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》 4 O# h3 \ K" q4 S

引言 第一部分 遗传算法 $ n) F. ~- x, G7 D! _1 g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 ( O# h- n/ O- D4 S& j1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 ! K7 B& ~7 ^/ S) r& i5 }! b Q1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 2 \$ ?: M9 s+ c8 y9 \5 m H$ j1?2 囚犯困境 7 x1 a! Z& R' R: A4 D1 n1?2?1 策略表达 , V( G/ l. B, Q* Q) _6 y7 g$ @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 ' |& r+ m# z5 |) Y- l9 Z( r第2章 遗传算法的运行步骤 ' ~& p7 Z9 ~3 h7 n3 B" u第3章 遗传算法的理论基础 * s$ m6 B& R- H' W第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制 ) y( G0 E& U3 L) F2 T( W3 d2 b4?2 函数特征 5 H( y8 [+ ? }: y# y4?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 + }3 q1 u! j' F- k( T* ]4?5?1 0/1背包问题及测试数据 * ?2 m0 ? f+ Y) [7 h. P4?5?2 算法的描述 4 ?7 S0 s" |- K( d/ b3 l1 j4?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 % y3 j; ?5 p' T, K! N5 B5?1 测试例子 : W; k P! U. d5?2 两种执行 - t- r$ ~: }, p r. [5?2?1 二进制执行 % [( [0 W8 w; t& ]6 ^0 @5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 & z9 D6 D; R! p0 V5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5 A5 @; h+ i% u$ T5?5 结论 第6章 局部微调 6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 3 D7 x3 Q/ o5 E( R# K: p8 h6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 / P* [& O9 l9 \% r. f, n8 X6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 $ P2 R) d1 r1 f/ y' J r4 k; C! _6?4 演化程序与其他方法 & z' l, d6 b5 P6?4?1 线性二次万问题 # m7 R. s$ V( R, K# Q* g6?4?2 收获问题 . r5 y, E9 E& A- v6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧 ) [! a, D) k, l9 l# B o2 ?7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 $ \7 Z7 G6 W2 v. @7?1?2 算子 7?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 9 ]- V4 D) E' p' K/ a5 ~1 k) [$ n7?3?2 实算 e# [2 j9 j) C4 G# b5 B7?4 其他可能性 . N5 W% \ @0 y1 O- d" ?% b7?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 0 M8 D3 B) T1 f' f" g+ a4 { {8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 " U3 @4 h5 t& j* T8?4 其他演化程序 6 ~( `4 X5 p3 v. Y' \2 P. f第三部分 演化程序 第9章 运输问题 ( C" n& t4 L7 I$ G d, W# o9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 ' G$ b9 Y" ]) ^9 C4 g+ t9?1?2 引入与间题有关的知识 " s* T7 z& @0 ^; n9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 9?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 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 & D; L8 x% S; H( J, d9?2?8 结论 ! h6 l1 N) _: J0 H第10章 货郎担问题 / R( j& F' F: S: j第11章 基于各种离散问题的演化程序 8 T# K/ s* Y7 t11?1 日程表 5 U& k6 \, v3 F11?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 ' Z. m; c7 }! i& H8 r2 }第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 : Z/ [7 `5 \: U+ ^% w3 L12?3 一个演化程序:GIL系统 " A1 N# C# G, o, ~1 P, V- b; G12?3?1 数据编码 : L2 o+ r. T# z7 b12?3?2 遗传算子 $ {$ G4 r7 ~ n1 d$ w12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 % x/ U( B( M, o' r1 }, L13?1 演化规划 ; c8 [% R F5 T13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 - g3 p6 ]* d" y4 Y( V/ A* \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 15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论 : c! w2 V; y) O( o7 D附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 : H9 B8 O& V* \) b8 s附录C 用于约束优化的测试函数 0 Y0 k% @8 Q: F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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hwentao

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mark91

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