' \: f; g! c3 u3 C# w
+ q/ y8 {; v5 p# N! v2.2.5计算经验
) Q+ [' d F* @* `% Q, D; k/ }& Q( \7 e$ D9 ]& O
2.3装箱问题# |% a; [ [4 Z# S- q
9 N& {. C% D W; o0 W0 z6 A2.3.1启发式算法4 L; U* x3 B* m( D' N2 [& I) H
& {! S: W' u7 m6 ?/ D
2.3.2遗传表示$ _. H7 K! O3 c7 y: [
$ l1 T# N3 f$ E: ^) x8 u
2.3.3遗传算子
9 L; ]3 P" Q+ ]0 A0 K" F% D" S9 }( S/ N+ F9 l
2.3.4适应值函数 t9 t' G+ k6 p2 S0 c0 ^
) n$ a7 P2 V, P ^' H1 G [2.3.5初始化种群
; e. }% n; X4 D1 A6 X2 g# ]& f3 ^( A
2.3.6计算经验/ z5 a8 T& w% H& |
6 }% K) A, T# e3 r0 a. p- u3 \2 c2.4背包问题1 N9 |8 S% w! b* M
' N+ u' y4 t0 C5 ^. Y1 f& y
2.4.1多选择背包问题 L& [, H1 w5 i4 }4 P
( r( j+ j2 S7 `: x% L B7 g2.4.2多约束背包问题9 f9 }4 n/ S! ~3 o. H$ S
. T( }# w% A+ A( v' ]0 m* E
2.5最小生成树问题; i) H4 l7 Z0 ?3 [! N) M+ g
% _& o$ P3 X) r3 I2.5.1二次最小生成树问题$ Z! `; z- x1 A5 y7 V# {$ C
! l7 S! @9 C$ s) _4 R8 n% h% |2.5.2度约束的最小生成树问题
5 k/ i5 t* M8 G3 z$ S2 D, O0 {% M" @- E( k
2.5.3双目标最小生成树问题
, v5 N5 l" B! k5 t+ w+ B4 x. u0 w# N
8 Y* A! o! O% X" H- K* h; i第3章多目标优化问题
- \4 }# ~9 v; |* a
2 ]# q4 z1 P0 `) F5 X3.1引言
4 c+ A* l, _. T7 {: B, I9 p: m J& k5 C* u) A
3.2多目标优化的基本概念
6 ?! J5 ~: i' U9 |0 H/ Q( t7 }4 A: \6 _$ ]0 i
3.2.1非支配解
/ d4 h3 o9 i) A V
8 w0 \4 i- z& v) x3.2.2偏好结构
% L3 y; E% h( |0 Z5 p- x3 t. ^1 f6 R9 j$ T
3.2.3基本求解方法3 d I; U' [5 |6 S
; n v0 z0 W1 d ] F! m& _
3.2.4问题的结构和特性0 i: y" M1 U2 ~
* H3 q1 \$ c4 {
3.3遗传多目标优化
# w! a7 o: N2 W+ Q2 M
2 J; l4 ~# T3 w3.3.1遗传搜索的特征: P6 {' S; [8 r" z3 G! z7 L4 d# F
1 p1 ]7 J0 S9 ?6 o/ j) s! d5 ~3.3.2适应值分配机制; ^+ x+ B2 d1 ^! m. A, Q6 C
# b9 u' h8 x$ A3 C8 t& N3.3.3适应值共享和种群多样性" O! R% l5 K5 Z# {& l
H. [! H4 Z: { z7 N3.3.4Pareto解的概念
3 I+ k5 r: ^8 V& [& a$ b! e1 U! v. ]. S* }& i7 |, [
3.4向量评价遗传算法
: q6 z& Q7 A9 b3 V3 M
3 N7 A6 M) W+ U. T' h: u# d3.5Pareto排序和竞争方法
' x2 s& |+ Z: `, w9 v' |' Z; S) N! N5 y7 Q0 ~; W$ g
3.5.1Pareto排序方法
( h$ d- y! L$ n, A6 J M Q W+ z6 w7 O- C2 f9 a$ e
3.5.2Pareto竞争方法
; k% p$ l' j' e8 L" \/ ^
3 h8 {5 G( t3 ^/ D3.6权重和方法9 g+ t+ N6 l( y1 Y
& v7 c: z: X- N1 r, _6 T( u
3.6.1随机权重方法
