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》 % Q! f" L z4 X5 Q4 T X8 ` 2 q; c& l/ z" r) a

引言 第一部分 遗传算法 1 j: J0 m4 N8 p- S$ U; X5 R第1章 遗传算法的主要特征 - A$ Z4 P# O3 b" L1?1 简单函数的优化 6 k- C: f& C5 K, X/ Q1?1?1 表达 % P8 l8 A; j$ ?- e1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 . |# v5 l! K2 |) I1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 7 @2 I: P% u) w+ h1 w1?2 囚犯困境 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 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 第4章 遗传算法的典型专题 " i7 c" S$ j; [4?1 取样机制 4?2 函数特征 ) |6 U- V$ v9 S8 v, e" q! g- `+ F4?3 收缩映射遗传算法 7 u& }+ G1 C* r& Z" l4?4 变群体规模的遗传算法 ( R$ j i/ F1 K; j: B& v4?5 遗传算法、约束及背包问题 + Z3 r* c- Y. C" s8 @) b( m4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?5?2 算法的描述 5 x" P& q" k( D! M# N& K4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 0 b/ f3 d7 T6 I2 G8 Q2 H第二部分 数值优化 + l. [& T- G3 }* P" m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 , l1 a; G$ t C ?# i5 T5?2?1 二进制执行 $ s# G: j: o' B0 q% ~" k' m5?2?2 浮点执行 ( J9 R5 Q5 j( Y" J4 L( e5?3 实算 : Y- v) c' b9 \" ^( P f- W5?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 第6章 局部微调 7 F' m2 q/ _. V. Z& I6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 % K7 S. B' Y( v9 O$ C6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 # q! f1 R( O9 A) b$ J0 x T6?2?1 浮点表达 ; v. y$ O# A2 ~7 H8 R1 a" p+ z6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 # q6 T: n$ i8 f! W" _6?4?1 线性二次万问题 + W- C, f- g: l0 A" ^0 n6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 L1 l* q, x# G! W* x$ h, w6?4?4 非均匀变异的优越性 * D8 q) s2 B+ s5 \; \6?5 结论 7 O0 z# Y l8 r, T, v% I( ^ m第7章 处理约束技巧 1 n$ m$ A. u) I5 F2 v- q3 ]7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7 V/ d5 z( J4 o% A1 R e7?1?3 测试GENOCOP g" q! m8 R% S* b0 o- l7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 ! v) G9 Q5 Q: h. h! Z7?3?2 实算 7?4 其他可能性 # A' m5 u' l# [8 Y4 l- T* E( V: o7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 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 / j$ G' o" H, [: J8?3?2 多目标优化 ' c8 l6 R. K6 t4 h8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 ' `' {* j6 ]: g" V/ @第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 2 m* i r- O/ c8 z h9?1?1 经典遗传算法 7 e" f8 i5 \, o( W( c5 n9 s9?1?2 引入与间题有关的知识 & }! I- e) ^, i1 E" w q9?1?3 作为表达结构的矩阵 9 e& i1 L% E* M* E, b0 f- }% `9?1?4 结论 1 Z% o* T4 e0 V3 d: S. o; T9?2 非线惟运输问题 5 G8 Y3 i2 t* \( o; l1 z- b9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 # E9 O) U3 V* _9?2?6 测试 & O, @) z, _" H5 U. J" S; |' B9?2?7 实算和结果 6 s' @+ {/ h2 J/ T0 d9?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 9 T! H& l3 h7 ?: m11?2 时间表问题 % q1 P0 O% B0 G11?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 - I( V' M& q) H: x7 ]( g% q T3 e" f }, `第12章 机器学习 5 G1 ]. |" f( K' X7 Q- b3 _4 C12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 6 l2 \# m0 g/ c12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 & ^" Y( A9 E! @/ `12?3?2 遗传算子 5 Y( O8 f6 d$ h# d0 k* S12?4 比较 % {- m& H, w& m; F/ ]* B12?5 REGAL . y5 }+ o5 j3 |第13章 演化规划和遗传规划 j6 ?0 ~5 ^# x! {13?1 演化规划 13?2 遗传规划 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 * w% v6 q* z9 T6 k- N- d% r6 `15?2 可行解和不可行解 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 1 {, J$ R) C* r4 _9 s6 Q附录D 演化计算方法课程安排 . Q2 s8 R" c6 ~2 n: k% |. u" O' a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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