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有关遗传算法

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发表于 2004-12-28 10:37 |只看该作者 |倒序浏览
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遗传算法采用实数编码,是怎么做的?有没有例子?
zan
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Allos        

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书名: 遗传算法与工程优化 / K/ @8 j5 k5 R0 X: e: b5 t' n2 `
英文书名: Genetic Algorithms and Engineering Optimization
3 z1 o( F* x$ s% Y  y. w编号: 11297 + _( ~* ~0 W0 Q% i7 ^# F/ J" v
ISBN:  7302074828 8 c, V5 s( _1 f+ w
作者: 玄光男 程润伟
" s+ B0 o3 |0 u& k: L% g. u  |译者:   于歆杰 周根贵 1 c+ H; f  w5 z3 a5 ?4 J0 k; Z5 f
出版社:   清华大学出版社 - @3 f6 C5 K2 }' D5 S7 G  o
系列丛书:    % ^) U& C. m7 T( C2 o3 H1 A$ X
出版日期:   2004 年 2 月
' j$ ?' L- f# z  e  f# t印刷日期:   2004 年 2 月
) h9 A- i* [: v' M. Z( U5 p页数:   391 + z$ b5 {1 K7 e3 C( C% _# W
开本: 16开
; N! s- |/ E& t0 h1 w
+ C4 X  U3 a" K) G& l2 g% t, B内容简介
9 w2 t, Q) W+ J" b    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。
+ S* b3 ?- W9 E/ [  z% A
, M  t1 `/ J* {9 g* _        译者的话2 I; a+ R7 @: d

! m$ @( K( u5 m8 k) z序言
/ K6 J+ p9 S" Q
1 |1 u; f) F. `" q第1章遗传算法的基础( e. c9 W5 U) a, k$ f9 a- q# R3 [

* t8 Y% v( \0 z- l0 i1.1引言
3 a/ Q4 k! H, D) G8 ]9 G9 `; e2 G; Z- F# R7 [# Z8 N
1.1.1编码问题
" P- S  q0 z) z+ n, [1 I2 N* G7 Y0 j. @( _" _% }
1.1.2遗传算子  B  ~" m& W5 ]9 c+ K- A6 L

$ E' u% Q, \3 d8 V1.1.3选择
7 A2 @* F* B( F0 K% G
4 @: e" e- \2 r# p# j1.1.4遗传局部搜索4 H. X/ i& n3 N9 [
7 w4 [( v. `! J& K. I3 w2 n& K
1.2遗传算法的适应性
3 M8 `" p; H% Z! r# J/ `" @7 f4 K3 E/ \2 l! `' k
1.2.1结构适应性6 J7 X4 l9 J( w- n7 [# }
2 v5 J# ~6 h8 {7 D* ?1 P$ V5 m  Y2 i
1.2.2参数适应性- }+ |* K* h/ s% [3 u) L& U/ g

& \" N$ [4 y- Q1.2.3模糊逻辑控制器
, k, t0 G" D( Z6 ?8 Z& Y/ i: h0 e1 U+ O3 J
1.3遗传优化
0 R7 D( b0 e+ l
& i$ e( q$ B0 i$ T/ C1.3.1全局优化* `$ A7 Z: i/ h$ c" I
5 F3 f1 G' A* p( T/ l
1.3.2约束优化
2 `4 F- l% ^+ G% Z/ v9 r% H( E& @8 D/ `0 P) `# c9 B
1.3.3组合优化
# _' Y9 Q& ~1 j. O9 v% L$ X
  _4 O; f/ Q/ D/ K" r1.3.4多目标优化
  N7 t2 C0 J$ o% u6 ^, b
/ R' n0 G! _# Z4 a$ j# O% n- q' l4 c0 C1 E1.4近期遗传算法的论文: U3 \% Q4 @+ H

5 E% p, i8 X" S- S+ F6 K- y第2章组合优化问题- E/ P; o% }- Z3 K
7 E$ A0 K0 p6 e9 A
2.1引言
( P/ k/ V5 V" t5 k7 Q* U( l" E* X3 }+ \9 b$ o& [. t
2.2集覆盖问题
5 q* @! K( n6 y4 x3 E. s* [8 d" c- V
& Y& j. C; W2 x$ s9 R1 t5 S; z2.2.1航线机组成员调度问题
4 ~) O' c$ s9 D2 y* t' W; h
& p1 }2 \; b; s* a2.2.2遗传表示/ n8 a5 I+ Z) i9 n2 m5 a* B0 x$ i

