有关遗传算法

from911

遗传算法采用实数编码,是怎么做的?有没有例子?

Allos

书名： 遗传算法与工程优化
7 i7 D5 q, Q5 p0 v, g1 R% `4 G! h英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
编号： 11297
: T0 S1 g/ [0 s4 Q+ eISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
译者：   于歆杰 周根贵
出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
* N, E# M* q3 g- J8 b8 o$ h出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
4 m: I% z1 n, F# R开本： 16开

内容简介
2 W3 y& b( W4 b3 V; F9 v7 a2 b1 u    本书总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章：遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。内容既涵盖了遗传算法在传统优化问题中的新进展，又涉及了目前在供应链和物流研究中相当热门的话题。本书论述严谨、深入浅出，并有大量图形和表格，便于读者深入理解其内容。 本书可供高等院校或科研机构相关专业的高年级本科生、研究生、教师和研究人员参考。

        译者的话

5 g, j6 n3 M  o2 M! I/ v序言
# @* y1 a' F  \' f' b
第1章遗传算法的基础

! `2 N( j/ S' K5 O2 P5 S4 g" a1.1引言

- c* W! @; {- ?/ Z/ |$ r) ^1.1.1编码问题

" b  h: ]0 O: r7 v! J  p, ^1.1.2遗传算子

2 v' v6 `1 Q5 f# B  z  ~1.1.3选择

7 l& C* b" Z: u1.1.4遗传局部搜索

1.2遗传算法的适应性

) f  E" v; s" c, y1.2.1结构适应性
& C, b. \, F2 M2 J2 D
1.2.2参数适应性

1.2.3模糊逻辑控制器
, Q& M5 J0 m1 a* J. @; B( z6 Z1 R9 z# Z
1.3遗传优化
( t! A3 M% [0 k; J9 ]
. f" J0 S' N! Z& e1.3.1全局优化

7 G6 Y$ Z/ M) P+ l. \1.3.2约束优化

1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化
* K' _1 O$ p" I
1.4近期遗传算法的论文

; z' b0 e1 x5 p7 F" p9 q第2章组合优化问题

2.1引言

" g9 I5 O3 k3 K% P8 L  D' _4 u, \8 Q2.2集覆盖问题

- g; E, C8 G% u1 Z) ?# q7 w% q. ?2.2.1航线机组成员调度问题

) H! B5 q  L& G& K7 v  a2.2.2遗传表示

( s* v3 }+ ^, \- t2.2.3遗传算子
% f0 f" P3 Z/ s& L0 t% }: @
8 u4 G  `8 s, O  N8 o) {/ p2.2.4遗传算法

) ]# N; J5 O, F( K& ?; Y$ M2.2.5计算经验

2.3装箱问题

2.3.1启发式算法
* B; p, h& G+ K. S& V# `3 l* w
% T2 C1 ~" j% |9 h7 z2.3.2遗传表示
8 f* x. u7 ^7 t5 ~2 ]
% S+ N5 k4 \. s2.3.3遗传算子

1 v/ b+ g1 G; e2.3.4适应值函数
* _  q: E/ q& L* H
2.3.5初始化种群
2 d/ Q. `) {* v, u0 i
2.3.6计算经验
% s) ^* ~7 D1 E, k" E/ A
7 s% C+ n% _4 b, w) j% y2.4背包问题

2.4.1多选择背包问题

3 Q$ t- L) l, E) m: z2.4.2多约束背包问题

2.5最小生成树问题
& f1 Q5 ~( y- V5 @; y- A
2.5.1二次最小生成树问题
& E, i1 H2 {" K# v: l2 b
( `- C' T1 V& m# D: J5 ?- x2.5.2度约束的最小生成树问题
0 U, m- D2 c* W7 v
2.5.3双目标最小生成树问题
; q# s; d7 x) c' i# S. N
, a( q# U9 @* p. z' {) p! e$ @5 u! Y; p第3章多目标优化问题

3.1引言

3.2多目标优化的基本概念

! {9 x$ G& J# V6 G! t$ L1 U( u3.2.1非支配解
+ z! h# c9 i9 t& K7 _
. w* G% [+ f. Y: L' R. O3.2.2偏好结构
4 `$ J; x6 ~; j  S# P1 G
3.2.3基本求解方法

& X1 P3 P  ^9 r& K. T: l' A# Z/ j% I3.2.4问题的结构和特性

) ?( r% h6 r$ }7 b8 y: t3.3遗传多目标优化
% h/ }* l* m" b& |4 j; m8 Q4 \% l* K3 k+ c
. L+ P( Y  H- X, U3.3.1遗传搜索的特征

