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》

引言 2 n" D1 s" L. P% J$ o* C4 a, y第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 5 O# d1 M3 e" }4 w! Y: H, G {1?1 简单函数的优化 6 I8 a' Z0 N, w6 h8 Y0 }. R1?1?1 表达 : T; l8 ?* w$ }, M9 Y1 y1?1?2 初始群体 & d# w9 x1 s4 {1 z1 P5 Q1?1?3 评价函数 ; e; N9 \! O7 e1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 0 e9 H' t+ C, W6 O- M6 ]" c1?1?6 实算结果 $ L' `6 ]0 M0 E% B% \) `1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 ' e; T# }/ U/ {. [! ~0 ]9 V1?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 % w! A0 e( l% J+ Z! {7 ^' i0 J第4章 遗传算法的典型专题 ! |8 c: Y8 `, d: I: }4?1 取样机制 8 ]) l( r8 A A4?2 函数特征 3 k& I8 [/ @( y7 x4?3 收缩映射遗传算法 ]' Y5 _! j0 R7 A0 Y4?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 S3 v: T n) C$ P: L& U" X4?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 4?6 其他思想 7 f7 p2 Z% {3 C$ E- e! @4 x第二部分 数值优化 ! s+ M+ U; G4 t' W9 t8 J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 " x n7 h! j C: W% v5?2?1 二进制执行 ) {0 u9 X% `# n; e9 _5?2?2 浮点执行 4 U& U# n! J; j. z; D5?3 实算 # y1 n' O4 ^0 |/ M: `) o5?3?1 随机变异和杂交 % i# u3 ]* h3 s5 _6 `! E( f5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 4 i$ N0 r7 V w6 c5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 + d4 U$ \1 w2 e# @0 R6 ?7 [6 q) r* n8 D6?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 6?2 数值优化的演化程序 . `% n8 D: v7 |2 s6 g6?2?1 浮点表达 / ]: }; R2 N9 x) T6?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 6?4?2 收获问题 6?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 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 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 8 G0 U* F6 `8 W! K+ G/ p! \" s7?3?1 五个测试实例 ( b4 m8 z+ b4 @1 E1 g1 [; W: K; u2 M7?3?2 实算 7?4 其他可能性 & x) V4 t1 Q+ P+ L' ], h7?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 8?3?2 多目标优化 $ y2 l: v3 {3 [$ G) I8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 4 Z: Z. J& ^. \- B第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 : T7 y. r4 \' j" D# ]- o4 j! v9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 % C T- I# _5 m% G9?1?3 作为表达结构的矩阵 , ~/ {! q1 V+ q/ Z" Q( B9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 & a3 ^* B" r @% o: m) ]9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9 N* b, V9 R( h8 f9 i5 X. c" k9?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 5 X0 }- X" g) y r9 [6 S7 e9?2?8 结论 * }" f/ V" G7 @/ G; L5 {6 W第10章 货郎担问题 9 o1 B/ a( _9 |$ E第11章 基于各种离散问题的演化程序 3 W ]' V2 X: c7 I% s11?1 日程表 11?2 时间表问题 * K+ T i6 D8 ^7 @11?3 分割对象或图 ; E7 i6 q. \6 F11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 . u' ]5 R5 x- j# j {11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 0 b1 j% ^$ ^3 }12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 12?4 比较 4 y8 W. z) r& Q12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 7 Y& }- H% K6 ], {4 L13?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 5 T8 R# u6 o! d+ ]% f15?1 技术和启发式规划概述 2 p4 a: k+ f5 c1 ~4 N15?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 4 N8 {' |) M$ o5 Q- X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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mark91

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