* V3 ]6 v# N2 A2.2.3遗传算子
/ ^/ j/ Q  _& i+ y6 ?* k2 u, L" f# ?) j; |
2.2.4遗传算法: [6 O$ n% `, U
9 [2 J" q& |1 Z5 g% q
2.2.5计算经验
  \& B7 N* R/ \% R: B. ~# A6 Z; r) v1 F( l
2.3装箱问题8 z) s1 a; Y% @) s; F9 O

1 J4 E6 i. s0 M7 h  R8 _0 o9 p; }2.3.1启发式算法1 U/ Y2 ~9 Z7 i# e

+ v: y' g2 M* L4 p; x/ |, a2.3.2遗传表示
  @! l' [6 r4 T# q. o3 F9 X
5 N( I8 u% u/ ?0 ]! h' h: `! I2.3.3遗传算子7 o0 P) H! D, @; V1 [

2 b: g( d% M' U  k0 G& P2.3.4适应值函数
/ D1 b) N; J( }% m! b3 Z
  ?  k' @! _* x+ Q( O/ N2.3.5初始化种群% V, C/ C" ^2 W5 W, K/ y

' b/ q5 L0 `, B% {6 X2.3.6计算经验* D& m/ J+ T# _8 n: D/ \( ]
2 b' [$ Y" t/ V' @8 s* s/ q8 L
2.4背包问题
/ c  [  c/ ?* Q* w7 W/ Q- u0 C" a7 K
2.4.1多选择背包问题/ ?" S3 P# ^$ \# r- n

# w; w. c6 y) C7 e8 M: [2.4.2多约束背包问题
. B3 ?: v& j/ @) y# V8 F% |% o, a: q! {+ T# s; j, \$ r
2.5最小生成树问题  T+ e0 `2 V% n8 v% \; J

. U* U4 y& @' V6 t2.5.1二次最小生成树问题+ k; h: v( V- N' A0 O$ Y. q: n
/ {, m; e' V8 C  D
2.5.2度约束的最小生成树问题1 c# _0 C9 F% F9 k: t( h+ |

+ M; m- L8 h& y. Y- p9 Y2.5.3双目标最小生成树问题! b9 q# j0 F/ g2 u4 f! v/ f$ R$ H

  k, M& B4 k3 r6 }5 J( D第3章多目标优化问题
: M& z1 K! h, R5 P; g/ O) t+ l; M" w( J
3.1引言0 R$ {0 \! l+ i  X- o6 P0 B# W. K7 i( ^

, C* l$ M: ]$ ~8 v3.2多目标优化的基本概念
+ G8 u  |" q. D& J/ u7 @: E* C- }8 M! d. k0 y9 u
3.2.1非支配解
! n6 B2 z# a# p9 ?4 \/ R+ p. k% Q3 m/ i1 C$ q, i) A" ~
3.2.2偏好结构7 `/ `4 o& \' ?( U4 s# |) b, q
" x$ [5 S. G5 G1 }
3.2.3基本求解方法
* @- P5 a* R/ L4 V  R2 m. p4 X: o$ B- r. k8 B
3.2.4问题的结构和特性* m$ k. l! _) o3 Y% t+ g
# L  d9 T! F  N9 w
3.3遗传多目标优化
8 G5 k" x- }8 z  h* k  r# v
& _) M) I7 t# L# k3.3.1遗传搜索的特征1 U, a, P0 [, U/ U

8 y" S( U% U; Z! B2 I3.3.2适应值分配机制0 g1 Q- Q' \  c; o9 I' i
) B' b1 b& ?8 |
3.3.3适应值共享和种群多样性- M2 S/ Z6 {( W9 c1 W

  d7 O6 e5 {0 A: O: X/ p0 v3.3.4Pareto解的概念- M8 B9 L4 R- k- v6 w; k  j
2 R: H. O+ V/ i) R5 Q) f
3.4向量评价遗传算法: r; V4 h2 U9 B8 k0 P
$ Y3 a) f0 S# H% ?" _" P; G1 g8 C
3.5Pareto排序和竞争方法, B7 e( h8 B8 H8 S3 b; s
- m) F$ N( J2 n
3.5.1Pareto排序方法2 q7 q* C3 f) x5 B" d  G) I
: ?+ f0 K0 T+ Q' a9 R
3.5.2Pareto竞争方法/ V5 Y+ @6 d1 c8 m$ D

