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
, y. p1 T* O8 E) Q! C% v$ S英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
编号： 11297
! s" Q4 x) ~1 V' u. w9 g, \$ E2 [ISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
! s/ P8 G5 {: L' c! x; ~译者：   于歆杰 周根贵
出版社：   清华大学出版社
& P; C1 l- c+ U$ g% |系列丛书：   
) ]' A$ c: S$ v9 e( U出版日期：   2004 年 2 月
+ H- d; y9 O0 u0 p印刷日期：   2004 年 2 月
& {6 I: }, s0 _/ f6 E页数：   391
开本： 16开
% m5 q$ M7 ^- \* V
) ^- T, w! R. K: y% p+ `4 [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。
0 p' V( ^+ H& N. i+ i* ~/ ]
$ L0 A) Z' L: C$ u8 c# f        译者的话

序言
9 J# V0 A/ _2 O) f. F
2 ]3 \# [( _0 D' U- M第1章遗传算法的基础
" p  t5 R, Q* |& }* p
9 o, Q1 ?- V2 x  R/ `& X$ b1.1引言
, l) l1 |/ i0 S" c; s/ h
: p' X: [0 g( K$ Y! p! p, B; b1.1.1编码问题
% R7 V+ S; q' Z' p1 S1 C+ ~
  J8 f0 h" Q1 V, }) H1.1.2遗传算子

& M3 V( \# D8 f1.1.3选择
3 Q, \3 x& a! F% J5 |) w
1.1.4遗传局部搜索

0 S1 V1 u$ `6 U  [  }6 Y1.2遗传算法的适应性
% ]" k- F* A' k; I  H4 A" G' U
6 q1 K% ]$ `5 Q7 {1.2.1结构适应性

1.2.2参数适应性

1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化
, P2 z0 @' _0 Y
% u% o; n2 [# H& y, Q/ H1 q: w& [1.3.1全局优化

1.3.2约束优化
# }. A4 P% x4 z/ q# ?2 n% I
& z0 g! P( B/ X) N2 Z) m1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

7 L( n6 F; A% W& t1.4近期遗传算法的论文
3 ?, B7 U3 x2 \1 J1 Q8 o/ C1 g
第2章组合优化问题
6 ]9 ^/ n  i0 x% F  a+ C1 j; O  ?
- J, Y  P* |* V8 R0 G2.1引言

! k+ C8 S0 _7 y) D- ^# A& J. z, D2.2集覆盖问题
/ l1 [1 C% o/ b6 `6 G- m: S
2.2.1航线机组成员调度问题
( m- H' s) C) D4 @
2.2.2遗传表示
0 G/ C; [% I3 }# Z( `: s
/ W9 J& L) b5 }; h; {2.2.3遗传算子

2.2.4遗传算法

( Z5 O1 r3 o0 t3 Z2.2.5计算经验
3 t2 ^, ~$ S  @- C$ \
/ c, m, e. Q% ^  o/ L2.3装箱问题
. D: u6 s" c+ s7 F" j
; v% H# f, Q( s7 _  n2.3.1启发式算法
* h; u/ p% v6 q7 g* l4 D) k
2.3.2遗传表示

2.3.3遗传算子
0 `! d4 m3 M/ G) V$ U* \6 G
2.3.4适应值函数
. J. s* d) p8 u8 d
0 ^1 p" ~0 m& I  K$ ~7 {2.3.5初始化种群
/ W4 g9 I7 g, Z! b. j
% c( i, ~+ z  `( G" o/ v- n2.3.6计算经验
; `7 i$ F0 i  X- h
2.4背包问题

2 ]5 W  O( a& ?3 |; D3 w# s1 d. m2.4.1多选择背包问题

  O3 d& U5 F6 X  R2.4.2多约束背包问题
- A6 L' T! x8 C  R' j8 _0 j) h" {
; K' D, C  T% h/ H" a2.5最小生成树问题
' P/ q6 A6 W; N! S+ O0 x
2.5.1二次最小生成树问题
; u9 q2 }. M2 h- g% D; D7 U
1 G% @" L3 j3 Z2.5.2度约束的最小生成树问题
- F& z5 r% b- B1 i0 w, r
* i& w: z  O% N2.5.3双目标最小生成树问题

