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》 - h N- m6 F( F A) D* q* S6 ?

引言 第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 / G B% m7 h* t+ l8 D. c1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1 n a" n# t% v' `* y" `1?1?3 评价函数 " L Y6 C% t# H5 g8 H1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 ' d* ^# v5 m' H2 O C: V# k& {: w1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 " b3 i& l$ h$ v% x: R3 K1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 ) `/ O, r& B% w! W( ^1?3 货郎担问题 ; u0 c% h2 H7 Q, M9 B3 c1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 0 I1 Q: v' T8 e4 f8 g8 R6 V1?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 4?1 取样机制 4?2 函数特征 4?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 8 B9 j! D$ y7 b5 T2 o: p4?5?1 0/1背包问题及测试数据 / G0 g1 P! i8 F( {( V4?5?2 算法的描述 ! }/ p8 J' D% y9 z, I7 H% K! q4?5?3 实算与结果 * l$ V5 S ]- h* }* y7 j. B) b4?6 其他思想 Y! b& \0 b" w- V! U4 g& [: B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 8 I/ Z; q, d% H/ r% z5?2 两种执行 ' A K- w/ k. {* R: q! D: I5 W$ a5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 5?3 实算 7 O% g; V, Y5 m' C; O5?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 9 N- U0 A. d4 `3 H1 D5?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 `9 W3 I# y6 s+ z3 E( p; u6?1?2 收获问题 , i3 }8 Q1 c% F) r g6?1?3 推车问题 ! r8 t# S7 M4 X1 Y7 i2 [) K a6?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 6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 , h/ O# \% n0 x6 e6?4?2 收获问题 : r: }- ?7 P% L e( K# n6?4?3 推车问题 # C7 X! `( ]( A& b* S6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧 + n: O' `' ~* h- j, ^7?1 一个演化程序GENOCOP系统 8 e" W9 d$ m+ l, o$ Z6 f: @7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 " C: F9 N" x) @ O. A4 a! r4 K/ J7?1?3 测试GENOCOP + Y4 i. T, X2 O( p1 p2 l7?2 非线性优化GENOCOPII . _5 K: d' m0 h7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 1 a& }+ q) f; e7?4 其他可能性 : g/ J" B: R) A; j3 ~) s- z7?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 , ` k# d" Q' J' \$ S8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 2 e7 h4 e) W' c" J) P' M第三部分 演化程序 0 V7 W& W& R5 F* Z* d第9章 运输问题 0 J4 @6 T7 Y* h; Q$ B/ B9?1 线性运输问题 # u4 r4 Z/ n7 r; M6 A- X* }6 J7 R+ W9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 0 w/ R9 I& Z/ J) u4 v. O9?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 " U) F9 [9 p) _8 M9 l q+ Z9?2?2 初始化 9?2?3 评价 7 j" g, u. G8 }$ z6 p! p9 d9?2?4 算子 9?2?5 参数 9?2?6 测试 9 o: b! ^$ s5 N5 ^9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 * j; U1 C& f2 K) a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 . }8 @# C1 G( U5 G7 ~8 V- ?1 a11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 * V. o. e0 _8 u* L1 T+ g11?5 评述 6 h+ \; A" P& H, T5 t第12章 机器学习 12?1 Michigan法 4 G. ]$ y1 f7 \6 |6 Y12?2 Pitt法 # _ H. R% v3 }2 Q& B12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 # s) R: P" U5 i1 ^8 x12?4 比较 & j1 H, [- {6 j) p( S4 B) _12?5 REGAL # [4 a3 V$ o9 h2 D. v, w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 & n: u8 f8 `0 @ e! P第15章 演化程序和启发式方法 & Y* h4 G G) S( I* D15?1 技术和启发式规划概述 15?2 可行解和不可行解 5 z; [) R& ?7 C6 c$ N% D" S15?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 * b" j. P6 a q: N/ y" q# A附录D 演化计算方法课程安排 ; d4 J% r8 q, C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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