$ ^) \+ u% `9 K, h0 _. U3.6权重和方法5 {  C+ w/ `2 |. f4 T$ [

5 l0 k9 q7 a! p8 |0 O  A3.6.1随机权重方法
( C4 Q9 m/ e$ f4 v. o; o6 ^" X' x2 j- h& V! P- ]0 Z
3.6.2适应性权重方法4 t  f3 n6 n6 Z2 ~2 @

, v, l5 e" d0 L( y* ?% V3.7距离方法
2 F( J; F2 Z3 U* r3 K& C/ z0 K: _0 f: M% Z/ j
3.7.1距离方法的一般思想: j/ z- r2 |2 @7 B. V/ N6 X# }: c
+ D8 I2 i) r8 b
3.7.2计算距离度量
$ C; ]6 u4 H! F2 ^. @9 V, r4 O) W, {  l* f
3.7.3距离方法的应用" a& U& p2 A3 J! x$ I% A  S8 e
+ h: T4 }7 E/ B2 M$ E
3.8妥协方法. `) b: n/ C, B, Z' G: G: V, _

3 f* G- x; V% E" s1 _7 a3.9目标规划方法
  y  ^, P$ C+ ^& u, ?  Y
1 s, V  |: y% o8 v第4章模糊优化问题
" n$ S6 i4 I) b! M
$ |8 H% o; P9 u' T/ N4.1引言. \# t, G: D! `: H' X$ g

+ H7 t1 s! n& H" G4.2模糊线性规划; `, ~- Q" V. B5 }; k3 D6 h
. i' d6 W; r0 q3 T2 {
4.2.1模糊线性规划模型
* L; U# |) Z+ Y" m5 I9 |+ P5 a: l5 \7 U$ S# g
4.2.2遗传算法方法3 K) C9 p) N; N8 \$ `

4 |3 I3 @9 ?# j" j/ s/ J: H9 E. t# q4.2.3交互式方法$ `3 k8 d( K  z: V7 @$ \' s

$ O0 T, e5 r4 z& t, }! F5 o4.2.4数值例子
6 @7 ]% g1 u7 Z- A
' ?0 z& [; V$ e$ F4.3模糊非线性规划
6 f- f! O0 x2 @1 V# h# D1 [4 Y: l
4.3.1非线性规划模型
$ ^& ~& ~) e1 Q! Y' K% F4 }/ t& ~3 J: i6 f3 N
4.3.2用于求解FO/RNP-1的非精确方法2 S, x5 c0 q8 F( i3 @5 Q

" q1 R4 h1 M1 @2 T$ \4.3.3交互式方法2 Z2 P" s  x( r/ _# A

5 C$ \7 G: W4 `2 L" Z$ d4.3.4数值例子
" x9 y5 T. h3 y
- a5 A! {3 ]4 j+ G4.4模糊非线性混合整数目标规划
1 W$ q. z8 u# M2 O; F2 R: Z$ X! {- F: m6 s
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型$ @9 E$ E. `* j- C( @
: |4 b0 a# ~3 F4 z
4.4.2遗传算法方法
- E- V( q5 w: r) z* B4 x# `2 v5 O
4.4.3数值例子
& g) F2 T' c2 J% q: m0 ~* v, Z- a5 `9 V  J& n
4.5模糊多目标整数规划
* I, O. S6 G: {$ R1 `% b0 x
" [3 T5 l. d! M4.5.1问题描述5 j; i4 d, H; y1 e1 w

& ]# j" l. H; F# u# ]9 h+ r. {/ ~4.5.2增广的最小最大问题$ Y. M1 Q5 c9 e0 M' {

. P# J6 p: P( |7 ~/ u4.5.3遗传算法方法- d; O' X" ^! Z% V: X

4 r3 z$ H1 Q1 `$ ?4.5.4交互式模糊满意方法
" C5 S' s# g. K3 k0 X9 f) {
* P0 k) F) a# ]) }# \8 P1 h8 k4.5.5数值例子- T) v6 a, |- [6 [

