有关遗传算法

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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
$ K- k5 ^" ^! l& v' `/ W英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
( K& b" i6 J  p; u6 N编号： 11297
3 h/ C' T+ ^+ jISBN：  7302074828
- I3 e" P( Z5 @$ W( V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：   
出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
  k- h$ J7 K! Y& `( S1 K2 Y, |6 }开本： 16开

+ \8 w% f9 t- L$ P* A8 h* p. v内容简介
" v2 O' S: H" x2 d    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。

) ]* m  _: s' i* K: Y        译者的话

& l: f' f( W' F: _$ Q' B序言

4 Q+ l1 Z9 s8 ?' ^第1章遗传算法的基础

% z' j+ z4 O0 ]7 P1 J1.1引言
; F- [% c" z6 ]- u! A  a
4 g* U) L. ^" J$ _+ q2 Y1.1.1编码问题
8 k) l  k1 Q4 S; b  P! n
1.1.2遗传算子

9 @3 Q" f1 y+ R1.1.3选择
9 o6 H+ [" H% o8 W  L, c) k3 V
! k3 L3 F3 H" ?# R2 n1.1.4遗传局部搜索

$ v3 G. R" ^: Z7 q' k! T# X1.2遗传算法的适应性
  |" s2 y- L0 w/ c4 ^3 ^; w& Z9 }2 {+ M
1.2.1结构适应性
0 @3 t# B! h3 T( l. I! N4 m% D
1.2.2参数适应性
8 G" Y, t: z& ^: {7 h% u3 F
1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化
5 X8 e- Z7 V; }! {0 ?$ u' Y
1.3.1全局优化
6 T8 p$ u: e. E
2 L7 V8 R$ C; o1 x0 z8 ^: m9 z- p; R1.3.2约束优化
* i) C( I8 C+ l& O
1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

1.4近期遗传算法的论文
6 Y8 X; |. h/ ~$ C' X- T" B6 A
第2章组合优化问题
" @, m$ J: s: @7 a3 [6 D/ r; j
1 \# b0 I& ^& {; T2.1引言
5 }; W, `; A: b
/ a* W8 E& W' F6 n7 m2.2集覆盖问题

2.2.1航线机组成员调度问题
# C9 k! J, Z& U7 T2 K
2.2.2遗传表示
* \5 ?) g0 V8 w- _8 k
2.2.3遗传算子

( ]1 S0 o! \# j9 b2.2.4遗传算法
& u+ I  r5 s% @0 d8 @8 W
2.2.5计算经验
. J- c% Z2 W% T  X3 F
2.3装箱问题

" G/ A- e# J. ?4 f2.3.1启发式算法
4 b* W6 U3 r, V
" s5 {0 K* x2 [# a! m  F4 u& X+ |2.3.2遗传表示
, @0 W+ c. l/ w
2.3.3遗传算子

* }' u$ S6 C, z+ X3 j2.3.4适应值函数

; Q  n: Q' u2 d3 I2.3.5初始化种群
" L! w1 v) [0 Z) M
2.3.6计算经验
, f  J) K* ^# f9 G/ p/ ?0 B4 V% e
2.4背包问题
+ R! f/ o# r6 K3 o6 Q
6 |% {- i, _5 M: j2.4.1多选择背包问题

4 |6 h- @" M* E4 E2.4.2多约束背包问题
/ W$ ~! O% b4 |  e  T' L
% F( \3 u# `3 T+ M2.5最小生成树问题
( U. H% l+ O. ^( x3 b- A
$ ]& Q; J. B3 E8 J2.5.1二次最小生成树问题

; v8 P0 K! ]$ S) l/ b1 w: W2.5.2度约束的最小生成树问题

  J& V$ ^; O- R; r) f2.5.3双目标最小生成树问题

. B9 O4 q) a- w) c3 `. v+ V第3章多目标优化问题
9 d! v4 m$ x9 w/ V) D
3.1引言
  m; J9 m6 q" }
3.2多目标优化的基本概念
7 \/ U& Q6 f; U
3.2.1非支配解

; W  n' s% w2 \7 k' d- Z6 a% \3.2.2偏好结构

6 Z1 w" {! p1 S3.2.3基本求解方法

3.2.4问题的结构和特性
. B1 ~/ J; Z/ U' N* U8 ?3 S) m
3.3遗传多目标优化

( n' Y$ P$ d0 p3.3.1遗传搜索的特征
4 u% r/ W* U& q% p/ P( S% x
" I$ @. b: W! m8 K7 U1 [3.3.2适应值分配机制

