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》 8 Z$ i7 O: S$ l$ @ 1 X5 y* q: C) r& _& z5 y3 g# V. }# m# ?

引言 4 p' z& N+ d% C8 I% N' m第一部分 遗传算法 , p7 r. w' z' w( O/ \+ D# t第1章 遗传算法的主要特征 - g' }3 ^ r& H) V% q1?1 简单函数的优化 9 Y/ R: k( O5 ~% D1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 " k( m2 V/ N5 i8 P" t1?1?4 遗传算子 ( P* p2 B* Z! b0 V1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 * p4 z: j! A# \) ]1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 8 }2 p3 R/ t7 u0 G( J+ D [5 r1?2?3 实算结果 - b, d) a0 `( R' F( B1?3 货郎担问题 % n; r! B) V* Y1?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 " d6 k6 L' m0 M3 m7 c. S4?1 取样机制 9 [$ h6 Y' }7 W1 V) G- z4?2 函数特征 ( L; N7 a& Y0 S: @, }8 j' ]4?3 收缩映射遗传算法 % P% Q* u1 s6 ^4?4 变群体规模的遗传算法 - [! f* q" Y: g1 Z4 ?4?5 遗传算法、约束及背包问题 . ~% s2 `) [( ^ O W/ O8 v1 h5 [# [4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4 X7 S: ~; D& Z! E4?5?2 算法的描述 ) R& b" Z' h, n$ u5 \4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 9 g" |$ [7 ` l) \第二部分 数值优化 7 G( ~. z/ f+ X7 J( |0 D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 6 P3 ? c/ m @7 J5?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 ' O* P" V0 D2 Q P! {! x5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 . k( c6 {6 A8 u6 R5 L* o/ h0 B第6章 局部微调 8 i9 @- v1 U% y4 j( X5 {1 {% R6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 + c1 @" q h- r. H$ e/ c/ D J6?1?2 收获问题 $ g. |7 x& Y$ ^, K! j9 N, v B$ c6?1?3 推车问题 2 V9 r. | U Q! Q; ]0 [6?2 数值优化的演化程序 6 I. h0 t1 R. g& M! |/ ^) {6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 0 x1 d$ X9 I! r6?3 实算和结果 ) `% r0 \0 M5 g: \6?4 演化程序与其他方法 1 M$ o9 t+ a4 d+ s0 H6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 4 V E9 v) T3 F4 C* d6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 & L& r* t9 D6 n/ n- C% K* {第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 ) p. N& r5 N; `7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 " n4 c0 \3 U/ b: V7 T6 c/ Q( z: E7?1?3 测试GENOCOP : B* u1 m a& g7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 * w3 v+ ]" K. w3 Q% \1 N# |# C7?3?2 实算 5 Q5 \% o3 e( W+ z. {7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 , k+ _+ u: {) o6 ?. ^( X* O8?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 ( E, Y6 m4 ^" L* e8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 * N; Z! Q' d- |; V8?4 其他演化程序 $ V& y$ ]" f* e) t9 Q" a第三部分 演化程序 ' T4 B1 E+ \* B: g- A第9章 运输问题 $ p! K/ P! Y' h: S/ A9?1 线性运输问题 8 ]7 q! u% T% D* Q9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 9?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 1 b, W% `( p' Z+ y9?2?1 表达 9?2?2 初始化 ! \; c1 F5 R& M/ Z% t. ]9?2?3 评价 5 R x. }0 `5 ^; I, e9?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 0 J' Z) J9 u1 O. C% C4 {# a3 f第10章 货郎担问题 - K) c6 n) C6 q8 u" k9 r, \% f! _第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 8 I; l9 p' h- F% ^: h0 M5 Y- ]/ O11?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 # I: L" Y# K6 n6 ]11?5 评述 第12章 机器学习 , ^) U7 H, Z6 z8 I9 Z) Q: E12?1 Michigan法 ; {9 _6 O& b& d% V3 {12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 $ M+ l& \! B$ @% Y2 B) x8 g12?3?1 数据编码 7 V. G7 a& t+ |12?3?2 遗传算子 12?4 比较 , l4 F1 b: \! }; {5 p1 _12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 * E3 O! y! \5 T' j5 K13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 ' L5 F/ X" s! H! H1 S6 \$ F第15章 演化程序和启发式方法 " R4 o, E' F5 x/ W! c6 d' Y15?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 $ j2 o' W, Y L6 y" s' W第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 , Y- `' {7 V7 |' E% ?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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hwentao

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mark91

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