4 f0 u# k7 y, }7 R& L5 J$ k$ u' l第5章可靠性设计问题1 B9 G$ k5 ^- o9 M! j% Z+ }7 s2 h
6 _% o. J0 r7 P4 A
5.1引言
7 }; v. e" D1 {2 }# K, _
4 Q4 N" K8 D- e+ m3 {' m* f4 B/ o% z5.2网络可靠性设计$ N* [5 F5 G  v9 Z+ M

& }/ c/ ^3 t, }& S5.2.1问题描述
) b$ y) U0 j' s. q" _- z2 l
, _- z& o3 i7 z1 K  g5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法+ j, Q/ {0 l) L6 u: v7 K

% v$ N+ d3 d  x$ z5.2.3Deeter和Smith的方法
2 y3 `$ l- a( J5 V: [' |" }/ ?+ x4 T# D& S
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
) }% T! I' s& f; K% `
; }$ H7 G; X2 k, ?9 j5.3.1双目标网络拓扑设计
/ I9 R3 z. w0 w* Q) C0 }/ u0 x, O0 z; u( G# l- P5 d4 b& B
5.3.2数值例子, Q1 h" ~# k- H
) H0 b$ q& p$ W% v6 m
5.4多目标可靠性设计
0 j3 W7 J. I% f$ [2 c. D. m9 l) O6 d' ]! D# f) k) @. L
5.4.1双目标可靠性设计& U+ ^. R; z" j5 a

3 n/ c/ |% s! d; V/ C7 r; s5.4.2遗传算法方法
; L7 P. f' g, C7 s* J- H9 g9 @
  M2 q8 o' J% q2 C. q5.4.3混合遗传算法方法
  U$ J" h) D9 P6 ]3 u. t4 H; `5 }
5.4.4带有模糊目标的可
9 c/ w  i! o: ^7 K( a* D! Q$ ~8 t- |4 T3 @
第6章调度问题$ M& [' x8 Z+ F) n) s$ ^4 F1 H6 M

/ @4 j0 p9 [5 M+ \- P; P6.1引言
3 r/ _# J& D! V2 J$ l2 l
! K! I& `& D1 W) v) Q6 p2 |6.2作业车间调度
# B) U" ~3 S: z: W' L' U$ |  n! D0 u3 u
6.2.1基本方法
/ U8 A  d9 V: o3 ~! M$ |3 J6 s
: N" Z/ w$ r2 Y2 ?" z: L" ~0 K4 U& l6.2.2编码
) d: V9 A) V5 p0 U5 Z' ~2 q5 l( M, T% w. f) ^- k4 m
6.2.3适应性遗传算子" P1 {& |8 [  S6 g' a

$ s% ?% K! E8 M" b0 e! Z6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
  l' J2 n# I4 O( s0 J
! M1 R( `4 ?) _8 t% z! h6.2.5混合遗传算法
0 q  M. N. B' I/ H9 ~, u  _7 |
% ]/ }/ z' S! r3 w1 J, W& q% q6.2.6讨论1 L3 F: ^8 I, o3 `
& r/ q& ^8 F/ P/ k) B6 r
6.3群体作业调度问题
8 g( B) D; N' P8 S0 |* i' z8 {* x8 ]3 S, y: Z
6.3.1问题的描述和必要条件9 d* P, J. z; Z+ n# `5 q' v7 f9 h4 ^

# J( W  k- L3 N9 `/ w  h+ o6.3.2基本运行6 `& \" t1 W, ^- U# P
* b, U1 B2 s, V2 ~
6.3.3表示
- h8 |, z1 _: E
9 s0 l. p% y5 ~: @" T3 l6.3.4评价
( R$ j& b% u# v) [: P. `% _  J: x# R+ s5 V
6.3.5遗传算子
7 G8 {/ h$ E0 ^1 J" j' D
8 T6 Y3 V- o! v6 ?- X6.3.6整体过程
6 `! d* Z3 I4 P; N$ F) w5 o8 ]" O0 _, b" C- k
6.3.7数值例子# h5 ~& x( z  f5 ]) Z
4 _2 T1 _  u2 {" I. U+ D$ w1 |! S
6.4资源约束的项目调度
8 h9 x$ u1 s4 P6 g
2 q2 h4 H+ |! ^  u2 `6.4.1基于优先权的编码
2 z0 F/ `0 o! S8 ?. d! n3 i/ _
, D- X9 \3 K* g  a6.4.2遗传算子
: Q4 l% Y; T# Q8 W4 @$ [! ~5 }( ?1 |! @) Z6 V" m+ h+ X5 v
6.4.3评价与选择+ o7 v# \' U7 D" e6 L) X* c2 L

