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
. v( Z- B+ I) x4 y  y编号： 11297
) H( y4 |3 U! G/ g1 {2 c  T$ gISBN：  7302074828
9 o* l1 y' N% `; t/ I& p作者： 玄光男 程润伟
) n- G: p' F7 z. _  m$ i5 A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
& |" b* }+ k. W1 [8 E1 Q  T2 ~印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
$ L) t( J( y) |5 v开本： 16开

) R, r4 T3 C# P/ }  P% Z2 W内容简介
    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。
6 f+ m3 \: ~9 T
; l; a* J* W: A# A- V0 h+ w; V% G        译者的话

序言
4 J9 {  l' M4 r9 V. H' v
$ z  k$ q: {' Z5 r. I第1章遗传算法的基础
4 M/ b6 p9 J" ^( Y: H+ w
8 ?$ J9 m2 K* J, {7 a( {; J1.1引言

1.1.1编码问题

1.1.2遗传算子
  |5 m2 C4 w3 m5 h4 z2 \
8 k, Q' y$ x( q4 u0 B1.1.3选择

* R6 B  T9 S- N1.1.4遗传局部搜索
# A0 z! t6 s' g* W
1.2遗传算法的适应性
0 T( _' s) b2 N6 ^
3 p& `) F# \& ^0 n1.2.1结构适应性
; L* G, F, e/ v9 G
+ i# p# K$ ]+ Y- ~1.2.2参数适应性
# C$ E9 }* k. O8 _" }( D* {
. H$ {" F. K! C( U$ G8 @1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化

4 e6 X+ k9 a: S2 p. f. A1 b- V6 T1.3.1全局优化

1.3.2约束优化

1.3.3组合优化

2 |; b. r( W: |: ^, a1.3.4多目标优化

1.4近期遗传算法的论文
2 B0 m) Y( D% d, d8 i, H
第2章组合优化问题
$ J$ Q+ h7 j" O; P, S
; B5 `& c( |3 v1 j: X  `/ C2 C3 c2.1引言
( x+ b: B( j+ y3 \; u
3 @+ D; D5 j" J$ M! V. \2.2集覆盖问题

2.2.1航线机组成员调度问题
8 W+ ]% B3 B8 J, h, w
2.2.2遗传表示
+ j8 u5 F& n2 \$ n- p0 k# [3 m
2.2.3遗传算子

2.2.4遗传算法

2.2.5计算经验

; u4 m7 u2 _+ F2.3装箱问题

2.3.1启发式算法

: U, ]5 v1 h3 t/ H5 B. Q, n2.3.2遗传表示
4 @$ q; c) Q1 O5 q1 J- S5 K2 V
# l7 o5 r  `# @2 m1 t& R2.3.3遗传算子
( T( ]+ ~9 j& y8 z- q/ R/ A
2.3.4适应值函数

9 m) v( C; }1 E' k( O2.3.5初始化种群
" U$ d% W3 _- b! j) t& k
( P# }& {+ c  F3 s2.3.6计算经验
: Q8 J- Q( B& C5 {
( G6 ?) B8 G% _2.4背包问题

: ?; ?+ ]' F0 i. }' w2.4.1多选择背包问题
* Z2 W7 g, T9 o7 m$ u+ A
2.4.2多约束背包问题
4 ]% k* }9 i3 F1 z+ t' x6 ?7 n( Y
/ t- b4 P! h  t3 r3 \9 V- Y& G2.5最小生成树问题

* B' x7 N: n. B2.5.1二次最小生成树问题
2 o6 d& d$ j1 |! [% ^
2 M: Y# b) l9 l7 o. X$ [2.5.2度约束的最小生成树问题

7 T$ ]1 t5 r) s% t2.5.3双目标最小生成树问题
$ q2 A# x% c; u1 C! h
第3章多目标优化问题

6 ?; G/ T1 n2 i; g3.1引言

' K* r- E1 D- Y! r8 {# M* {3.2多目标优化的基本概念
# X6 R, i& H! ^2 t2 E/ w5 h8 s
, f2 W" q$ [0 I( ~/ q3.2.1非支配解
! ?: j7 r3 E# X$ ~  u
3.2.2偏好结构

3.2.3基本求解方法

3.2.4问题的结构和特性

3.3遗传多目标优化
9 c: p3 {- w5 G( p3 p
3.3.1遗传搜索的特征
* t5 v* M; I% [
9 j- a+ T  B' f: k3 `+ k3.3.2适应值分配机制
) L  u, ~8 ^) h% ~1 |; v* J0 t0 @
3.3.3适应值共享和种群多样性
6 e6 h% c7 o( \% B- e9 x
' H% Q* a7 T: J1 R8 M3 b- u3.3.4Pareto解的概念

