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》 " \" }% q6 [% Y9 G. V/ J* X, p' r

引言 6 s% r* m1 G/ P! n' R2 C第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 & i B, |* Q; J, f1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 ; {! w6 Q9 z+ T1 n9 J |4 `" S1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 " K# }! _$ U& l6 O, k+ B1?1?6 实算结果 4 r( T. f- R* R5 i* Q1?2 囚犯困境 & y& `% l5 r5 H" n; h1?2?1 策略表达 % }$ w9 D7 A+ h; N% N# A1?2?2 遗传算法的轮廓 $ A+ F# `. J4 Z) K% |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 第3章 遗传算法的理论基础 $ k/ ?( f5 \: \4 U! b第4章 遗传算法的典型专题 7 f. O7 G. e" J0 g* z. O: B4?1 取样机制 3 j8 e) i4 S7 O+ ~4?2 函数特征 5 S4 [2 d; ]# z* \) h4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 . W! K ]$ n( q0 Q" k1 K4?5 遗传算法、约束及背包问题 9 \& i) P* U. |4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 - m# r0 f& U8 F R( q. ?0 U第二部分 数值优化 ) x1 v* ^" S5 c- Q: g* h% D$ [) w' {: h第5章 二进制编码和浮点编码 , k3 p* d/ U. A/ @ h5?1 测试例子 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 , \, \+ z$ k% Z, ^# M6 Y5?3?2 非均匀变异 g, P7 N* M/ f% ]5 b/ r# B1 A5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 " L' X3 T) D4 \" @# }第6章 局部微调 6?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 ' G6 t) `/ b1 Q7 Z! E# F6?2?1 浮点表达 " n2 k% h8 m& K, d- Q/ U' G# G2 @3 J6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 2 y, Z8 G U0 k1 e- A* x8 X6?4 演化程序与其他方法 & \( J* H1 o* }" q5 D4 ~6?4?1 线性二次万问题 9 Q9 P: j Y- N' P7 g6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 ( N7 W( ~7 D( c+ J, H3 j$ x6?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 b3 q3 e8 u# o" X# ]7?1 一个演化程序GENOCOP系统 ' H: | v/ p: _. f9 q. c* b& s4 y& r7?1?1 一个例子 * ]7 n3 i6 r' `1 U$ G; R7?1?2 算子 . Z, W- F; s' P- d7?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 7?3?2 实算 / V9 O E1 a Z' J: A1 @* f2 c1 C7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII + G4 D+ Y- Q0 g. f8 T( F第8章 演化策略和其他方法 4 r* N' Z, s" Y& A8?1 演化策略的进展 8?2 演化策略和遗传算法的比较 # ]0 M2 C' I# ?( }# ^+ j8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 ' j1 \5 @& \3 e/ ^6 V% f- M& B8?3?2 多目标优化 4 h# v3 e# [# m% l* D8?4 其他演化程序 S4 T+ P* U6 M4 F. K第三部分 演化程序 第9章 运输问题 + {2 _' B: P6 Y9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 ; K, N- x, V' {9?1?2 引入与间题有关的知识 % R. j3 [, K- \9?1?3 作为表达结构的矩阵 ! w! F- f8 P1 b: y6 d& a5 ?% H9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 ! r0 y) N- z {$ A9?2?2 初始化 + E5 }% O. G1 P6 T( X9?2?3 评价 4 V2 d2 a7 c l" s9?2?4 算子 9?2?5 参数 9?2?6 测试 8 e) W# C! i+ \% Q6 B/ E9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 . ]9 C4 ~. u, O4 F$ T& R第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 # h# b9 E" b* F9 Q: _11?2 时间表问题 4 s: x f% C) ? s& }0 X1 M11?3 分割对象或图 % `# P" i* e1 z: o( m- O7 z11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述 # i4 X/ O4 }) X3 t1 t第12章 机器学习 4 ^: T$ c9 ~( e5 D# i/ f% j12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 ! `6 F8 u/ h7 n/ x) c12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 ' q# ^1 B! {5 v2 W12?3?2 遗传算子 0 e! M- ]0 R: ^. V+ E12?4 比较 12?5 REGAL . e% |5 A+ D1 v4 | h* \" Q第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 & o8 n- _& P a; p% o% O1 l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 0 x1 K! P! i3 z+ A9 Z( J9 u$ ~; }15?3 评价个体的启发式方法 $ Z& v6 J8 J( N$ k; v* J B第16章 结论 / o. g- y" E, O+ W! K+ e7 Z) K+ g$ V附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 8 b/ N0 l7 i9 B+ K0 E; R$ X# N附录C 用于约束优化的测试函数 6 ?4 M! m! C6 _ T+ F/ g附录D 演化计算方法课程安排 参考文献

student

哪个出版社？作者何人？

梦中

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hwentao

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mark91

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