遗传算法好书推荐

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《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》 8 n; B& F* O7 Y% n. X d, {( y

引言 0 w) f' u) T" w$ h/ M第一部分 遗传算法 " Y, X z! E z1 V# Q! r+ @第1章 遗传算法的主要特征 ' _( q# r/ X2 w- B* ]2 k' P k3 }$ M1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 - a. u- e7 p) P& Z+ H4 R3 ~1?1?5 参数 2 ] b3 v! n& j2 ?1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 ( o ?6 A7 o( m) a8 u" b0 }1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 * @9 d+ a; E8 @. G+ R9 _第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 " p3 G& M$ o) x: J& q! {' B4?1 取样机制 4?2 函数特征 4?3 收缩映射遗传算法 / | S/ s- N6 W+ M9 p$ `' B# c4?4 变群体规模的遗传算法 4?5 遗传算法、约束及背包问题 4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?5?2 算法的描述 # S3 o- K6 y9 q, p4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 第二部分 数值优化 ! H4 @. P% p* t4 c7 n$ v: i9 I第5章 二进制编码和浮点编码 4 u6 p( o- A" h0 z: Q% P L6 L' ]5?1 测试例子 0 z% y; n. z6 z! D5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 9 H! u/ B5 B1 `6 ]& g5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 * E9 s& }$ Y1 E' L/ R* q5 i5?5 结论 $ V. K( u% i% J2 N. }9 _7 W3 y第6章 局部微调 , O% @# ]% r7 J2 b6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 5 M: [! x/ _7 m# {) Y0 |- t+ F6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 , g: I8 z# L( G6?4 演化程序与其他方法 ! p9 [5 ^9 T$ Z8 x+ b6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 4 t+ ~) n& \# X1 w y+ C6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 # d0 B0 u$ w! u5 f6 [+ Y7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 2 V0 X; S, a4 G5 i! \7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 % M/ l( J! B D7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 8 ]5 y2 N, v6 i Q* a1 T& J; r第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 9 G+ p3 n5 e0 {8 c8?2 演化策略和遗传算法的比较 8?3 多峰和多目标函数优化 " t) ^( _, R% c0 [. x8?3?1 多峰优化 9 x7 \% E; U0 p8?3?2 多目标优化 ' S: U# u. {- ?" ~: k$ ?) y8?4 其他演化程序 + I, N3 J4 v9 P/ A4 q( ^4 p: E第三部分 演化程序 第9章 运输问题 0 d8 t6 q9 m7 w9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 - G7 P4 n; Q" @3 k2 f& k2 b9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 # e, H1 ]% @+ T3 d6 l9?2?2 初始化 $ u7 i' T: Y: t8 x h0 u9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 6 b8 M& W) x7 f第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 e3 R* ^* l2 h2 C1 ^0 l* q; ~/ P11?1 日程表 % L4 ^& U) M7 ^& ^11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述 0 C8 L D1 E1 j c第12章 机器学习 12?1 Michigan法 7 J' `6 o' \" T3 w# [# E$ m12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 . p5 c9 A" u8 ~4 ^2 j9 [1 @12?3?2 遗传算子 2 v1 d9 H; e- y$ O# i' C& q12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 3 G$ F) D8 S/ s13?1 演化规划 / g$ b8 O; a- a; A( @9 I: w5 Z13?2 遗传规划 & c: _7 ~1 S! [! W, C+ D0 v( V第14章 演化程序的等级 & U4 H+ H, B% \2 O# j第15章 演化程序和启发式方法 15?1 技术和启发式规划概述 " u- S5 F. d" \4 _ w15?2 可行解和不可行解 # _! Y( n' r9 b, |! G6 [15?3 评价个体的启发式方法 ! H! c) ?8 b9 ?0 r+ |# H第16章 结论 - m* Q% G8 Z# w. \6 F# F附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 * n- H0 Y" M4 n9 z附录B 测试函数 7 n; O2 U, U0 I+ T: y5 p: l# ?附录C 用于约束优化的测试函数 9 f) W" B, S. `: S: f附录D 演化计算方法课程安排 $ @! U! H" d4 h9 s, n! y. c1 j参考文献

student

哪个出版社？作者何人？

梦中

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jja65

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sipingbuer

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是哪个出版社的呀，哪里可以买到

pg1984

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hwentao

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mark91

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