3.4向量评价遗传算法

6 |- j  J- s1 i( P' E3.5Pareto排序和竞争方法

% f, {. H* p7 D7 G; |, U: r. z# J3 @3.5.1Pareto排序方法

3.5.2Pareto竞争方法

3.6权重和方法
# K7 s8 \: @9 z$ i# ?' @: w# Y
3.6.1随机权重方法

3.6.2适应性权重方法
! Z  c! E+ ^5 R/ e" a
; ], x% A9 W+ i3.7距离方法

  f' l# v; X+ X/ ^2 w7 Z& n3.7.1距离方法的一般思想
3 U& D2 M2 e  I8 Z) G, l0 t/ T
" X8 z1 C, l: ~  o0 V, O3.7.2计算距离度量

3 O' O0 Y! k$ _8 w# p; L& F3.7.3距离方法的应用
: Y3 I- `" \0 v. k3 `
3.8妥协方法
" w7 c+ ]- v3 \- p8 q
9 q( e2 p& W) F1 v, V# }/ e& j  V3.9目标规划方法

第4章模糊优化问题
1 b, J' l, w% n
4.1引言
3 w4 z, ]% d! z( S5 F0 S& ?
4.2模糊线性规划
. [: n/ V' ?" g8 k8 r  b
4.2.1模糊线性规划模型
# a& o) k2 ^" {7 ]% d& y
4.2.2遗传算法方法
/ H/ Q. N- G8 ^4 R* H
0 I* V$ J" f9 F1 b7 ], F7 c/ }4.2.3交互式方法
/ g' [" _& y5 H! A
- @) ], @3 z: n9 Y3 I) |4.2.4数值例子

4.3模糊非线性规划
; u) R) A  a% R( h
4.3.1非线性规划模型
. e* b# Y  N, V  O$ f' `
9 K8 ?2 E0 g* F& G4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

- f- I+ d( `' k  x4.3.3交互式方法

4.3.4数值例子

: f  M7 z% O7 i2 ~( F+ \1 a2 K/ g3 U4.4模糊非线性混合整数目标规划
, }0 d- Q* S- F
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

4 W* G( I; U+ U7 J  O5 T+ ~4.4.2遗传算法方法

4.4.3数值例子
! Z0 |" Y, Z3 y0 H
# e+ k# Z/ z* D4 V3 P4.5模糊多目标整数规划
* x1 g, w! n: A: G7 d" T0 v
. e) A6 P' u- m. A* W: S" q4.5.1问题描述
8 u' a& Q. [; C# F, I$ y
4.5.2增广的最小最大问题

8 s* j7 e  o5 ^2 ?1 H  h4.5.3遗传算法方法
4 t0 [7 \3 K4 \& B, m, I& q) j
4.5.4交互式模糊满意方法

2 a: u3 ?2 c! Z" m1 ~4.5.5数值例子

第5章可靠性设计问题
4 {# T+ C7 U5 O) U2 c0 ]3 k6 h8 m
: e+ O% G2 k1 ~  j% P  _4 p5.1引言

5.2网络可靠性设计
1 E- o3 h% l3 j
' K4 h) L) l8 m- S* T7 Z5.2.1问题描述

5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

5.2.3Deeter和Smith的方法

5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
) q4 n0 I9 t  i- d* L  I
$ r, X' S4 g% B  y1 \1 b5.3.1双目标网络拓扑设计
; h/ K% {( _7 O$ e7 F% i: U8 O2 O( ^
8 d' {3 k+ q) H, S2 L3 x& R- b5.3.2数值例子

5 ^+ q4 D. V+ e1 a3 [( S5.4多目标可靠性设计

5.4.1双目标可靠性设计

5.4.2遗传算法方法
& G8 `& A: s: l6 J3 |
( ~" e# O  J9 ]% ]! S  m, u5.4.3混合遗传算法方法

5.4.4带有模糊目标的可

* d$ X) c/ Q% k* R, |& @第6章调度问题
" g# Y$ B$ `4 L) h
7 D0 m; @0 g2 z2 O+ ~3 l' K+ F6.1引言

: j- A( Q$ G3 M% g" S- V; c6.2作业车间调度
: I4 q* f3 t) L4 z! U. T
' W. {& _. D+ \* Y. T6.2.1基本方法