t% R7 ^6 A( `, j% i4 M
4 v/ l z9 l' b4 s: B, y3.6.2适应性权重方法
6 ~/ T0 j% A! E/ ~; m& C' \1 J
3.7距离方法- `, W4 t4 i% w
# ^3 R- q6 G; ]0 b3.7.1距离方法的一般思想+ x' F/ l) V. j) N4 L: o+ X" y
( m$ [; o! E2 f& d6 e( O
3.7.2计算距离度量$ Z4 i" |9 `" h s5 q
# P& P9 E! r+ ~% A
3.7.3距离方法的应用+ w7 H# ]: `/ z% Y* w
+ C; C+ @$ o9 b$ x: E3.8妥协方法
# b" u# B$ f; H9 @" H
1 _2 |+ ?, U" l+ D# Z3.9目标规划方法; Y$ o! h% n' i+ M( X3 Z' O
9 m- m. A, l7 k第4章模糊优化问题
( r7 y* P! z2 n
, L1 Y8 `$ N* E! K4 {4.1引言6 s- T9 c1 v& |+ u
6 R6 v7 ~7 s. J Q) U4.2模糊线性规划9 I: g6 H1 v& ~& u9 q
" n8 n4 c- V; X& e% Q" x, l. D4.2.1模糊线性规划模型
/ @ j2 F$ K) X
' \$ f6 s1 q4 x, W4.2.2遗传算法方法, z8 ^6 C1 o* c
6 Y v7 o3 P9 g# X4.2.3交互式方法
; ?2 a) z2 h3 J: a4 p2 r" c. j+ S9 w+ q4 e& i& ?# }8 `. F9 L
4.2.4数值例子7 e. m! D" o* U& C3 \9 h6 y
6 R' i& r/ [+ g' ]9 u* n
4.3模糊非线性规划) i, ^4 s( Y* M) E+ x/ _+ h3 v7 J
1 ~, f( _- B# z
4.3.1非线性规划模型. ^& i: t2 I; s" G& i" D
7 w! l( g- r/ m" X) t5 g
4.3.2用于求解FO/RNP-1的非精确方法
6 f% J( N$ F6 E
5 ~6 n; z9 b1 x7 U" k# D% B9 a" e4.3.3交互式方法
, k% _+ g' V9 I+ D8 |+ p$ T4 ]0 u* v
4.3.4数值例子
) _% @. P' O l7 l# `: p) a' f5 z/ ^* Z
4.4模糊非线性混合整数目标规划9 @/ ^ ?9 @- B" D6 Q9 ]) g
0 a4 m8 u; L" I/ l4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型) F4 L5 g$ b+ T K/ Y, m
9 S& ?; G+ T* @2 i# H
4.4.2遗传算法方法+ m, M% s' \) h
) ?% I, W2 f8 G# R8 I+ L% h3 K
4.4.3数值例子
8 T- ~; J; I, B# W
$ \7 d* K9 l+ U% P4.5模糊多目标整数规划
+ ]4 Y( J3 j% _% d3 H( F) [% A* V7 o+ b; h$ u; T
4.5.1问题描述
& k3 J; C. r/ Q4 W" P# f. |- |" [8 I- [' V7 T5 \/ C7 p B7 X2 S
4.5.2增广的最小最大问题6 o5 n) M% M% a& {. U
/ o; N3 C* S* L v* U* w, g
4.5.3遗传算法方法
! t K: R! T# b( n; C8 G
7 B) U* ~* \0 w3 T4.5.4交互式模糊满意方法
9 C H! {3 c& t. t5 G9 b1 u8 m
& N2 @' J4 x) E0 Z4.5.5数值例子
# n' y; e( s) b9 y1 m; }- n. R' }3 ~+ P! V& k0 I5 x1 z+ U
第5章可靠性设计问题: m5 f, K3 g. H9 w$ w3 \
, l1 R! A2 D$ c, }7 B' R
5.1引言
/ B9 j1 D6 T$ I; M, [/ I- W- O+ X, ^& q- i+ E0 @3 n
5.2网络可靠性设计
0 t. M5 a* Z4 q5 M/ |, Y! I6 C, Z1 U K" m
5.2.1问题描述
6 ]# V' \- ~+ _ U& a5 ]; K- x