$ K. ~" s- c5 Q7 Y6.4.4试验结果9 m% E: w! n  t: n

) E: l& x, D6 ]: i0 A& H' u6.5并行机器调度
; f" A0 L/ T* R* Q8 h
7 Q$ }; ]+ L/ b6.5.1支配条件
/ y% j9 v6 j: ?& ~
4 U- u  m6 x4 Z1 p( [8 v0 \6.5.2Memetic算法
; v+ V! f4 W$ M  R3 u3 o
* e+ y8 D9 s# \4 D3 v  h$ S6.5.3试验结果& {# A) {* e  h" J& N6 u% I7 k
" S+ {/ c6 i8 x, q% y0 S& P6 u! g
6.6多处理器调度问题
/ n. E* Q9 ^) b! I/ W: K" E4 {4 q6 ]  t- G8 _- h& y4 P) r% E( j( G
6.6.1问题描述与假设
/ P- w6 A/ Q2 M$ t7 ^( ~: v
5 }" N) Y& j/ x9 {3 i/ l! M6.6.2求解MSP的遗传算法# Z* z; U+ {7 C0 N1 u6 u, d( |1 u
$ |' n# P* Q8 [! P' a7 }
6.6.3数值例子$ l# w! ?4 Y$ _

: P+ m/ m) R, j% \( O9 M第7章高级运输问题6 A8 `3 w: K) U& A$ j6 P+ b0 Y

: o. f2 x. q3 k. I+ X9 v. v: J7.1引言& Z9 k. M0 ]- y3 M

$ _6 h- o0 n" ?# c5 k+ `" B. p7.1.1运输模型
3 v7 e# R3 p7 ]
  x+ P* v3 S! Y4 l# f" _7.1.2运输问题的构造/ z; X# A/ R7 a" Z9 p

0 q, \* t+ ~4 L5 w6 ^7.2基于生成树的方法
# t4 Q, F* c! `) y1 D9 |' F; K6 P5 N
7.2.1树的表示! R! x" u* N' L% n$ x- K
, w) u8 ?, _; J8 h% J
7.2.2初始化
' z# i& Z# d0 Y
8 F/ Z; b/ M0 s$ T* a  g% q, g! [7.2.3遗传运算
; V3 O/ j+ s4 i& ^: M; t$ J: {+ j  O4 \: S5 }) X
7.2.4评价与选择
! v! U) e( y! i# d  G+ ~
' N: K( X1 d8 }( J  n8 a8 ?7.2.5整个算法过程7 @0 D9 Q/ x! I2 ]9 r5 _) R, s* O
3 o, \8 B# w  a' X
7.3多目标运输问题9 S7 {8 C& ~7 H9 t0 o% Q
( o3 B! w0 _; r: w# c. W
7.3.1问题的描述
# I* Z* _. O! n7 q1 W- H' b$ @% M5 d( A6 A* ^
7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
9 j/ q; H3 g7 _4 k
" Q. ^% s0 l; g2 _1 k2 p7.3.3数例
1 w7 ?& A0 d; c- m( o8 Y4 F  Q/ q5 v5 ^, h6 l8 o
7.4固定费用运输问题
, Z6 y2 J* }3 ]( ~; Y7 s9 w9 s% l/ r( R" @8 g! J* U# H
7.4.1数学模型
# T9 R& b0 b& w$ B; J
( Q6 E5 a9 W0 M7.4.2fcTP问题的难点' R! @# }. s; h- ~2 C4 H