5 U+ ^$ t; H! [& z* Z6.2.2编码
) \/ n" _1 t: p1 B# O/ H# S
6.2.3适应性遗传算子

! ?/ j' n' t# ]* J( R6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

0 w* F9 }7 X7 U( {  x6.2.5混合遗传算法

9 w: }, D( x' U8 i# K8 s1 B( y% I# J8 H6.2.6讨论

: _  ?0 Y+ i" D: v2 }6.3群体作业调度问题
# G  S+ t/ }3 s
, p6 a0 C2 o# {+ a- p4 `6.3.1问题的描述和必要条件
4 T. L0 \( \, P6 K  Z7 e
: y: C7 E. }, K) c6.3.2基本运行
+ W* A% w5 w+ @4 j6 m
) C. q, @% Z, `6.3.3表示
; S  Y, j" N% ?( q4 i+ {
6.3.4评价
! G% \% s: q$ v) D
6.3.5遗传算子
. a$ L: \1 S, y( p5 }3 z
- c# U9 @5 W$ k. L8 e$ @) t/ \' x6.3.6整体过程

6.3.7数值例子
3 \- Q$ z, Q' P8 {+ b9 E6 Q
6.4资源约束的项目调度
/ K- J) \; W: W+ J( b
* }, t0 a  n: _2 o# \6.4.1基于优先权的编码

3 a) k1 ?% _  w7 Z9 j* w5 F7 i6.4.2遗传算子

6.4.3评价与选择
& B1 `! X5 G4 W3 s' T/ K
7 P( P8 S( _6 k$ F6.4.4试验结果

6.5并行机器调度
7 R2 W3 @: N/ L' z- Y$ U
6.5.1支配条件

6 H' l, F/ Q" @: S6 L5 H6.5.2Memetic算法
) q. v5 e& p$ g$ V: ~
4 x; `1 O2 g2 X& P6.5.3试验结果
, u1 q: ~4 @$ h# l& J# N" t
9 r, X, ?. R9 f" Q. M  D6.6多处理器调度问题

5 d8 {; D& @/ _2 k" |, j% ~6.6.1问题描述与假设

) k7 K) _3 {6 ^* t. v6.6.2求解MSP的遗传算法

* S& O$ I  _, j) n6.6.3数值例子
4 O, h7 s# _$ l% u1 i) Z" q  j
第7章高级运输问题

7.1引言
7 k: r) F4 E3 ?2 m# C
$ ]3 v6 C+ Y3 k' G5 W0 S7.1.1运输模型
  @, v) J' v. X) r$ W7 l; Q
; r7 a3 n: Z) L9 b+ |7 N7.1.2运输问题的构造
* d; y/ T( C, D# b
: V. w2 Q, ]* }. L7.2基于生成树的方法
$ w. J/ b5 l$ R3 ?$ a0 q; c
6 x/ w  {% t8 M9 M$ J) ]6 Q7.2.1树的表示
8 v6 A. g; `  P3 v2 T* U) c
7.2.2初始化
8 w' }; a& z0 ]) d8 z
; K4 R! l& d5 t4 o7.2.3遗传运算

. A0 |( x5 v( u1 x7.2.4评价与选择

$ a# b  u# t0 s$ x: \7.2.5整个算法过程
1 a6 a: ]* Y. b/ j" v0 I$ A3 T  f
& Q7 s* ?8 V2 \8 `7.3多目标运输问题

7.3.1问题的描述
% W+ G* Y- u5 v. a' _% I2 @/ @
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

7.4固定费用运输问题

4 [- j7 v% L& `9 {9 ~( j+ ?4 X7.4.1数学模型

7.4.2fcTP问题的难点
6 w1 x! g- A4 ^. ~
7.4.3fcTP的求解方法
! ]6 M& M8 R) [5 M2 B( h
7.4.4遗传算法的实现

7.4.5数例

1 E1 s" K4 |* e% N7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型
2 s- U6 ^* O. m7 l
/ w2 h( S2 o& H( H- E$ U7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
3 l& {; r1 ?  f! a4 o
* b& ?; w4 s1 O1 {9 a, B7.5.3数例
7 `# t/ B+ B* d
7.6带模糊系数的双目标运输问题

7.6.1问题的表述

% }) G6 N9 F8 [- ?: ~8 H0 ]7.6.2排序模糊数
7 P4 S7 W( O/ d0 B1 j. ~* K. U
7.6.3遗传算法的实现

