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》 # Z/ E9 W6 M& }* r U2 m

引言 4 o! f; f% N# v6 w第一部分 遗传算法 ( c, F6 x' z7 E+ K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 0 [, f! `) d u$ D" w0 X! X n1?1?2 初始群体 # j) o; j2 b9 A7 T6 x+ \7 [! X1?1?3 评价函数 3 l; A$ ?( @3 J3 u; h1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 ; z; q1 p [/ p1?2 囚犯困境 " U4 T' C& J9 C" `4 i1?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 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 # M8 s' x( q& r* {* z1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 ' U* O" D1 Z4 ?3 I" V8 h* _& p第3章 遗传算法的理论基础 ' X, {5 M% _* [! c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 X3 l# j. R) K" A. S) |4?5 遗传算法、约束及背包问题 9 ?' w9 x( o! N* J' a q4?5?1 0/1背包问题及测试数据 . Y/ f- A! [& W% N4?5?2 算法的描述 4?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 : X3 i5 Y4 N' c9 @! ^3 A1 m5?1 测试例子 ' U7 Z9 X& P# f# d, ^- c5?2 两种执行 4 h/ y% q; F, U' N) g! z. C5?2?1 二进制执行 2 |3 h9 V9 H- R; @) v" L5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 * f$ @7 X6 ?: U& j6 f, I$ u F* x" k% S' O5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 , `. M% H; U9 e7 s X5?5 结论 + \# v, _5 T5 @2 p第6章 局部微调 / ~0 f( _/ b0 c5 }6 E6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 . O/ r7 I2 l8 F/ f2 _/ B) X6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 / J6 [) ~) X8 { O: P5 j' U6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 , a; ]& ^0 d3 v k8 _3 v6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 7 q& m$ I* Q% M- P4 y) [1 j6?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 1 G( `' S4 y: W1 _- d6?5 结论 . K7 j, c' u6 U Y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 ; C; T- i' T% |! M. w0 I' Q7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII ) @) a2 d2 C1 s+ G/ D0 d7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7 V8 a6 h$ c* |. M6 z9 T7?4 其他可能性 ' S. [) G7 Z! o' X% V7?5 GENOCOPIII ! h7 Y/ q9 c& X第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 " g% o) t( j* _6 K. _( a& f8?2 演化策略和遗传算法的比较 8 ^4 P1 i) R' |# L8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 ' Y+ U( p( q: M9 S: P* D2 n- d8?3?2 多目标优化 4 h/ I) p7 @' m C3 `, ]1 t8?4 其他演化程序 8 L- t* R5 y9 |2 H. c1 O第三部分 演化程序 & R, V7 f$ m# i7 p7 c9 \6 T5 W8 T第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 + q" u4 }8 a& g9?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 - h. A3 y( D p! \! H9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 7 {9 o! k ~! _' V9?2?1 表达 2 h7 k# h) i$ e5 {% W9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 & ?8 Y5 k: n/ t6 N s. |' F9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 4 c3 z6 n2 O# N" P11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 a& r% Z2 Y1 P0 Z( J11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 $ ?. J- G* }) w1 {! l11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 - U1 ]. M$ i+ @* s3 Y& f12?2 Pitt法 " r. b" s& O8 I! b2 k12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 ! [0 e" R) U9 \4 K9 u0 E$ p12?3?2 遗传算子 12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 9 F. }* ` _ [5 B13?1 演化规划 13?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 15?1 技术和启发式规划概述 3 v! o6 `9 j$ D) M' C) a' R15?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 9 \% h- A! A+ f' @$ N( x+ w附录B 测试函数 / T! Q6 G9 Y# M! O& V! D- E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 : q8 X4 x1 X) U) I' i参考文献

student

哪个出版社？作者何人？

梦中

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jja65

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pg1984

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hwentao

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