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》

引言 - [ x" T" y) \( w7 s# `第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 0 ~/ Y, j$ q# R1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达 ' G* E8 F* ~$ k' z; `. u1?1?2 初始群体 , P. j4 t$ N: H* C1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 ( f, O" G1 p8 c- a1?2 囚犯困境 3 f, t# e' K1 Y7 F6 y! H& a) A1?2?1 策略表达 3 ]- @) g; k( E( K6 T: @+ }" {- }1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 4 W& G. X1 E c$ \* b# A9 X) h/ [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 第3章 遗传算法的理论基础 5 S, k1 I/ @ M( i+ i7 I2 J8 G( A# m/ n第4章 遗传算法的典型专题 5 a* l o8 ]" ]& o V, d4?1 取样机制 4?2 函数特征 ! `4 k S! \8 e6 @1 H) H+ w' ?1 Z- h4?3 收缩映射遗传算法 9 T( z1 d; n/ b/ P t4?4 变群体规模的遗传算法 # @% ]% G% v; }; I) o! M( D8 `8 w g4?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 # M! o7 F' B2 ^5 @2 v, L4?5?3 实算与结果 ! s8 y* P- S& s i1 L# S2 |4?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 5?1 测试例子 3 ^5 I5 m& P, {; C; ^5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 1 C( g1 ]* [$ O$ g2 k- V; G5?2?2 浮点执行 * U/ d n% \9 S4 d0 r& v5?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 , Y' D. Q# c' Q" Y5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 6?1 测试例子 6 M' I$ ?: M( a0 ]6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 % v7 P- g9 Z& v* X6?1?3 推车问题 # R3 g% o/ b3 d, f0 _; ]7 n2 D6?2 数值优化的演化程序 0 \' w# z! B. K$ E( ~. P6?2?1 浮点表达 6 p" @" B7 Q1 V9 Z) J6?2?2 特殊算子 6 y. z# Z4 e+ o# U. _3 z6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 ) j; G c0 f$ V6 g R- c' e( n6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 - q* l3 T, |& `: x. d* {) f J0 }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 `- ~7 ~% w' w" J7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 4 e* s$ K$ }! O4 L7 e. E7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 4 m) q! i* a8 E0 [7?3?2 实算 * P3 V% F0 \$ R7 x$ I& ?# F# o7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 ( K5 Y8 t) Y1 T% |% F+ B8?1 演化策略的进展 # F, m. O7 B2 e0 F/ \+ o0 A3 F- [8?2 演化策略和遗传算法的比较 ( h4 F2 I3 ^9 G8?3 多峰和多目标函数优化 + S) H- z/ g5 v$ P7 i4 g8?3?1 多峰优化 ' V, Y; A; n, n3 s& J/ C6 U8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 4 a( D# ^9 S* ~# x第9章 运输问题 : r* c+ m4 e4 Z' g/ f. Y9?1 线性运输问题 2 t4 [4 v. G- P5 E9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 9?1?3 作为表达结构的矩阵 $ H. g8 q# E5 i1 {( h5 [9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 " i# M0 i8 `! W9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 6 [$ C5 w& d+ S7 I8 J' t2 i2 q4 J9?2?5 参数 9?2?6 测试 % i( U$ E) x5 y9 p1 {. Q9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 2 C9 D) O1 h- Q第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 * }% w: q, D! P. S11?1 日程表 2 u* s$ o w7 C# r! e8 Y+ d11?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 1 Q* E& ` Z+ G* g/ _. W, }. w11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 & M8 D$ c; P+ h( U4 T" B12?3 一个演化程序:GIL系统 . Z2 ~7 j; u& A+ A# {12?3?1 数据编码 q1 U5 ^6 ?3 c$ V12?3?2 遗传算子 ! ]3 W Y+ e) t2 ]2 [12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 + S% |4 W- G3 W0 ?13?1 演化规划 13?2 遗传规划 1 ~0 q; ]# w8 j第14章 演化程序的等级 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 % c( b. c/ m9 w/ H: X9 ?15?2 可行解和不可行解 & P. Y+ a0 V! c" W# z% g! F15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 ; e* C, S3 e5 ~3 ~" u2 S% _附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数 附录D 演化计算方法课程安排 参考文献

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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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mark91

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