, m$ |% f% Y$ @7.6.4数例
. f$ O" F# V- \- I
3 _7 e! x' z7 Z7 @# T5 h6 q第8章网络设计与路径

8.1引言

3 U( U; m( a+ ?" g6 |) _9 {8.2最短路径问题
( T' I  w8 f" c
8.2.1问题描述
! F7 `5 S3 H, d( U+ c! B
8.2.2遗传算法的方法

) y/ G8 q: ]& v" N1 Y$ G: d8.2.3数例
# P# @' L; H+ S' W  z5 }) V
8.3有适应能力的网络路由
4 ^9 W0 i: i1 T7 ^. ~2 x/ `2 z
6 C: W) \: C3 [$ X' @- h! l8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
# R" n9 f1 g: L
8.3.2染色体表示
( @/ o9 j8 v9 Q# b# d2 b  G! V
& g5 f1 _0 N2 N. O  e8.3.3染色体评价
5 P( d1 b( l* R
$ H! o1 L$ @* S& W  F8.3.4遗传算子
8 R$ V' x6 f' }/ ]+ k- b2 k0 Y
8.3.5数例

( o& {6 A9 r1 T' A# v1 ~' q' x8.4集中式网络设计

* u$ q2 a! d( J% L7 H0 f8.4.1问题的描述

8.4.2遗传算法
! x  F$ B8 Z/ M' U* b5 v
8.4.3数例

; C2 J. S. j' q: x8.5计算机网络扩展

5 U2 R4 r# H! x" l/ }8.5.1问题描述
6 p# L9 k4 l* }% m: T' \
% J) U7 {$ q0 P8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

8.5.3数例

8.6多阶段工序计划

$ V9 K, A1 [- u4 i, w$ J+ W8.6.1问题的描述
& a" ~# d) ^" i! ~8 S
+ r% e4 |9 l3 F& T8.6.2遗传算法
; N3 G* _6 x2 j( H5 m
8.6.3数例
( V) J1 Z& I, d1 I
$ Q; W" d& a: e% v  j, G) b5 a8.7网络上的M／G／s队列设备定位

5 _; s- j4 F( L. q' c8.7.1问题的描述
' V; ~' w- w/ |6 W) R
- a) ]  ]. b/ A4 Q* v8.7.2进化计算方法

8.7.3数例
2 t% \* U! }# g5 c
第9章制造元设计
2 X  h% N+ _" f6 [/ o8 w. {7 g5 y0 `
  f4 A7 a, o4 c3 E4 D7 A7 C9.1引言
. p3 C# Q7 w! k; b2 b- o
, N+ C: i  y. }5 l, v7 S/ Y9.2制造元设计

" U: L, \( d% D- |9.3传统的制造元设计方法
( @) {, p  H8 q- z' q, R, `
9.3.1相似系数方法

: v" c) M+ W6 J1 `1 n9.3.2基于数组的方法

) h" p/ i1 ?. G/ x9.3.3数学规划方法
0 i3 [$ s+ |! v0 y( J% U7 ~
% K8 j( H! B: M, g+ l& I7 k9.3.4图与网络方法
- u5 m6 M, x6 R# c' M
9.4遗传算法方法
5 y4 ~- r$ \3 R! [- b; [. ~
9.4.1遗传子表示和遗传算子

9.4.2Joines基于次序的方法

0 @6 y, q4 b. E% A9.4.3Moon和Kim的方法

9.4.4Joines的整数规划方法
3 [# R0 W2 C2 p$ C7 E
6 k& b$ F# Y7 C" u; y9.4.5其他方法
+ @& s' d  S* C, d" s8 x
$ b7 T2 V8 ]) J$ B9.5可选加工计划的制造元设计
1 Z* o( F! \, R2 u' I& D
  l4 Q7 ]8 p. [! }; u9 `$ ^9.5.1可选操作和机器冗余的结合

9.5.2可选路径的结合

9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
$ C1 v5 c4 g3 k  f0 M& |
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

3 O# m' e; n; D) P% L9.6.2族群数的确定
+ A2 c) d+ b1 s$ Y
9.6.3极小化机器数
8 S' c9 C8 h- A
9.6.4其他设想
4 `" q" N1 j' K$ Q  b
参考文献
; W/ J8 ?/ n, Z5 F
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

3 e! U* z! [: f

有没有程序代码!!

[' X6 g3 z( h9 c; ~- T3 P

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

5 ?+ x. F0 C( F# |: h

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！