5 e1 v2 P0 T) `+ b: L8 X5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法 I& }5 S& V n$ m$ r. \
& B& ^5 z2 D- f" u, W, Y5.2.3Deeter和Smith的方法+ I) N% o; q& m4 o; o& S7 ~8 O
1 p5 {) u, ~+ R) E; h1 T8 c
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
2 X- J( z) F' X" J# H
) v2 l( `" P' C g1 a F5.3.1双目标网络拓扑设计
! s2 t/ q: Q4 K2 |- D5 ~% [$ ^4 T' l# G# F. f" A
5.3.2数值例子
+ ]& {, Z* l( l. ~* Y' r
* {1 R' @7 i. U/ o9 s& c5.4多目标可靠性设计9 Y: f0 Q: H1 B
: e* P" @- J1 h* E5.4.1双目标可靠性设计- N; S1 H7 j2 m+ ^2 |3 Q
1 e, U1 H0 P L! v, y2 D. _0 K5.4.2遗传算法方法
+ w+ ^/ s) t% l- S8 B5 ]. W
4 S* c5 u2 m0 \4 L5.4.3混合遗传算法方法5 v3 m/ C9 x# o }- K. U: _4 {( |
. x8 v6 g7 t; F( R9 m8 q! ?( C- W
5.4.4带有模糊目标的可
7 L6 N/ s) H% ?% l- i1 f4 H+ x. P
: g6 N, Z7 L# r6 ]" s第6章调度问题3 O1 e$ l! _2 H3 O
( f( }3 A" M5 ~8 C( |1 Z5 |6.1引言
: T$ y! T8 ~' C
. `% N1 N$ @8 r5 z9 k4 }6.2作业车间调度
' d7 l% r$ r( q6 z2 ~
8 i' n, f6 y, {" J6.2.1基本方法3 {. [0 G9 p4 i, z$ O" j
5 ~: p2 @5 [3 S6.2.2编码" _# R8 z0 \7 P! r
L- A, \+ f+ g/ o& A* v6.2.3适应性遗传算子
. M, H9 E/ `! n# m5 R1 j
6 X6 N( |( U9 i# i! A: G6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子+ S0 J/ E6 M' z5 L- A9 r# V% D
, I8 M" F& ~1 z4 k. {% X- i. e7 `* p
6.2.5混合遗传算法
5 H9 ]# D: E% h4 I+ s! x7 R3 m/ Z; m4 n, T9 `# z5 {& N/ H8 v
6.2.6讨论
: g2 u5 L' J: ]! Z/ \+ `) f+ W2 P. s4 C' w
6.3群体作业调度问题; n# x4 |5 h, T5 w
3 \9 G0 J/ i+ k( [+ e Q- [
6.3.1问题的描述和必要条件
4 J6 e0 Z5 E3 I
: x. E' f. v4 m1 [* ?5 R6.3.2基本运行
9 F$ `7 } G9 g& M* k# V9 M- t: Z& ]. Y- `4 ?+ b) [$ d+ j
6.3.3表示7 ?+ _1 t6 E# r8 L- e
, `* N; d) s$ Z1 {( Z8 }1 B) n5 c0 L
6.3.4评价
) x* N }1 p* d3 D9 A$ a% h2 i* M8 B9 B! ` k8 o% r$ j( Y4 D- S1 ~" v
6.3.5遗传算子
+ H: h3 P$ I) n/ v: A
/ b% Q% [! O! [* H6.3.6整体过程5 I/ K# [7 P1 d, j
5 ]2 R& x3 _% g8 T8 I. ?3 _
6.3.7数值例子) E' W6 W7 x. o' ?
( S Q8 Y& ^) z4 \
6.4资源约束的项目调度
/ r( G' ]5 D9 }( T/ P5 g. {
) G. y0 V0 t* o* C( z0 N6 B6.4.1基于优先权的编码4 i |' z, o6 I. x
2 F- k j" Y [* F" d6.4.2遗传算子
2 a/ ~" v: y' ?' q# `8 P. N8 N8 Z' i- E, K) i& ?
