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》 ! Z* n+ ?8 ?' @) g5 U , J5 F, d/ d7 f6 E5 s) T" I, Y

引言 , m2 [0 L/ E5 w& x第一部分 遗传算法 : h' F! l2 p' a6 L3 |第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 C3 g) @9 o4 l, w& M4 c5 Q6 Y6 f: ?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 ! n0 [! |- ^" ^8 y6 W( o& j0 B1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 8 x- O5 ]; h" L8 K& a8 G; Z/ L8 _) p1?2 囚犯困境 6 x% x; e& q0 K: J: [6 B( `7 ?! {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 ! W' z# Z" @' e4 P9 \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 0 e) t# f( C0 r4 x* F第4章 遗传算法的典型专题 3 h! S) R# Y% W6 B$ s5 v4 `4?1 取样机制 4?2 函数特征 % }3 [2 S" k T/ u$ m% C4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 - k6 N+ P0 @0 C4?5 遗传算法、约束及背包问题 * F. v# U7 [! E4 T; x6 [ J# o4?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 3 J# o3 y, o0 i0 i; E+ q9 s* J6 c4?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 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 5 J( P0 v( O0 Q2 R2 I" c% j* T5?3?2 非均匀变异 + e; N; e3 [+ [' j1 a: x5?3?3 其他算子 0 [4 |8 h, x( S8 @( |& Y5?4 执行时间 5?5 结论 ( }" z' r1 `# S第6章 局部微调 a" O+ R j/ [6?1 测试例子 2 J8 |. T8 Z6 _, t# Q8 D4 X6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 : b- X. V1 E, x6?1?3 推车问题 $ N' X+ I9 _3 I [( N0 w' x1 T" g6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 1 y, l. H3 o" r d" N6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 ! x& `# E) X9 X- |- _6?4?2 收获问题 / q* s! V3 J& f9 |$ o4 U# o6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 / c. g6 n9 ?/ F4 |- i: v6?5 结论 第7章 处理约束技巧 6 [2 ?2 W( c# m+ D; Z% ~/ ]7?1 一个演化程序GENOCOP系统 . y6 T, m! C% {8 p; n- L5 D7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 2 V6 J* `+ s) Q9 i" e! e. ]( t$ n. _7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 + @( c8 M! m) E8 j- E7 _+ m6 {5 [7?3?2 实算 " Q d! d$ Y! R& G+ b+ I& x: V1 H8 E* R7?4 其他可能性 , }1 x& [2 e X3 Q. T7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 1 f7 C- B$ |7 k8?1 演化策略的进展 a# T$ Z' z+ g; l u' H8?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 8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 / E( V) A. Y+ X" @% z V2 L8 u( `第三部分 演化程序 第9章 运输问题 5 G: |. d0 x' L+ B- z5 e5 |( I9?1 线性运输问题 # J9 Q: x% j% E, Z9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 ' Q$ M; R3 Z, S1 ~% K3 z9?1?3 作为表达结构的矩阵 + B/ f4 s A* s9 y* ] n4 A9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 ; T9 p2 r8 {( X) L. Q8 a9?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 4 D L3 _1 n) r2 X第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 3 J/ b$ R- O2 R4 I9 A4 {2 A11?1 日程表 $ ^) _/ _& j$ _: `; n: g W r8 D11?2 时间表问题 ; j; }, ^' l2 h. b11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 2 r4 a9 o/ R) }$ X% d11?5 评述 2 ]" g- j- q: T" l+ V' [1 _2 [第12章 机器学习 8 Q% D# h$ K( }+ B2 Z1 X8 B12?1 Michigan法 4 v/ l% `2 f- j5 {3 P+ |4 Q) ~* R12?2 Pitt法 1 z. ]/ G! [/ s12?3 一个演化程序:GIL系统 $ ?2 S( p. o( K( q; h) B- [' a+ W12?3?1 数据编码 & Q6 s2 {6 A0 m5 F- o12?3?2 遗传算子 ! B. T+ G7 G6 R M+ T3 Q3 |12?4 比较 , T- k, f% l! z' s! ?" d12?5 REGAL - A2 q* ~( E# ~$ g2 Y第13章 演化规划和遗传规划 : }5 D+ }. `9 h7 |' d- I! ?13?1 演化规划 13?2 遗传规划 K* f* p' q+ j. ^ H6 n8 K/ {第14章 演化程序的等级 + }4 i% @/ k0 n3 N1 G5 A# [0 Y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 3 _4 \5 j" t, Y1 C9 K15?2 可行解和不可行解 " M, i- C* } }5 V& r7 q15?3 评价个体的启发式方法 7 H0 K$ Q( Y+ _& ?0 n2 a第16章 结论 ' j$ u* L2 l1 G9 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 附录C 用于约束优化的测试函数 # G: \& m* D" D) ?0 h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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jja65

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是哪个出版社的呀，哪里可以买到

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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