- d6 }5 H# M: I1 y7 D3.3.3适应值共享和种群多样性

2 r7 }0 @" ?" L0 ^: ]2 ?4 l3.3.4Pareto解的概念
) x0 r" e$ |( x, Y: a8 u
3.4向量评价遗传算法
+ L5 N. Z) \) K+ m
3.5Pareto排序和竞争方法
* [6 t. v+ b" g; r( X, y: h; \( l9 b
3.5.1Pareto排序方法
8 M" n9 c. E! q! C# G
% ?' u9 Z: C$ b& y  _# K3.5.2Pareto竞争方法
& |2 B" K- G  K" A) F+ ^3 M% j/ `0 _5 V! T
" }6 @' Y) ^6 c/ Q3 t3.6权重和方法
% m5 a) _5 e5 c3 K! N5 b: C
3.6.1随机权重方法

3.6.2适应性权重方法

3.7距离方法

3.7.1距离方法的一般思想

3.7.2计算距离度量
' i5 q* o  q) i1 E0 y
; {5 j0 F$ y: r1 V6 q3.7.3距离方法的应用
) ]: T. G  M% o! ]7 i; m, o2 J
3.8妥协方法
% m* I1 o* O5 _: {. R* t0 n
3.9目标规划方法

第4章模糊优化问题
% ?5 Z% N' y6 I
4 q5 D% |- E: D7 y4.1引言
) A' j+ H5 R8 E3 L5 [# ^
8 }/ {9 w  r# Q: O4 j' W0 n: s4.2模糊线性规划

! R/ C' u& j- U0 ^( _4.2.1模糊线性规划模型
. R% w& `: J3 T8 ?( c
/ O/ }, c3 S8 e$ l! ?4.2.2遗传算法方法

; f5 l" }* y! M& E( A$ o4.2.3交互式方法
7 v! q, x6 s+ Y( u3 v
" G/ y, T/ p; F4 X/ O9 r/ @3 I4.2.4数值例子
+ T' ^% u. ?4 h' W3 C  s0 E8 e) ^% u
4.3模糊非线性规划

& k/ _- }# \3 L9 U8 n' E4.3.1非线性规划模型

4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

* }  K% v; [+ G9 {4.3.3交互式方法

# W) P+ o/ n" C4.3.4数值例子

/ o$ v; j7 ~- [+ {2 H! S& r" ?8 ^' ^4.4模糊非线性混合整数目标规划

) g$ H! |. M, {; G+ A' A8 o7 ^& }" w4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

4.4.2遗传算法方法

4.4.3数值例子
) U2 o0 D$ }6 u# ]9 i
- l  Q/ j# ?" w4.5模糊多目标整数规划

4.5.1问题描述

. G  W9 f+ o: e4.5.2增广的最小最大问题
: ?* V6 t. C8 g- x6 g
+ M4 F5 \; r5 c# \* R" c- ^4.5.3遗传算法方法

4 O% c5 G. M6 ^4.5.4交互式模糊满意方法
9 G6 M% B5 N- v& v
4.5.5数值例子
& M% G  Y4 n$ t
第5章可靠性设计问题

* V& G# n9 m8 C$ |& k7 a. Q5.1引言
- L% w/ p1 W, O* L  D
2 c" C5 x& _  J' H5.2网络可靠性设计

8 l1 H) S2 ]# Z9 `! U5.2.1问题描述
% B- X; P4 X) S) N5 `
+ y7 S* f: M' [, a+ V5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
) [' J2 E3 Y6 F2 v$ P: P
# _4 P7 n* I- p+ p6 ]6 X+ b; B5 m( E5.2.3Deeter和Smith的方法
3 V4 Z, f) ]9 ^' O' Q
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
4 H2 }- A7 I4 ?% U1 u+ L# E; h
5.3.1双目标网络拓扑设计

5 Q# e. y+ b( |* x' [  v5 \5.3.2数值例子
! X5 G5 q# s* s$ [
& r5 U; d" `9 a+ c5.4多目标可靠性设计
" \9 u; v; S- T, I! {0 {  Q) q. e& Y
: |9 p$ M" H+ ]5.4.1双目标可靠性设计
/ g/ V( i3 o/ J; b% V  P
4 }4 H) G. R% i0 b) x5.4.2遗传算法方法
, \) H) v& E  _( w& ?* X
, {3 C- m4 [/ S5.4.3混合遗传算法方法