6.4.3评价与选择) p9 b5 n: i0 s* n
( v6 V# G+ D2 s! K6.4.4试验结果
! _7 b; M- o; K# \% u! L
- U8 @' I7 [) K" D1 q6.5并行机器调度9 o) n" V! Z, |* s( Y1 L
% f: s8 c, Z8 l8 n# ^/ s
6.5.1支配条件4 D1 ?; E8 L' l) x- s
" D6 S, o% p! K0 w, @8 a8 |( S: k
6.5.2Memetic算法% k$ Y0 M8 F6 m$ H
/ n9 K5 x0 |4 N0 s$ \ t6.5.3试验结果
9 V+ C# Q& B1 m2 R- C- B
" C5 G8 @* s5 |+ e8 v+ J: J6.6多处理器调度问题9 Q3 Q' c; Y8 s$ P0 L- [# t
& Y6 x6 Z6 d2 g9 M F/ y; Z8 V0 ^9 k6.6.1问题描述与假设: C b3 X/ j) E% h: l8 V$ q/ h
! }: y8 v! V% l4 C7 D# |+ t3 N6.6.2求解MSP的遗传算法5 k" F- R2 x4 W2 V, Q4 u7 h+ B
3 Y i$ }& m: W2 B) D6.6.3数值例子) M3 V9 l b$ G' v& T2 E
; |& Y9 f) R* C, C第7章高级运输问题
( L0 t, x/ c5 N" r% s" P5 Y7 T8 n) {/ u
7.1引言# n' P" D7 C# Q: Z! q* V
+ }5 i" E' S- o# t0 V
7.1.1运输模型
+ p: P5 \% m+ H+ _ s& @( w
/ K' M" d2 x2 {7 E" _7.1.2运输问题的构造0 S, n4 G _/ m c
/ ~2 ]$ Z( Z/ z5 H, j5 T0 o0 x
7.2基于生成树的方法
- _0 j. k. `& t; i8 V: J; H3 }* P
3 ?% j/ {% v& _/ j' E7.2.1树的表示
! }* W _: T8 N" A6 s* ^6 ^; e; H: [. M6 b% |, ^9 l$ x
7.2.2初始化% G2 y5 {0 l1 w- b! T0 X% J1 m
7 x1 n) L- j* s
7.2.3遗传运算
0 K( }" s9 @. m8 D8 D1 x. r
. M# O# Y$ ~3 h4 `7.2.4评价与选择9 b- \" E0 L2 H R# p; \: S7 _
8 [8 {+ G1 w) m5 y+ b [, x8 {7.2.5整个算法过程! U$ |5 G# r. h3 Q5 C4 D
' O& |# k# m6 t z' u2 Q" O3 |5 l7.3多目标运输问题; ~" E& q. m. E% q& h* ^
' C% a, d! i7 C& C/ D! U
7.3.1问题的描述1 R9 h f! a7 r7 |" U" C
! b0 ]7 i2 B6 u% U0 S5 R; V7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
4 Z3 i$ n3 f( x2 L8 \/ b$ l9 o1 H7 ?. r
7.3.3数例
1 \* F2 o: m5 f4 X8 e
8 X, e$ b; x- {0 h1 I! v7.4固定费用运输问题
8 E; K5 F9 h8 J+ s0 Q- Y8 T7 z+ j9 T4 }; G) R
7.4.1数学模型
* T/ D, |* ]0 M A$ _' C3 S
* x0 y Q$ C4 y5 Z/ Y7 r7.4.2fcTP问题的难点9 U- ^. ~) B2 T9 p9 N/ G9 S; J/ s! c
; }/ a g2 @2 p U
7.4.3fcTP的求解方法
1 f) n" H/ W: W* l- k* t
4 \- [( L l$ }; N7.4.4遗传算法的实现
5 E$ z5 s/ X- o' m' v, _. q
[/ k4 B) A. X. T0 \1 r3 |& [/ n1 G0 G7.4.5数例
% P2 C! B g3 v6 z1 J1 b$ ]
% G* }% n0 v3 s5 v9 N( e* H7.5容量限制的工厂选址问题
h: j& c4 y5 q D4 g8 L9 }$ h9 j& K( Y0 Z+ c* X) o