* G' h7 z1 w* u1 ]7.4.3fcTP的求解方法
% ]$ S& E: e) G# G* e  i5 Y6 l' C! ?
7.4.4遗传算法的实现
7 p; U# e* ]7 D1 I: L5 }7 v: p0 [- b" h% Q+ p
7.4.5数例
0 a7 D- k, ~; C; u8 d+ O0 ?, F7 S5 O4 R' l' k% z2 `* a, f1 ]
7.5容量限制的工厂选址问题
' R- L+ _4 a4 l* `
& G) X; E' \& Q6 J0 C5 r- r7.5.1数学模型2 z  k. a: h; K! W

6 g# [1 H5 ?: D& Z$ t3 K. W& I& Q7 [! _7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法: [) ^. z& R/ D8 K- \1 P

# B) H4 o. @, u+ E% Z6 h- \2 v, F3 r7.5.3数例: D4 F- n) e0 E! i. ?4 D; `% Z+ P
! a* W* K: h" i+ V+ N
7.6带模糊系数的双目标运输问题
5 _! K" J  X$ @9 t
1 P8 Y5 p% E4 c' @7.6.1问题的表述! V( {3 E( ]' w9 T) F, Q4 c4 ~" t# m* s

3 Z6 i. O- V9 A: a* i7.6.2排序模糊数5 u, ~( S$ V* W6 M) b( u
! L6 G1 H( q+ W; d. T1 G0 e
7.6.3遗传算法的实现, S# r+ h  V4 v
  J$ U+ z1 r9 Q, F
7.6.4数例
' {% ?& c9 L/ q% n% d: C# O1 g3 L! H& w( o8 @% q) C$ A- |4 d
第8章网络设计与路径  D0 S5 ?! ?, J! _6 f
0 u& Z# l  P9 g4 d5 p
8.1引言
: ?/ ~0 Q1 ?  v2 G& _$ ]1 ]2 b# R* f
8.2最短路径问题, f, G1 @. V. k: p

2 X) J! a# i) s: S4 N8.2.1问题描述
* Y5 r, Z8 ]) j3 I* x0 n: f1 P$ h2 _1 M# m9 q
8.2.2遗传算法的方法' O2 k7 H7 H( M& ~* ~% `; M& j

  j* Q* s: L& v8.2.3数例) F9 G# k+ F! i' M

0 x: y$ S+ l6 P. P( o" ^0 `8.3有适应能力的网络路由
, F, d/ u6 w; |
2 I* G& g5 h% [2 E4 \& E8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
% ]5 k3 d8 _4 G. F4 B9 M+ Y) x2 X- J' v" y  y9 y2 p
8.3.2染色体表示! J0 R7 t) a/ c8 E1 U( q7 X6 {
3 F. F/ v: H( `: M* P% z
8.3.3染色体评价
+ s. d- Q" o- b) e; H) B4 F, b! P3 k( Z4 @# v
8.3.4遗传算子
  ~* [6 k3 B) r1 ?: V6 H7 X
# g# L9 p7 Q% w  U) h/ w8.3.5数例
. E& |0 ~9 ~5 U& o8 }5 `, b  w/ H+ X+ Y  {0 I3 {6 f- l
8.4集中式网络设计
: S' H! w' C" M/ q  v2 ~4 f. D  Y2 J" e( m' I
8.4.1问题的描述/ M; E& G% o+ C0 [- ]- Q' T% ?
: t, S+ m8 ]) E
8.4.2遗传算法6 ^' ^" P- Y* |4 K& W$ ~' N5 G2 H1 C

  S4 A9 C& B' O6 o8.4.3数例8 x* V1 u" }, u
; b2 l& Y5 U5 W; d% y1 b
8.5计算机网络扩展( y8 z5 i$ R% Q- s+ M! L+ P& R
) C! G4 X" q$ i  m4 M: N3 F
8.5.1问题描述/ k  a. Y3 M4 P- ~
5 r- T7 W4 d$ J9 z
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
2 B& D( X/ f7 ~( K. g# R+ h$ d. i2 I" e6 q7 b& b; |0 y  P
8.5.3数例1 x" i* U. O& e) a* o) g3 H6 @

4 ~/ E  v2 G2 i3 d0 C8.6多阶段工序计划! t  e' Z' C- C" a  N* b7 }
0 ^" i7 Y6 A, Q* z
8.6.1问题的描述3 |& \! G: D- i% v' V