% d9 `8 [/ N, Y5.4.4带有模糊目标的可

第6章调度问题

6.1引言
4 B6 Q8 @; d" g  K2 [
  R7 X5 j: S* A' f6.2作业车间调度

7 S0 f" J. O' o6 V( z6.2.1基本方法

6.2.2编码
4 b1 U: I# E  D  ~  a$ g
6.2.3适应性遗传算子

- C% b7 u3 D2 |2 L. n* L6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
9 |, H: ~. q! f9 r( ]) I
6.2.5混合遗传算法
- F$ G3 [# Z9 l$ ]8 m& l
7 c4 `+ @3 P+ y5 C3 i6.2.6讨论

2 K( e. L$ G0 m) v6.3群体作业调度问题

4 z* ?& A  J, Y  x! d6.3.1问题的描述和必要条件
$ b2 x! r, W) Y3 ], c
# T* Y9 J3 C6 A; ~; m% P# e5 c6.3.2基本运行
% @0 M+ L1 Z& i- m! U: |
6.3.3表示
! p9 O) b1 d/ P, C+ I
6.3.4评价
8 a: ~7 b1 M8 H- b: m
* ^: j( }3 \. o: P- n. h& ^6.3.5遗传算子

6.3.6整体过程

" J% d4 F. v3 Z6.3.7数值例子
6 _* W1 {9 E3 o: s& H+ q
5 o. N" f" ~* y$ l$ f& m6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码

6.4.2遗传算子

6.4.3评价与选择

% w7 M6 c! U/ V' }6.4.4试验结果
( X4 y9 P" ~3 ^5 x( n7 }( _
6.5并行机器调度
" g; Q" r  ~/ L1 n( Y
2 J( b  p* W! K! s1 V* N6.5.1支配条件
, I- s. t7 M+ x: s6 ?
6.5.2Memetic算法

0 C  q3 s+ [5 S+ I7 y6.5.3试验结果
" V' O% Y: o: ~8 G& {
6.6多处理器调度问题
6 ^5 o) ^/ w- h! T/ ?
8 W$ p/ S( p% `  ^6.6.1问题描述与假设
) z! C% f9 @* R- E# i2 }) v
3 V, |( s+ K' R6.6.2求解MSP的遗传算法
$ H" I: f' z3 X, g) C  G
6.6.3数值例子
& z6 J( P5 E& |4 |" x
) L; g9 o; _' M8 [' n. {/ y第7章高级运输问题

7.1引言
! s/ Q" G! L  T0 q& H; x
* f; u% C/ `' Y7.1.1运输模型
( A! J9 }- ~' t* l4 k) o2 d
7 n: U* J0 N6 M, {7.1.2运输问题的构造

7.2基于生成树的方法
& t$ P8 y7 E) B# D/ ?: @2 F
7.2.1树的表示

  x, J  \( @/ |% {' \! i7.2.2初始化

/ B: v" m( O% S( Z7.2.3遗传运算
( X. V# ?7 `- E2 f; ]( w
7.2.4评价与选择
5 i% N  K/ D4 n2 K4 r
7.2.5整个算法过程
# \( Z3 `# x3 x" R9 k5 @6 y
7.3多目标运输问题

7.3.1问题的描述
* x( s6 W( T# r) R
1 @. H- v; K+ X; ?/ n* A9 `7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

7.3.3数例
1 j) g" d3 H- ~2 ?+ W
! \$ P0 F7 v, I* {7.4固定费用运输问题

3 R0 ^$ V7 Q1 G/ S4 ?. Y2 I7.4.1数学模型
  }! {5 S  w' F0 a+ R; P2 v
7.4.2fcTP问题的难点
  S3 @% Z: K1 v. f' i0 v! s' ^; b
7.4.3fcTP的求解方法

  l. {, c3 H0 d+ L7.4.4遗传算法的实现
* m9 X8 i$ |: e' |+ O
7.4.5数例

7.5容量限制的工厂选址问题

- d1 A3 c: ]* Z" P' G7.5.1数学模型
7 P. H" e  s7 x- c- H4 S- V& _( W
& s4 N0 r0 m! A4 @# R% e( X$ q7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

7.5.3数例
) j, _8 W) P" K7 W; p' b
- t: f4 E6 U% x6 `" F7 [7.6带模糊系数的双目标运输问题
- P/ X0 {  X: h, r2 q
7.6.1问题的表述