7.5.1数学模型
* x. J( c7 ^9 ]1 _; T/ m! B6 W% n& B: U: J0 F7 c( ^
7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
6 G1 P" g; C5 q3 P7 P$ H3 W9 s9 {2 T" `6 K
7.5.3数例9 S# S/ E1 `6 C9 k3 N7 }
4 Q) J3 Y1 _8 t7.6带模糊系数的双目标运输问题
+ S( O4 d1 K2 Z, e, J
: O4 f& T, B, V) P# I7.6.1问题的表述
( @1 f; F" E1 J- |- E) n; l+ [
! s w9 ]$ u, z% {7.6.2排序模糊数
8 v/ d+ r) V( G: E3 P" S& d" V2 b4 j
; d# D" i+ m$ G- _& {& j7.6.3遗传算法的实现, m7 c4 c' ]( I
) I: {2 G! Z: j7.6.4数例
* V- R7 M, X7 @5 a% J1 v
8 C2 a) X. z3 |7 Z% s4 G% v- M第8章网络设计与路径
' o5 q( [1 G0 ^: L0 q: f4 \
5 O/ F3 p8 ?, w0 u9 x7 K; j, a) K6 _8.1引言3 X6 n* x% {/ k+ I4 Q4 p I* }
3 Q& I6 W1 c7 ?, n9 j
8.2最短路径问题
1 `% z. ~) H4 g8 Q- N/ \- L& [5 k9 h0 v* y
8.2.1问题描述5 ~# l' W8 J1 B, Y( X
7 q2 Y7 ~/ Q1 k6 S; Q9 W% D! u
8.2.2遗传算法的方法1 b0 D2 ?0 I8 |
' b2 @; }1 X2 R. z2 b
8.2.3数例$ |* C. i. ^3 |* r4 n
; A0 }8 t3 j: J: R
8.3有适应能力的网络路由
6 N `; R& j: T. }% E
6 `2 U' Z) a5 i6 i. ^8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由& C9 t6 ^: L5 f9 z
3 l$ w; W( l1 c+ t8 w9 T8 _8.3.2染色体表示5 H5 G% s( U6 [* y
6 o- F" g& N+ H0 a, L$ E$ Y$ \6 V8.3.3染色体评价2 x. u) o4 O$ B
0 W/ ]# w/ D7 y9 ]) [: P# ~$ |
8.3.4遗传算子: E3 t) j( V/ C" h9 q
+ l+ D2 n, Q* q w- \4 Y9 N8.3.5数例9 ]4 ?( o2 U% q6 q% s7 X
) {' U0 Q, J% [# o; N6 [
8.4集中式网络设计
1 @' H& m& u @6 {& J
2 v( E! k, J3 P5 M+ w8 Y8.4.1问题的描述
# f( E! v- v# ?5 H; s* Z! y4 D; S9 ~
8.4.2遗传算法
! N+ a" \6 g7 f9 V7 N
8 L2 G- u* N8 S5 \# u3 \8.4.3数例5 g6 Q/ {, P$ Q
. S& _% X/ o B) h
8.5计算机网络扩展
, L7 n$ y! W3 @2 u
7 ~, y$ j7 ~) q4 k0 ~1 v8.5.1问题描述
. W' \0 q K* ~1 l$ K- Q+ L% Y$ V- R) [. {' F C! Q* a
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
' v, b& Q# Q# K! l
( D+ v J+ x" e$ ^8.5.3数例' B% ^6 p' t2 u& d3 w X6 H
; m% J2 n: U/ R* O+ i8 G5 J8.6多阶段工序计划
" _' z# ]" {( _1 d8 X A: H7 F4 q5 T! e8 [6 z- V
8.6.1问题的描述! V4 q5 U0 k4 ?4 W; t3 c( s
: v7 H2 h' T0 X8.6.2遗传算法
! J7 [5 w0 \2 f! o3 M, X x' M4 Y S( N9 i. [+ O6 W2 y
8.6.3数例
" M. I1 ?, X- S; q2 ?