4 d) K; U% E- t8.6.2遗传算法
( j$ j5 Z! r) q( R3 o: N- F
& l; A$ `/ m, d0 v. Q9 o8.6.3数例9 b  {( B& n' M; @$ u

. |* U1 q$ C5 s' u6 U8.7网络上的M/G/s队列设备定位2 F2 z. G; A9 T4 Z! e

) e9 L& {/ r; {" d  D" u2 W+ D% T8.7.1问题的描述$ c7 F+ h* ~& S6 E$ t" w0 Z
& W% R: j# N8 o
8.7.2进化计算方法
- i8 h2 s/ u2 q8 r  D9 z7 n1 s+ y+ q$ X9 E8 G' {0 q
8.7.3数例
5 G; T, n1 m2 L7 T3 t9 z
- H4 \: |$ P7 j; C: r8 U  q第9章制造元设计1 `% [6 \8 M8 P$ q# J7 ?' b
  C$ [  z; H" r  ]0 W6 h( w, ~
9.1引言
( f3 D; v/ X: M' g  x  t" L, W  K5 {) a/ y( n2 L8 v+ c
9.2制造元设计: `8 T+ x" u+ u

. o( E5 z7 e" g  @% p9.3传统的制造元设计方法4 e2 d. x+ m' r2 j! Q8 A2 X
$ |. b' n& ]0 W+ b+ P* x
9.3.1相似系数方法( y  E3 V2 B2 o- i. S) s
, V' C, m' K$ G
9.3.2基于数组的方法& U0 {6 A% x% e7 N. g7 I
1 ^5 @- N4 W# F) O2 i
9.3.3数学规划方法
) w$ g: _. n, Z. }( \
* j5 ?$ q7 s5 o6 n9.3.4图与网络方法
# _) ]% g  l) o6 C6 E' g6 D' a) c
5 c/ d. B# `; s9.4遗传算法方法+ c# Z, n/ _9 u  l# w

5 H' z" n- o! X* v: ?6 k* K9.4.1遗传子表示和遗传算子
% d( H- k8 o3 w7 v* w9 C2 ~$ ?. y
5 b9 P. ^4 u7 d" u9.4.2Joines基于次序的方法; g) a( Z/ V! L$ U7 J4 @
- J5 A+ v- \; W1 O, r7 v
9.4.3Moon和Kim的方法, F, ~  M% {" H
# D1 }- J; y4 m. O
9.4.4Joines的整数规划方法6 K/ _9 I* k# L: z' I

) c7 x* y- N3 m/ u$ d9.4.5其他方法
/ s5 n8 |& @! `" x
& u2 Y1 V+ x" C6 V2 \% ^/ P! s9.5可选加工计划的制造元设计( {0 |3 o( c5 ~% h+ O6 u* u

/ r" X% |3 u% A9.5.1可选操作和机器冗余的结合, G8 s9 ~6 O" [8 G# Q+ {

. `/ n- _* K5 m* V9.5.2可选路径的结合- @: ~7 s' w3 N$ y9 i) x  T
: K1 S$ }! t) A' k: S
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法2 ]- z0 ~6 C6 ~2 Y, N
  v; q) Q8 ?/ F# `
9.6独立单元的设计* P* k% m% F8 ?- u
; D' Z  H, w5 J: v% j) Q3 R# D
9.6.1机器类型数最小化的族群构造! z4 ?2 z. G4 ^/ s

6 j# L+ \: @8 U9.6.2族群数的确定* }: W9 _2 V7 c. _4 j" E
9 k( X6 }. j2 _
9.6.3极小化机器数
  t- a% Z" I  R; t7 Q8 H6 P0 X7 {  ^
9.6.4其他设想! t* n. G9 y% s& Y
) f- q  h; E. a1 P( y3 d
参考文献! t8 K: h5 Z/ [, {* d

3 N4 z$ H( g& m) b1 N% O, N8 k6 C索引
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想求解有关蚁群算法

; p, h/ l' q ~; `$ T% G+ K

有没有程序代码!!

: D, m: c4 @! ^8 ~/ R& W

想看看!!

[em01]
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wyf287        

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有没有图论算法啊

4 ^ z5 ^' v2 T# o. o) q) l/ G

最好是MATLAB源程序

2 P) l. Y: a0 c9 c" z& y

谢谢啊

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