7 z( l' Y7 P7 @: Y7 p5 B7.6.2排序模糊数
  O( w  J0 w+ W/ E! y
7.6.3遗传算法的实现

7.6.4数例
. [: D0 `; S3 Z5 {3 i4 B
第8章网络设计与路径

2 A* R$ l9 y# F7 M# V8.1引言

; b; t: }! N" J' P4 m- T" A8.2最短路径问题

8.2.1问题描述

8.2.2遗传算法的方法

; R- R% W6 r, }, T7 ]& X8.2.3数例

5 x8 N! H+ y8 k, s& t) w. q' m8.3有适应能力的网络路由
+ j9 i$ n* k! n- q) e3 z
9 w5 _- y/ ]0 s% x0 j) H4 X7 K4 h8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
9 N' K' g8 [2 M' K
8.3.2染色体表示

3 L. Z. q6 n4 @! j5 F5 L2 b8.3.3染色体评价
, g$ C/ {/ v! M  z0 |
9 y/ ]0 o5 ]+ z, ^6 E" E5 P( U8.3.4遗传算子
  s: d$ A8 c* z
& a# y) X1 n% P7 C( X& l3 X8.3.5数例

6 ~( w3 e0 N" A: c5 r2 F. }8.4集中式网络设计
' e* X- l$ ~% C+ n' c. K2 C
) L8 J+ k$ X! b; b+ h8.4.1问题的描述

8.4.2遗传算法
2 P9 Y9 |) W3 q. D# v
6 R  p( T! y/ S& H8.4.3数例
; Z8 P. C4 D5 S' \7 j$ Y# B; y
8.5计算机网络扩展
4 Z; X; [2 T- N1 ]2 A2 o4 `
9 J) p3 z1 z" E8 `8.5.1问题描述

+ Y1 Y& u+ `. H" h9 m3 e8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

% R8 D3 r; e# C1 |  ~1 G8.5.3数例

8.6多阶段工序计划
  v  W; o+ [: L0 U
8.6.1问题的描述
( S6 S2 Q  [4 i0 i9 G* x
- ~3 l( y( P$ i8.6.2遗传算法
! `5 l/ E. k# w6 v8 ?" ]$ q' z
8.6.3数例

$ v" Y, ?" y" ~& U4 r+ W8.7网络上的M／G／s队列设备定位
! Z7 d4 t) _5 d6 L& I. E+ I
8.7.1问题的描述
2 }2 j  f1 z! v9 J) p
5 k9 n, R  ]* b8 R/ e4 T! j3 Z- {8.7.2进化计算方法
" v( T+ X" E0 N# U" Q
8.7.3数例
1 f4 P% s% A  s/ |
第9章制造元设计
, x' h, t- a# k  v7 S
9.1引言

9 _' Z1 L) d" `/ c5 d# D9.2制造元设计

9.3传统的制造元设计方法
, A, K- C7 ]* t0 i5 f& S7 j8 B( r
9.3.1相似系数方法

8 U# u) {  o* q! i) d8 t9.3.2基于数组的方法
, b7 `6 N5 m$ @
9.3.3数学规划方法
" n! M  G! ^# D. {) ]
9.3.4图与网络方法
7 j* e+ a& m, \, V; `' _* @4 z
8 \0 \1 R& t! I' Q' [9.4遗传算法方法

9.4.1遗传子表示和遗传算子

9.4.2Joines基于次序的方法
! K" j1 c- @+ G2 i& o! s! Y
9.4.3Moon和Kim的方法
: d+ n9 X% e7 o9 S
9.4.4Joines的整数规划方法
4 E* j' ~" P2 ~2 X- o" U
; B( A% \" {2 F7 j4 B. a& @" V) V6 U9.4.5其他方法
0 B' g% n" e3 s3 V# ?
9.5可选加工计划的制造元设计
$ \+ X3 j! `/ k2 b0 b$ y
9.5.1可选操作和机器冗余的结合
3 N( n1 S3 E4 H9 F% P8 U
9.5.2可选路径的结合
+ ~1 Z- u/ H+ \3 ~
' k! I' P+ Y' B( \, h' w9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
( Y  U6 b8 u( A" x
9.6独立单元的设计
6 c! |/ ^8 L  T5 y! g! \
9.6.1机器类型数最小化的族群构造
; L7 o, C) ^4 B3 U) L! B2 D3 r
9.6.2族群数的确定
2 I9 `9 J7 f% q: t5 E
2 r8 v6 m, A8 c: T* P& k: y# o! U2 q9.6.3极小化机器数

9.6.4其他设想
+ K, X4 F7 q) p; J
参考文献
) ^+ l4 z( _5 e% f, d  s* K
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

/ g& F# K- n9 d! e2 R

有没有程序代码!!

; N$ i9 ]7 u- i9 k

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

: o" r5 {6 O4 n% S

最好是MATLAB源程序

$ x v3 j1 z0 v8 m

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！