8 u0 Q$ i' A6 T! q8.7网络上的M/G/s队列设备定位, g% F0 C3 r4 i& X: L
# p/ Y8 \4 d: E- t- k; f" e' F
8.7.1问题的描述; l! T4 U+ Y M b# {8 Z
( k) C' `' V+ H
8.7.2进化计算方法
) U" \; n- N( Z' x
$ V4 ^$ S* _) B* P* @! f8.7.3数例6 i( B+ {4 f" ~' E1 E5 I" @2 `
7 D: ^' |* L( F第9章制造元设计
) I. u7 B: |6 n* K$ E# }$ n% y5 v! s4 v1 M8 M1 d# g& `8 }3 k' w
9.1引言, B" h0 ^. i0 }; p& A" c- z/ y
H! @# K2 `; z# @5 r# t! n' X9.2制造元设计
6 E( _/ r8 ~( r' {7 [1 c i) m; Z! X* F5 {/ D
9.3传统的制造元设计方法
2 l. F: d# Y) ^# b/ h a( H6 Q0 o5 c% }
9.3.1相似系数方法
* z: D: {# j; \; _7 Y- H, z3 U: x0 _) X" C' [/ y/ r7 J3 X1 {& |
9.3.2基于数组的方法
6 q+ n8 `5 h! M6 [% F2 J9 h
7 A+ v) \ H4 m* N P1 V1 W9.3.3数学规划方法
3 H! H8 y a2 R4 N( R+ J
; E; m/ ?; s, c& D2 S9.3.4图与网络方法! y- v/ e" z' E8 h6 T a/ w* r
: S, R* Y# z, |$ I8 _* h1 y
9.4遗传算法方法
6 v1 N& o+ ?, n8 `5 k$ B* b, K! P4 {- R4 h2 X* @. g
9.4.1遗传子表示和遗传算子
/ @9 x+ r4 y( k- |" F$ X6 A( S2 m# Q% v0 Y5 n6 w
9.4.2Joines基于次序的方法
, U1 E' f& T, V0 p. B. d" W8 r o* ^0 G/ B& _
9.4.3Moon和Kim的方法
1 m- l, A; Z# g% @$ K9 d! R2 r! B& Y% R9 X; C; E0 O2 g0 t& }2 h3 A
9.4.4Joines的整数规划方法
( ^) {. `) |+ e& ]) U
( y3 l5 @6 U7 @7 s9.4.5其他方法8 ^+ `0 O4 n! Y, j8 m( o' W0 c: r
2 |# z! j, G0 u6 g" z9.5可选加工计划的制造元设计1 x# b* ^/ H1 J( u, k
: X" @6 g3 r# I$ l: |/ f! h9 F' k
9.5.1可选操作和机器冗余的结合5 {- @* p7 n( K2 i+ } B
, @/ |1 K- l8 l
9.5.2可选路径的结合6 Q9 r( A+ E& [: ^' ]; h
6 G j( z( U9 G3 u4 \% m# y* U
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
5 _1 c0 c6 x" _1 l( s/ |
* `! t8 U( I* ]0 ]9.6独立单元的设计
7 O" Z# h+ \1 c' d6 u% w9 j& c
) `" W1 S2 _4 H: q: k# W9.6.1机器类型数最小化的族群构造
' p# `. A5 k. B/ \, {& I! t
5 I( h H5 m5 Y K* j/ E9.6.2族群数的确定# M/ r9 r4 a4 y' M4 r
# b; P6 n3 z& i* R) \* {
9.6.3极小化机器数% U2 Q4 i) X4 d
9 X9 }9 [2 j, R' r: _9 J' G S9.6.4其他设想6 m! B+ b/ A/ J" H) W
( t) F" L' ?9 G
参考文献
# A( d' A+ c5 ^" x% Z' d! x( Y- J6 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
% \1 w( f' H2 b' P+ I有没有程序代码!!
: M7 f" d1 ~9 b* Z1 z想看看!!
[em01]
作者: wyf287 时间: 2005-7-24 01:37
有没有图论算法啊
3 E/ L# {7 d A) p' b% G+ F6 l最好是MATLAB源程序
; y# c$ m4 S9 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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