第3章多目标优化问题
  G- [7 f; s7 a3 z( h& _
, Z$ C3 X" ^0 j3.1引言
  u/ O1 z" h2 F: p/ U
/ [0 A8 N; Z  H3 B7 V* `4 b3.2多目标优化的基本概念
2 J6 m+ e8 Z# r# J. y; `
* r/ |! i- I) _% ^0 ?3.2.1非支配解

3.2.2偏好结构

( ~# E3 g/ z# m* e* ]! L3.2.3基本求解方法

/ ^5 l* L7 ?* y3.2.4问题的结构和特性

+ z$ f0 x9 i# P$ ^. M* @5 h0 ]3.3遗传多目标优化
: z; Y' [1 W1 k% S( T1 A4 I) y
3.3.1遗传搜索的特征
) C# @1 `& b+ ]# E2 @
3.3.2适应值分配机制

3.3.3适应值共享和种群多样性

4 ~1 n/ |: _0 }$ r/ f3.3.4Pareto解的概念
. j# h  n0 @5 \2 a/ l0 B+ Z2 x
3.4向量评价遗传算法

! F; E3 L& r2 R$ o3.5Pareto排序和竞争方法
& R# @/ S) B: F. o1 b
# O  h+ b* \/ u/ b! u2 |3.5.1Pareto排序方法
1 Q' ?. J' _/ H9 u% L$ l
" t4 Y5 L1 g( v3 a: c' j. O3.5.2Pareto竞争方法
- T8 a6 L0 R  R1 x0 E
3.6权重和方法

2 o) k7 K8 E8 B8 ?8 P3.6.1随机权重方法
, W  G: w5 n4 ]! r' }2 ^  g
3.6.2适应性权重方法

1 |* _, b4 w1 o7 Q' {, ^3.7距离方法

7 r: y# G# d* I# l4 k3.7.1距离方法的一般思想
3 ?+ |1 Y. Z1 s% A3 i
( ^) ]% E& a1 N( I  {9 e" N3.7.2计算距离度量

3.7.3距离方法的应用

3.8妥协方法
7 [" W0 B. o, f. S! a( Q, Z
/ n1 i. M3 H9 d8 S3.9目标规划方法

第4章模糊优化问题

4.1引言
- a8 y) A" D) x# R
$ ~2 z/ E9 E* }0 s4.2模糊线性规划

4.2.1模糊线性规划模型

4.2.2遗传算法方法

  j' Y) Y4 W5 w& ~) M4.2.3交互式方法
" Z5 z) W- x8 ^" D2 O3 d
7 N2 C# V  i% R4.2.4数值例子

; h8 s( ]3 ]* X7 K5 l. X4.3模糊非线性规划
$ l% M( x& B' z' q
, {6 x. d3 q/ |7 _) U# [& z' F" W4.3.1非线性规划模型
% b4 u2 r1 ^$ J% Z
4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

4.3.3交互式方法

4.3.4数值例子
6 t. B& S8 m' M- L# }
" [; ]$ S4 ?+ i. _2 ^4.4模糊非线性混合整数目标规划
) B$ r/ P  t6 G/ J
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

5 E; @+ @2 I- q& Q  ]) N) X4.4.2遗传算法方法
  w+ s* k: C( K3 j% Q: I
4.4.3数值例子
8 y! B5 e+ X! J2 ^0 G4 i
5 {3 M) O# f5 C  S; a4.5模糊多目标整数规划

! W! |3 |0 W5 C1 N  s4.5.1问题描述

4.5.2增广的最小最大问题

4.5.3遗传算法方法
0 y6 y( i) Y. I# w" K
4.5.4交互式模糊满意方法
/ K1 o% Q8 q9 s6 |& r3 C6 w
# k- |: l6 J9 W& P4.5.5数值例子

$ r, c$ V# g1 D  d% j: C第5章可靠性设计问题

+ ]0 b- v4 A! k) Z& w/ A5.1引言
; x: R: N; w8 q
; Y; e" ]' |7 v" ]5 k1 {8 v5.2网络可靠性设计