3.3.2适应值分配机制
' Y8 y% o/ \/ ~4 y
3.3.3适应值共享和种群多样性

0 W$ W# `( d$ d% f3.3.4Pareto解的概念
* Q3 \" @2 M/ W1 H) F4 \
3.4向量评价遗传算法
* J7 |, {' n7 u. h9 Z. M- C( |; g
+ \5 r7 s! a( o$ M' @6 U. z6 C3.5Pareto排序和竞争方法

8 n1 a, K& \! m) o3.5.1Pareto排序方法
" x% V' q, V! p; ~/ t+ h" R1 R
3.5.2Pareto竞争方法
2 ?; w- y  r3 t; _0 E, V
8 V  C* P, a( i3 l  w, n3.6权重和方法

8 J- G# R( r3 z  J& D3.6.1随机权重方法
' m. v2 v# a% J& ]- C; m$ D* t, Z5 U, [
3.6.2适应性权重方法

3.7距离方法
3 u6 T0 h! I$ ?9 o- W: \6 }
( Y) }& d/ y( h3.7.1距离方法的一般思想

3.7.2计算距离度量

3.7.3距离方法的应用
! b$ ~8 Q* ~" {1 {' {. ?
5 i9 Q0 l  i) y6 [5 ^3.8妥协方法
4 i9 n! k; p# f- X3 X
8 R8 r$ U! G8 @! v3.9目标规划方法
2 o+ M5 x% N- r
/ Z/ I- y. @0 C6 K1 k+ V第4章模糊优化问题

4.1引言
* V  k. ]( j6 {9 s5 ?- ~' t/ A& ~, X
4.2模糊线性规划

4.2.1模糊线性规划模型
# Y; C. @7 W1 y
3 _9 c6 I: t9 r" Y4.2.2遗传算法方法
! _7 r  D$ I5 ?( N& H5 Z
4.2.3交互式方法
, f+ k7 e8 o1 z* M6 S
# U7 D) q" _7 ]7 s) O) \4.2.4数值例子
" Z7 A: ^9 k, I
4.3模糊非线性规划
' q' H. d- g+ J2 q1 \5 G5 ~* z
4.3.1非线性规划模型
# Q& w  ?; `2 o: M$ H: g  A. R1 ]6 v& |
/ J+ l- f  b. Q$ ^% n. }4 y4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
8 ]$ r6 M; I+ G8 P9 {+ p* e
& p5 z. v2 n- e4.3.3交互式方法

7 ~# N$ ]- a; z8 G4 @4.3.4数值例子
0 t, P9 F' Q% i8 E4 g+ `# O+ u0 P
4.4模糊非线性混合整数目标规划
7 ?1 m! ]6 q6 U9 g" F6 [
. l6 m7 k8 d8 v, o1 P. f4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

0 a6 J& Y+ g8 N! g7 c! K' p7 X4.4.2遗传算法方法

3 i* X& E1 \+ T7 D- U" Z+ K, F4.4.3数值例子

4 x, Q7 ^* B( T' A4.5模糊多目标整数规划

4.5.1问题描述
3 ^7 {' {+ U8 R3 h( s
6 d: i. \4 j8 P( G) G4.5.2增广的最小最大问题

; s5 J, `" }6 ]; h/ g7 n$ {4.5.3遗传算法方法

9 u- i" t# E9 k7 Y) ~4.5.4交互式模糊满意方法

+ U$ b  Z1 X- x* ~! x( ^6 i4.5.5数值例子
3 V6 Y# t! i5 h* {! S1 E& J( {
* G' a; _4 |5 K9 b* v7 c5 X0 E8 ]% i第5章可靠性设计问题

; Q+ R2 T# w2 Y& d& G8 L5.1引言

5.2网络可靠性设计
# B. W% a; _9 T' J
5.2.1问题描述

3 s5 H0 L% T' T9 r5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

& |, w" K% b( R5.2.3Deeter和Smith的方法
. s; x2 u' M9 O& K3 [$ G; n
) J. O: o) V& l; O5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
) w7 K" v8 t. P  G/ E4 E
5.3.1双目标网络拓扑设计
& i+ b# p$ y# x
( D* L7 Z0 n, c; Y6 r5.3.2数值例子

# V  ?% o- D3 e' c7 P& G: z0 e5.4多目标可靠性设计
! e9 R, W3 W& P' v8 ~' d! _% [
5.4.1双目标可靠性设计

7 i4 z5 ]3 _+ V/ |/ f, a+ K5.4.2遗传算法方法
; M# P* {6 y7 _, |. D$ R% ?; J
* A' n7 ~+ ^0 u) Y, O5 n: w5.4.3混合遗传算法方法

