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》 6 k) x) f: w/ |. w0 N5 G

引言 1 J1 b* _+ s, J" v) s& b) C& O第一部分 遗传算法 6 R' @$ O" D4 R. v4 E, C第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 % H! e" T+ E* C' ?0 q1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 2 X- v" D) G% z& I) K! r1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 ' ^ B! c& K/ h1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 ; }% g1 x2 a- ^) C, t e* ?1?2?3 实算结果 # C" N$ d7 {- ^6 j- G1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 # b2 i4 L% V8 h" _1?5 结论 ( F5 I* D# b. O$ E1 y, `第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础 ( g- r! m. M7 [* i第4章 遗传算法的典型专题 - B" J6 ]7 C7 U- Y$ |. H O0 ^# @( j4?1 取样机制 4?2 函数特征 0 w! n# T o3 @ y4?3 收缩映射遗传算法 2 ?- }6 c- ?7 w/ @4?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 6 M/ W3 ~6 U0 O4 A4?5?3 实算与结果 + u% t4 u" j: V4 T7 r; n4?6 其他思想 第二部分 数值优化 第5章 二进制编码和浮点编码 7 z- p7 W% j& N ^5?1 测试例子 ; K E* t: l; }( x5?2 两种执行 % ^2 p& k$ n7 u/ b+ d, E7 N) [( x% z5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 5?3 实算 4 }9 |2 V/ I" N V6 h5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 ! n6 C. F7 M5 U- H% ?; u$ y1 F5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 1 W9 J/ _3 r7 F; d5?5 结论 ' I! t' y+ c1 B( U- d3 W第6章 局部微调 @' e" @: j+ G2 V. z5 C/ O; t( V# ?6 X6?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 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 / y: z, H0 I: Z* y' w [6?2?2 特殊算子 ' W& L( l: p: J- w: }3 H6?3 实算和结果 ; q( Y. Y6 S! N& \! k* H6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 ; G# w/ ?& T! ?( T7 l6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 + t; {; l" {& E0 m8 a5 I: J `第7章 处理约束技巧 / r0 j4 }& p7 S7?1 一个演化程序GENOCOP系统 2 E+ i T0 y7 W7?1?1 一个例子 3 t. u, c8 x7 l3 P" I, L7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP ' N5 P3 D* G% w3 l/ v# y" x+ j7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII . d1 J O8 \; ]" Q第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 8?2 演化策略和遗传算法的比较 . K" v% T( `- ^7 x# X* s8?3 多峰和多目标函数优化 % j. r0 P: x7 k2 T% T8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 8 t* C8 b* K* X; _7 o3 V; D8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 . X! T( k8 ^5 K9 |/ m+ Y) E- E- e9?1?2 引入与间题有关的知识 9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 3 t( N5 c4 a& r% `; N9?2 非线惟运输问题 8 I" F& y z( _8 i9?2?1 表达 7 d* s8 ~& r6 J4 J" b& d' J9?2?2 初始化 9?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 第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 7 ]) b o2 \# L5 h11?1 日程表 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 " ?: T) w9 _# M3 Z第12章 机器学习 12?1 Michigan法 ; T$ B8 m4 w( T; {) ~3 G4 D12?2 Pitt法 4 D3 M0 s3 C5 t9 L6 M/ D12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 & N" S3 y: a6 o$ ] q" a* J12?4 比较 ' y0 p/ B4 V, U; g: J/ [/ s12?5 REGAL / j x( j5 e; {& K' ]9 N1 L第13章 演化规划和遗传规划 & {' D! X( r" _ @13?1 演化规划 9 L0 D: F% x; I% H; I13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 : a6 p5 j" U. T! o9 V( C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 15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法 0 ~2 e9 J, c2 l5 ?# w- E" d8 b第16章 结论 0 f% s) h: i# x* E! n附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 + e2 T0 A b$ B3 n附录C 用于约束优化的测试函数 7 ^7 L1 _: | n* k附录D 演化计算方法课程安排 ) w; G" b( i* M0 q& I- | [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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pg1984

有没有电子书呀?我想要这样的书.

hwentao

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