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》 & A! G6 V- M$ g, q0 y

引言 4 l' Z9 r' j+ W/ @$ N0 a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 1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 9 I1 ?8 C: [" l7 d% q4 ~1 I1?1?4 遗传算子 ) {! z1 i/ L" G1?1?5 参数 + o" @! O3 I: @' c* l6 L) t" V1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 - T5 x& N0 Z% U/ j1?2?2 遗传算法的轮廓 b9 S+ B0 B/ W) z% g# x7 Z L1?2?3 实算结果 # V. ] A1 [# ^8 t' w$ @1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 0 ~1 l0 b/ A' d1 X1?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 , E- c Z7 ^, G2 G第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制 0 P5 k7 B9 R& R4?2 函数特征 7 e, h3 R. A$ }0 V( `* I4?3 收缩映射遗传算法 * M* ^1 Q9 _/ w3 a0 \4?4 变群体规模的遗传算法 9 Z! k) U9 P0 K+ w4?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 / O; d+ ?$ U' C" U" X( O: M4?5?2 算法的描述 # O/ U8 [6 d7 ]% L4?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: B( V; g! O8 l; a5?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?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 2 N4 I0 o7 U) j& ^第6章 局部微调 : D U! d' E' \- g8 Y8 A6?1 测试例子 0 B g* M7 J4 v# m- @6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 ) x) N, @# }1 N& d0 ~$ J" g# e& ]6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 ' p. a; P6 b6 h! [# c6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 ) c+ v# g$ G# F4 t0 [6?3 实算和结果 ; a% m+ k* E" x& P( f, T% j f T6?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 2 i8 n, W) s$ P" ]& p* H* r# D* U6?4?3 推车问题 : G* |) ]# M! O7 v$ Q9 U( T6?4?4 非均匀变异的优越性 - T) C, T# i/ E1 z' W6?5 结论 第7章 处理约束技巧 * P& I9 d: O T+ y# H. |: r7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 * G/ x3 `* v% G# z. |% a7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII ; A2 s: s `9 } G" m! I. Y! _7?3 其他技术 # k! Y, h$ W, o( w; a8 e7 g1 j7?3?1 五个测试实例 ) [- m+ N- M: U1 ]1 B: |9 E4 _) V7?3?2 实算 : I+ C3 u8 y3 M' z9 s6 V& U% G4 m! _7?4 其他可能性 + i" W3 J2 M2 F) n7 S: V3 O9 K7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 @4 K/ q. \, @2 `- t8?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 8?3?2 多目标优化 / d. n# f* m9 W8?4 其他演化程序 , U4 P! P2 q) T! c' X: z" O第三部分 演化程序 第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 5 H9 b* ^5 ~8 o$ \. ~9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 + [, S6 B+ I) l, O9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 * P2 w6 X* e' }+ H9?2 非线惟运输问题 : C* q* B) l9 @# d# p" U# \" w9?2?1 表达 9?2?2 初始化 . r$ S" x `' i! O6 M( i! g4 N9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 $ ` b3 P" c7 V9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 + ]% A+ U9 ]4 t( f2 v9 n9?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 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 # Y) v0 |9 f1 L+ n, L6 P3 S第12章 机器学习 + M! G) P6 G2 Q/ l% @12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 U+ j) P$ X: }5 a X12?3 一个演化程序:GIL系统 0 b, K/ p: M8 K8 x3 v7 ]12?3?1 数据编码 O$ g4 D+ J+ A" g12?3?2 遗传算子 : h7 E: c/ p1 h/ L12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 * y% L4 s, a* s3 U13?1 演化规划 1 u" J& |0 j% s% _7 @' {- u13?2 遗传规划 0 _; J. F* _$ a$ L) S3 i" `* u第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法 4 c1 @9 \4 i0 Z* i6 U15?1 技术和启发式规划概述 15?2 可行解和不可行解 / A$ _' H5 ^$ h$ B$ |15?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 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

student

哪个出版社？作者何人？

梦中

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mark91

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