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》 ' D& S( r1 J* }# @3 ^$ ~& T* x

引言 " x2 }* X+ F `& \第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 " p# `2 M7 d5 S3 U( N1?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 1?1?5 参数 2 P4 l# z# v3 O k& e' o5 [) [' y1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 ( ^1 ]& [8 U2 u8 [1?2?1 策略表达 3 f- T) |( D# A5 E' S9 ~: q1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 4 x4 [! d( s( c+ X s! E# ~1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 2 c/ J" ]9 m, x! U5 |4 Y1?5 结论 6 P4 p" K4 X- n* Z$ R6 B6 l第2章 遗传算法的运行步骤 4 T" d+ g" Q) k( j: d" h6 p. K6 ]0 \第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 . f; S- L1 a- b& L1 L2 X4?1 取样机制 1 a( R! d. c' P4?2 函数特征 9 v2 B4 o; s* I( V6 U4?3 收缩映射遗传算法 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 ) I6 ~, y. B B1 L: c$ s4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4 O8 j7 y/ P" ~3 G4?5?2 算法的描述 / ^5 ]6 G! f& e+ `* G5 }7 G4?5?3 实算与结果 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 5?2 两种执行 * e k9 H! l1 Z& p0 Q5 y& f$ @5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 5?3 实算 ( ^; q# Q, s% Z4 u |& u) ~' X5?3?1 随机变异和杂交 {1 \3 [; s& V0 ~5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 6?1 测试例子 4 K( K6 c9 G8 x, E( @( L2 s6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 D6 y/ P# I: g$ ]) ?0 a+ q6?2 数值优化的演化程序 ' a. N; r! A g2 I, U6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 $ ]0 g( l5 e0 f4 Z+ i6?3 实算和结果 \6 i' o8 T! V7 v- X6?4 演化程序与其他方法 $ |- O0 c! j. l6?4?1 线性二次万问题 - V3 [! k! K+ y1 a P8 G4 P6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 - C- ~9 M z1 g# a. e& F6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 4 e$ l" z" G6 R: Q [4 F第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 ( q/ U9 s+ l6 z2 B y3 z7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 8 Z0 t" h3 R( x/ I- a8 X7?1?3 测试GENOCOP 5 N" Y2 K) Q$ P7 T' q# F d4 u7?2 非线性优化GENOCOPII 7 J- ]" \/ T8 ?: o) Q7 A7?3 其他技术 ) [# y4 s, K `4 T) \+ v2 {7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII * V0 k. w( W+ z, o9 O第8章 演化策略和其他方法 G+ O' \' f5 D% ~8?1 演化策略的进展 8?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 , I7 m. K" t( e8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 4 z! o5 F4 Z9 x( v$ I第9章 运输问题 5 G, m$ A$ u2 J2 s% |9?1 线性运输问题 ' F ~7 ?; G' u5 C1 \& g9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 8 x% o6 W. c! F! j- f' B- ~9?1?3 作为表达结构的矩阵 0 n2 \* E' y% S R9?1?4 结论 + {9 |2 u- t) D3 s9?2 非线惟运输问题 , S$ O# @! H5 Q6 t9?2?1 表达 . u8 q0 `& K2 ?0 R! b/ a' ^9?2?2 初始化 9?2?3 评价 " i' z% s3 _: C& c& k' |) B- T9?2?4 算子 9?2?5 参数 : P1 }- a- H3 R8 {* W9?2?6 测试 , M% s/ R. R, a# M& P/ p9?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 11?1 日程表 * h# M4 F% w+ ?( `11?2 时间表问题 1 o6 P8 H3 P9 ~% ?& ]6 r11?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 $ [6 U4 f5 X7 \8 K2 R第12章 机器学习 12?1 Michigan法 5 Q# [: {6 E. g! ~2 z12?2 Pitt法 , ]3 q( y, k/ O" I; L' y/ {- E% H12?3 一个演化程序:GIL系统 : R+ m' ` \ x, b2 Y7 P C; D12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 12?4 比较 12?5 REGAL 1 [6 f- ?, l) p6 `% P, ]7 b5 A1 C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 ! Q: J! k5 Q" G. [3 x第15章 演化程序和启发式方法 9 m2 g8 ?6 J, V( S* a6 i C15?1 技术和启发式规划概述 15?2 可行解和不可行解 2 i/ d4 n1 T+ v% D, c D0 e a15?3 评价个体的启发式方法 7 G: h+ d! I2 M+ }# U, O0 T6 R( ^$ d第16章 结论 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 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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mark91

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