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
英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
3 z1 o( F* x$ s% Y  y. w编号： 11297
ISBN：  7302074828
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
出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
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
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

! 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

* t8 Y% v( \0 z- l0 i1.1引言
3 a/ Q4 k! H, D) G8 ]9 G
1.1.1编码问题
" P- S  q0 z) z+ n, [1 I
1.1.2遗传算子

$ 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

1.2遗传算法的适应性
3 M8 `" p; H% Z! r# J/ `
1.2.1结构适应性

1.2.2参数适应性

& \" N$ [4 y- Q1.2.3模糊逻辑控制器
, k, t0 G" D( Z6 ?
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

1.3.2约束优化
2 `4 F- l% ^+ G% Z/ v
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

5 E% p, i8 X" S- S+ F6 K- y第2章组合优化问题

2.1引言
( P/ k/ V5 V" t5 k7 Q* U
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

* V3 ]6 v# N2 A2.2.3遗传算子
/ ^/ j/ Q  _& i+ y6 ?* k2 u
2.2.4遗传算法

2.2.5计算经验
  \& B7 N* R/ \% R: B. ~
2.3装箱问题

1 J4 E6 i. s0 M7 h  R8 _0 o9 p; }2.3.1启发式算法

+ 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

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

' b/ q5 L0 `, B% {6 X2.3.6计算经验

2.4背包问题
/ c  [  c/ ?* Q* w
2.4.1多选择背包问题

# w; w. c6 y) C7 e8 M: [2.4.2多约束背包问题
. B3 ?: v& j/ @) y# V8 F
2.5最小生成树问题

. U* U4 y& @' V6 t2.5.1二次最小生成树问题

2.5.2度约束的最小生成树问题

+ M; m- L8 h& y. Y- p9 Y2.5.3双目标最小生成树问题

  k, M& B4 k3 r6 }5 J( D第3章多目标优化问题
: M& z1 K! h, R
3.1引言

, C* l$ M: ]$ ~8 v3.2多目标优化的基本概念
+ G8 u  |" q. D& J
3.2.1非支配解
! n6 B2 z# a# p9 ?4 \/ R+ p
3.2.2偏好结构

3.2.3基本求解方法
* @- P5 a* R/ L4 V  R
3.2.4问题的结构和特性

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

8 y" S( U% U; Z! B2 I3.3.2适应值分配机制

3.3.3适应值共享和种群多样性

  d7 O6 e5 {0 A: O: X/ p0 v3.3.4Pareto解的概念

3.4向量评价遗传算法

3.5Pareto排序和竞争方法

3.5.1Pareto排序方法

3.5.2Pareto竞争方法

$ ^) \+ u% `9 K, h0 _. U3.6权重和方法

5 l0 k9 q7 a! p8 |0 O  A3.6.1随机权重方法
( C4 Q9 m/ e$ f4 v. o; o
3.6.2适应性权重方法

, v, l5 e" d0 L( y* ?% V3.7距离方法
2 F( J; F2 Z3 U* r3 K
3.7.1距离方法的一般思想

3.7.2计算距离度量
$ C; ]6 u4 H! F2 ^. @9 V
3.7.3距离方法的应用

3.8妥协方法

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

+ H7 t1 s! n& H" G4.2模糊线性规划

4.2.1模糊线性规划模型
* L; U# |) Z+ Y" m5 I9 |+ P5 a
4.2.2遗传算法方法

4 |3 I3 @9 ?# j" j/ s/ J: H9 E. t# q4.2.3交互式方法

$ 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
4.3.1非线性规划模型
$ ^& ~& ~) e1 Q! Y' K% F
4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

" q1 R4 h1 M1 @2 T$ \4.3.3交互式方法

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# M
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

4.4.2遗传算法方法
- E- V( q5 w: r
4.4.3数值例子
& g) F2 T' c2 J% q: m0 ~
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

& ]# j" l. H; F# u# ]9 h+ r. {/ ~4.5.2增广的最小最大问题

. P# J6 p: P( |7 ~/ u4.5.3遗传算法方法

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

4 f0 u# k7 y, }7 R& L5 J$ k$ u' l第5章可靠性设计问题

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

& }/ 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

% v$ N+ d3 d  x$ z5.2.3Deeter和Smith的方法
2 y3 `$ l- a( J5 V: [
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, O
5.3.2数值例子