, b9 N& u1 ?8 B! H5 q5.2.1问题描述

5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

" N7 w9 R! Q  R+ V: F! [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

5.3.1双目标网络拓扑设计
7 K' n. }; \1 r! }% G5 A/ C/ k
5.3.2数值例子

+ f5 ?& Y# ^" j0 |5.4多目标可靠性设计

5.4.1双目标可靠性设计

8 W) O4 x/ \3 }# Y& t5.4.2遗传算法方法

# f, i3 i. @! t+ S! P5.4.3混合遗传算法方法
$ ~5 h9 h1 L3 y/ y# f" q" C" Q) g
2 O8 ]" x2 X: U" R% ^* w5 c5.4.4带有模糊目标的可

* a9 R* z; w% H* X第6章调度问题

6.1引言
0 C9 p3 p2 W% {5 {* i# {7 D: ^7 |
6.2作业车间调度
3 b7 r, |2 o, q- b" V
6.2.1基本方法
& u" ~9 L  m% W9 |; [. T3 w& I7 j
6.2.2编码

; T" ?& |. w( c5 ]! k& m4 a! h0 v1 c6.2.3适应性遗传算子

5 e/ ~* g- z' k: e6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

6.2.5混合遗传算法

& L5 J) _% w  p9 U6.2.6讨论
8 T5 Q& l/ ]8 n& K% _
4 X5 b0 ~) m: z. H6.3群体作业调度问题

- V5 q& j3 O$ N  y+ n6.3.1问题的描述和必要条件

* N- f& |( ~- r0 j3 h7 S# I6.3.2基本运行
* H; A" u  t8 y+ M1 x
8 B/ Q! k5 `! @6.3.3表示
8 }  i, _& y2 X7 `6 {7 q6 N
6.3.4评价

. N1 Y8 H/ f2 ]( q2 V: f/ H6.3.5遗传算子

6.3.6整体过程
+ {9 c# o  d0 r$ K! T( C9 `
3 k5 }7 P* g4 L7 W" A  C' e! |! C6.3.7数值例子

6.4资源约束的项目调度
" @! p6 }5 ]- z; C" `
6 Q0 [" h* a5 |! K7 ?6.4.1基于优先权的编码

6.4.2遗传算子

: Y$ \  \! H8 K+ Z! P6.4.3评价与选择
6 f4 g% S/ i9 Q7 S) E) W
% \8 [' T& c/ q4 T9 V: I6.4.4试验结果
; T" b  U; b7 F! Z! s
1 h( W+ F# a7 N+ K4 ^3 T5 s6.5并行机器调度
8 ?$ F+ x0 T3 a* I- {
6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
5 E3 E; n3 O8 M3 j+ @- W* X
9 N3 o6 H4 M2 O6 w" s- P! |6.5.3试验结果

6.6多处理器调度问题
* L( Z/ L9 Y* q7 O: G
6.6.1问题描述与假设

% H5 O  Q$ ?6 v: @/ z" O% B6.6.2求解MSP的遗传算法
( A* I* r1 A  _: C/ V
6.6.3数值例子
: A3 m+ u! Y+ z9 V' Q
' V2 q! ?! F7 @, X1 v: R第7章高级运输问题

7.1引言

7.1.1运输模型

- `' H8 \& S4 g% {" [7.1.2运输问题的构造

) e( _! x4 t3 A! O- ^4 f7.2基于生成树的方法
' v) t; j' W9 V4 w  r3 o
/ A  b$ ^; I2 H1 _* i1 R1 q7.2.1树的表示
' s5 n# N3 m) X' V8 n
; V9 m$ C- A1 N- j- m+ p7.2.2初始化
, \, ?8 h6 v+ h7 U& X; \; q
7.2.3遗传运算

3 G/ E; u7 |* `2 {' r8 n+ ^, A7.2.4评价与选择

# F/ m; b! y; p; t& _7.2.5整个算法过程
2 z& b5 c" L& j: d4 @, F
% K3 G- N; t" G3 b7.3多目标运输问题

, X* I2 g' e0 v- I: U) [  J7.3.1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
3 R6 p( H9 A. p1 i; q, h! p+ H, V5 s
5 [/ f& f( x5 v" S! q7.3.3数例
8 H' d+ E$ Z  p5 C  l* w
$ S/ r! r+ r* H8 c7.4固定费用运输问题
' I( U3 K5 S8 A8 e' K, L- p
5 S& M$ I, B5 R% n* O; ~7.4.1数学模型