& V' \+ g* Q- u3 z5 R" V' u5.4.4带有模糊目标的可

第6章调度问题
2 K. j- X9 \4 u6 f& E
6.1引言

6.2作业车间调度
: f3 F1 v8 x1 s- l; k8 h& D5 L
0 I0 D) \3 @. y1 X) M8 H( o6.2.1基本方法

7 t$ T9 [7 G. J( T( a9 Q6.2.2编码
$ e+ e5 S* I7 t2 q$ J
0 j6 \: E1 v7 n$ X; Y6.2.3适应性遗传算子
2 _8 u% L; u% I$ ]' h( j/ o
6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

6.2.5混合遗传算法
# F9 W* N2 S" k* A7 k5 j: i& W
6.2.6讨论
' D" k4 a- p4 O, {
6.3群体作业调度问题
* W7 k; G7 i1 g4 T9 k
6.3.1问题的描述和必要条件

6.3.2基本运行

8 D" E' j1 j- f9 S6.3.3表示

2 p; {2 n: A0 u# U* P4 R3 C6.3.4评价

6.3.5遗传算子

* R- D4 b4 X  {, w6.3.6整体过程

6.3.7数值例子
9 I5 Y! l( v1 y% D0 a4 l9 x
. f& B3 ?) q7 B+ k' B6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码
. b2 f/ l/ `0 ^) I
6.4.2遗传算子
+ ?" L# Q) E8 u. D
' D# u" D6 D% E4 W) O2 \6.4.3评价与选择

6.4.4试验结果
. D* t# b% B6 }$ e+ H% w' x; q) T
0 ~) Y' p3 S6 n# S& U6.5并行机器调度
- x% Q% w& s/ z3 T# z
( q& t- g& k1 T, m& m: M+ a6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
$ F; f. P% v6 b
5 D5 c8 T; u: W: j9 z6.5.3试验结果

: h" {% [& D- e& [6.6多处理器调度问题

6.6.1问题描述与假设

6.6.2求解MSP的遗传算法
$ d2 k# ^' L7 _0 q9 w) g
6.6.3数值例子

第7章高级运输问题
* q8 |* @4 n) ?# a5 X# q$ }+ J
7.1引言

7.1.1运输模型

; c5 N" K  V) M0 c7 t7.1.2运输问题的构造
* A/ c9 ]( A6 F) H4 g, f& d/ R
7.2基于生成树的方法

7.2.1树的表示
7 i$ m7 R( i6 N8 l8 B4 @
7.2.2初始化

3 g5 m1 ?: d' ]9 q# r- u7.2.3遗传运算

  d5 C" w% h  R. f! J  w/ ?7.2.4评价与选择
) k/ d' u3 P% e# O# e
7.2.5整个算法过程

7.3多目标运输问题
6 g. a8 |2 m" v7 }7 E
7.3.1问题的描述

7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

5 H2 t  w( K) k6 x# V! e& ^8 E+ T7.3.3数例

( x  O2 ~! r- t7.4固定费用运输问题
9 H6 e& R% j! G/ W
) R; M* A# R3 u) l8 v) M4 [$ d7.4.1数学模型

7.4.2fcTP问题的难点
7 a) x& @) w/ D# i
: [' |1 ~$ X( o% _& ]7.4.3fcTP的求解方法
0 s, [" p- r3 |- [
3 K! o* c' B$ y' f" k% a8 O. J" T7.4.4遗传算法的实现
. c) U/ m" Z/ O9 D
" x$ F9 ^- T! ~. M; \6 J5 \- T% C7.4.5数例
& W5 J# c1 k# X7 j$ T4 g
0 X. U7 X+ A9 ?5 Y7.5容量限制的工厂选址问题
: |7 q  |& S+ X; T8 P% q
8 {! R/ {" ~! q. l6 U7.5.1数学模型

7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

) T+ [- t0 l4 U. N& }8 V7.5.3数例

7.6带模糊系数的双目标运输问题
( k/ C9 L$ B& b+ f8 n" |) u
7.6.1问题的表述

7.6.2排序模糊数

$ b( T4 u! Y9 C( R+ F2 |' f0 u. F7.6.3遗传算法的实现
' D; G0 @2 u5 _% ]8 N% g6 W2 b& c/ y8 X" f, c
7.6.4数例

第8章网络设计与路径

8.1引言
; g* l( d2 r4 V9 W# I. H+ f
1 ~* h  V) I' I# J  G" w+ J8.2最短路径问题

9 P; m. `9 ]4 e8.2.1问题描述
1 z5 r: R$ }2 q. t4 o4 W
6 g. x4 g/ x7 a1 h8.2.2遗传算法的方法

8.2.3数例
3 V6 _3 N$ M1 i, \
4 ~5 Q( t: d$ s2 W8.3有适应能力的网络路由
0 P) P5 R' }) c' g/ J; V6 B0 O
: `$ ^0 h/ F8 F# g# }. X& W8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由

