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》 ( {9 P! \( W3 Q' M0 w2 N, I 7 J* R6 V1 n( ~

引言 第一部分 遗传算法 ( i0 R# ]6 f5 `' z9 d9 t9 C' ?第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 / c$ c$ F' J4 X, m1 Y6 C1?1?1 表达 : r% f" y6 W( k5 Z$ G! u/ I& X1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 ; C0 N& F: G; D( U* J8 n$ Z1?1?5 参数 2 |( U+ Y% G9 ~9 O! _1?1?6 实算结果 2 O: S$ o2 I5 t1?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 ' s* e) W4 P5 i9 r( c% j4 t1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 1?5 结论 6 C7 \/ j) d+ Z. c: T a; i. ^+ c* u第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础 " Z: W& g: a/ M- z$ a1 g2 H/ p" r5 Y5 V第4章 遗传算法的典型专题 ' W% I; U! p# |! }6 o4 B* K4?1 取样机制 4?2 函数特征 2 o/ D7 l9 h- u4?3 收缩映射遗传算法 1 Z* Q+ O; y3 N6 G7 E5 P0 ]% g4?4 变群体规模的遗传算法 & H- J1 E( `% A* ]4?5 遗传算法、约束及背包问题 4 M, m1 ]! l, N. |# h2 G( M; t1 I4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 ! h9 ?1 A; c3 }1 e- [4?6 其他思想 $ F$ l8 B3 D! v8 ` t) O第二部分 数值优化 ' L/ K! u" u0 [* h3 W4 w9 d第5章 二进制编码和浮点编码 + Q- o5 k, \8 k) L9 J5?1 测试例子 5?2 两种执行 7 m4 ^+ g- l) e' t* \. Y; O: U7 M. c" _5?2?1 二进制执行 , i. k" n @ S9 |5?2?2 浮点执行 ; x. V: g( {8 K2 K0 P; F5?3 实算 ; F7 N( u, D9 W% }5 F5?3?1 随机变异和杂交 ; P Y1 C Y- N3 c- X5?3?2 非均匀变异 # H- _, z C0 w# q5 F5?3?3 其他算子 3 n- ~( C% g; e% ^7 H, M& I `0 ]6 Z5?4 执行时间 5?5 结论 $ Z; E3 a1 O6 Y1 O" A第6章 局部微调 / P5 G$ Y* ?5 O9 g/ G2 m6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 7 C& r8 ^/ p. z R6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 9 B( V0 W( d" k; M) p6?2?2 特殊算子 3 N4 K1 {/ l+ @: S6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 9 U. \9 |! q! F1 ]* i6?4?1 线性二次万问题 0 |0 F0 _( L4 @* z% G/ X: c5 I+ `/ g6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 - P/ h3 l- }" H+ g( K6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 ! j2 W/ \6 z$ f5 @8 B* T1 x7?1?2 算子 9 k- h! { w- z/ L7?1?3 测试GENOCOP u" F9 }# h! C6 d4 d1 U' _7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 ' t/ N) O+ c# k7?3?1 五个测试实例 8 X0 ]4 I! b+ W8 B- Y% D- i5 u7?3?2 实算 7?4 其他可能性 3 j1 M$ w- k# O8 O7?5 GENOCOPIII . Y4 F I1 G0 P5 z: T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 1 v/ E" t7 P& l) \0 d8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 + N! N% z% _5 q* n8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 " i1 _/ ]6 |' g) W9 f第9章 运输问题 ' e' }5 a& @) a8 d9 D9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 7 g9 T/ l1 W& q2 r9?1?2 引入与间题有关的知识 % R. R7 j6 e9 Q( @* w* 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 A0 c1 N* [ m* {9?2?2 初始化 ! o8 j7 K: m& F' O; f! r( _8 K9?2?3 评价 # f+ r% z3 U$ R1 y, r7 m& R9?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 ^. A4 I1 L9 Z1 j; B; q第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 # |" G/ [) d0 P" ?1 i( Q, w! z& j11?1 日程表 11?2 时间表问题 / j8 X& i" i2 M11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 - Z/ T4 {1 e1 d' r' I11?5 评述 第12章 机器学习 1 @5 a3 G v6 X Y1 h, i12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 i! G' x+ @$ X* T2 o, a12?3?2 遗传算子 7 [7 m# s) t" s12?4 比较 3 z9 G# n" \ c8 F8 O12?5 REGAL & i- S* ^! C2 `3 ~) Z& J第13章 演化规划和遗传规划 # y7 @( c1 P1 s. I. f13?1 演化规划 13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 " s" \! \* t! V0 V& l第15章 演化程序和启发式方法 1 _% {( l$ d# }/ v8 H& D15?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 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 # D' a7 C, G7 K% B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 . \8 {! \5 s8 [! y0 N# U* w6 [参考文献

student

哪个出版社？作者何人？

梦中

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