5.4多目标可靠性设计
0 j3 W7 J. I% f$ [2 c. D. m9 l) O
5.4.1双目标可靠性设计

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 ]
5.4.4带有模糊目标的可
9 c/ w  i! o: ^7 K( a
第6章调度问题

/ @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
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 q
6.2.3适应性遗传算子

$ 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

6.3群体作业调度问题
8 g( B) D; N' P8 S
6.3.1问题的描述和必要条件

# J( W  k- L3 N9 `/ w  h+ o6.3.2基本运行

6.3.3表示
- h8 |, z1 _: E
9 s0 l. p% y5 ~: @" T3 l6.3.4评价
( R$ j& b% u# 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) w
6.3.7数值例子

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 |
6.4.3评价与选择

$ K. ~" s- c5 Q7 Y6.4.4试验结果

) 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

6.6多处理器调度问题
/ n. E* Q9 ^) b! I/ W: K" E4 {4 q
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

6.6.3数值例子

: P+ m/ m) R, j% \( O9 M第7章高级运输问题

: o. f2 x. q3 k. I+ X9 v. v: J7.1引言

$ _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

0 q, \* t+ ~4 L5 w6 ^7.2基于生成树的方法
# t4 Q, F* c! `) y1 D
7.2.1树的表示

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
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

7.3多目标运输问题

7.3.1问题的描述
# I* Z* _. O! n7 q
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
7.4固定费用运输问题
, Z6 y2 J* }3 ]( ~; Y
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

* G' h7 z1 w* u1 ]7.4.3fcTP的求解方法
% ]$ S& E: e) G
7.4.4遗传算法的实现
7 p; U# e* ]7 D1 I: L5 }
7.4.5数例
0 a7 D- k, ~; C; u8 d+ O0 ?, F7 S5 O4 R
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

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

# B) H4 o. @, u+ E% Z6 h- \2 v, F3 r7.5.3数例

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

3 Z6 i. O- V9 A: a* i7.6.2排序模糊数

7.6.3遗传算法的实现

7.6.4数例
' {% ?& c9 L/ q% n% d: C# O1 g
第8章网络设计与路径

8.1引言
: ?/ ~0 Q1 ?  v2 G
8.2最短路径问题

2 X) J! a# i) s: S4 N8.2.1问题描述
* Y5 r, Z8 ]) j3 I* x0 n
8.2.2遗传算法的方法

  j* Q* s: L& v8.2.3数例

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
8.3.2染色体表示

8.3.3染色体评价
+ s. d- Q" o- b) e; H) B
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 }
8.4集中式网络设计
: S' H! w' C" M/ q  v
8.4.1问题的描述

8.4.2遗传算法

  S4 A9 C& B' O6 o8.4.3数例

8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述

8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
2 B& D( X/ f7 ~( K. g# R+ h
8.5.3数例

4 ~/ E  v2 G2 i3 d0 C8.6多阶段工序计划

8.6.1问题的描述

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

. |* U1 q$ C5 s' u6 U8.7网络上的M／G／s队列设备定位

) e9 L& {/ r; {" d  D" u2 W+ D% T8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法
- i8 h2 s/ u2 q8 r  D9 z7 n1 s
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

9.1引言
( f3 D; v/ X: M' g  x  t" L, W
9.2制造元设计

. o( E5 z7 e" g  @% p9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法

9.3.2基于数组的方法

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

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

9.4.3Moon和Kim的方法

9.4.4Joines的整数规划方法

) 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

/ r" X% |3 u% A9.5.1可选操作和机器冗余的结合

. `/ n- _* K5 m* V9.5.2可选路径的结合

9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

9.6独立单元的设计

9.6.1机器类型数最小化的族群构造

6 j# L+ \: @8 U9.6.2族群数的确定

9.6.3极小化机器数
  t- a% Z" I  R
9.6.4其他设想

参考文献

3 N4 z$ H( g& m) b1 N% O, N8 k6 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

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

有没有程序代码!!

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

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

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！