* W: e  Z+ {) X1 i8.3.2染色体表示

1 {4 t- c3 n+ X8.3.3染色体评价
0 t$ x9 c+ G: p
, K( U2 z! Q3 B8.3.4遗传算子

; E( ~( q9 _% r; k" ]* v# ^8.3.5数例
# @/ r: b  M$ C: z- D# c0 A3 {$ k
8.4集中式网络设计
6 M, f2 x; k, |5 Q9 F
6 u; A+ Q( l: E5 D  l. Y% c( g8.4.1问题的描述
. p; f4 `6 P) `; z) S
8.4.2遗传算法
; s, P' Q, F. v" E0 a% A4 M
) x4 Y( W. o# G: @! Q9 H+ D8.4.3数例
( P/ S8 p  V5 U' r* h# J* Z
8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述

* Z) @% J" {0 f7 H( j% J4 N% V# y8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
" e0 R  ^1 D0 q: N1 u; f9 w5 h1 _
8.5.3数例
( Z! G) U2 Y' o# ^- r
8.6多阶段工序计划
, e: `+ ?+ U9 Y% @: ^6 E2 X
8.6.1问题的描述
1 L& E, U( ]. x' o
. a1 M0 Z1 ~* X5 I$ u8.6.2遗传算法
+ Q+ k8 y0 }+ E  ^
9 Q$ {' m6 f8 j' `) G% M( X6 g- F# M8.6.3数例

! l. j0 D! E% x# n8.7网络上的M／G／s队列设备定位
: c; N5 ?8 ~  D3 \
7 T/ N/ F$ L7 x7 m3 x' T  S9 a1 }  p8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法

8.7.3数例

* L6 `: E; f  y7 e; \0 W! I' C第9章制造元设计

% Z2 x  h7 O: o/ r% L* l" e9.1引言
8 l6 d4 y7 l! a. R
$ t  j# `: [1 M- b& C" A4 P9 I9.2制造元设计
0 `  j+ r( i$ L  U
9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法
, _6 q0 G' q" e+ ?' c
9.3.2基于数组的方法
6 U  V, o$ b8 u! |
. E" r% L# h; A$ @) u5 F0 x5 c9.3.3数学规划方法

9.3.4图与网络方法
  q2 b6 I4 v) @; j; E3 P4 H" Z
# f" [. g+ q8 P/ f3 u9.4遗传算法方法

& X$ [. e9 ]1 ]& k# N' v% b$ o% L9.4.1遗传子表示和遗传算子
0 ]( u! e7 z- C* Z4 s% k$ l
9.4.2Joines基于次序的方法
6 {2 V) k* I3 K  M
. X( c8 H( T. G9 ?+ R1 o5 F9.4.3Moon和Kim的方法
* Q0 G# c0 ~+ J. A: i' r0 p  {1 C
9.4.4Joines的整数规划方法

- t2 o2 `6 l6 D/ P9.4.5其他方法
( G. n% D# L4 Y- w" N. M
9.5可选加工计划的制造元设计
' v5 _3 c9 d4 S& c  m% r# B! a( u: W7 P
9.5.1可选操作和机器冗余的结合
* |3 P7 M. s' ^# l7 e& ]4 o
1 x6 S3 K5 `" {# F7 w9.5.2可选路径的结合
1 i3 F5 b- N1 O9 g7 E7 i. v7 m
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
7 Y6 c( W- v' m# D+ g4 j
+ y8 M  |: A7 N/ ~+ t) f- S# i+ Y9.6独立单元的设计

9.6.1机器类型数最小化的族群构造

: @* ?7 k- d- h; ^9.6.2族群数的确定
2 G1 I  K! s+ G7 {
/ i* o) x- C9 t8 ^' v. i9.6.3极小化机器数
# i. M& h, ^9 p6 m; X1 G: r0 V
5 Z6 |* |! d" k9.6.4其他设想

参考文献
+ ]& r" ?* {4 Y5 A, c
索引

simple

回帖看明白了再会亚

netgod

let me see.thanks

yannoble

想求解有关蚁群算法

. W% d7 j0 L1 g( h1 u) f

有没有程序代码!!

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

; S, U7 {8 t1 ^7 o% S! m& Y

最好是MATLAB源程序

谢谢啊

xiajim

hao

scarman

有关遗传算法的程序实例很多，到网上去下吧

chz0829

请问在哪可以免费下载matlab软件啊？多些了

jinfly4997

好书，可惜又舍不得花钱——实在是有点拮据啊！