7.4.2fcTP问题的难点
- s0 F# r$ z# V, Y. g9 b7 B
7.4.3fcTP的求解方法

3 d& `* {9 b/ y- m6 s: A7.4.4遗传算法的实现
4 @% y+ q6 X$ O1 f- ~
) j! `6 Q9 p$ w- J$ u7 _7.4.5数例

7.5容量限制的工厂选址问题
4 w2 O- O4 J: q0 g
7.5.1数学模型
% N" p1 R2 f8 Q. c7 H
' w( o: V" [0 S, O+ h: e- _7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
5 a( k6 `1 G8 O4 `: k# a& U4 `, ]
' D) v, X$ r, v' e$ T  W  Q7.5.3数例
3 u8 Z6 ~" o0 C8 m
7.6带模糊系数的双目标运输问题
( N" T. b$ ?7 u# r$ Q1 {
! Z1 Q/ e$ M1 j- E3 y' r7.6.1问题的表述
: v9 n* Y. Y$ `
7.6.2排序模糊数

* Q' r9 d4 @3 q. I& p+ a! T, M7.6.3遗传算法的实现

: H+ ~$ M- Y& G7.6.4数例
: g7 b5 ?3 k3 w0 J5 M( l
第8章网络设计与路径

* ]; E) D3 M$ ?9 h; T8.1引言
7 Z# M) K% T6 Q+ `
8.2最短路径问题

; G! a& K" ]8 k8.2.1问题描述
) m1 w+ y" E, T& a# M
& A, N0 ?5 F/ W8 _4 ]  ?8.2.2遗传算法的方法
( }. F9 a% _0 l/ o. R+ i$ f1 t, A$ c7 m
# N( Y8 r. ?4 {+ O  w; A8.2.3数例
, P* I# Z) y- `" l! E6 ?  U
8.3有适应能力的网络路由

8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由

+ L2 E& R2 W& I, E8.3.2染色体表示

& V9 j) K2 k2 I8.3.3染色体评价
% ~# V) {% o  J4 F6 S0 G3 b
8.3.4遗传算子

8.3.5数例
* S$ T7 a0 M  e6 h' Z" E, f$ c+ E  r
5 @1 e! \8 y) \( V8.4集中式网络设计
* p7 `; `2 v  B3 x% ?8 _8 }
8.4.1问题的描述
. r8 c% p/ ]6 v, o/ W& M
8.4.2遗传算法

8.4.3数例

/ ]- ~) e2 |0 ?8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述
! [1 ~1 g6 z8 Y# g
6 p4 O6 _. }& J. z/ T$ f" B" ?* A8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
% h' q& T5 {/ j/ g* s6 j+ G- e
* ~$ g" f+ H  _( k# c9 B/ C" K9 \8 E0 k8.5.3数例
  Y& b7 x( o; w
8 V* A5 z6 |, G7 ~! n8.6多阶段工序计划
! [( n5 Z! W9 ?
8.6.1问题的描述

- d- s* t7 |2 L8.6.2遗传算法

8.6.3数例
) ]$ R9 ~' n- q) l0 n
8.7网络上的M／G／s队列设备定位

& b/ y& Y6 I. m7 s8.7.1问题的描述
8 \- c% t5 V6 g$ c0 \7 `
; ~5 z( l4 T3 O: K$ C8.7.2进化计算方法
( J$ x" K! _% s2 j- m
8.7.3数例
6 d: i, W2 r0 s
第9章制造元设计

9.1引言
: M8 l& I6 M+ Z7 K  O- T' ^+ c9 B
9.2制造元设计

0 l& a' f+ p9 x4 R8 K9.3传统的制造元设计方法
8 [9 M) ?- u) Q) f# f) l& B% |
9.3.1相似系数方法

$ d: G. O+ p2 B% i3 V9.3.2基于数组的方法
; Z$ e- J) P/ D. A( y
& J" G& R" u6 u- s- ^9.3.3数学规划方法
" A; V+ f) P: r- G$ V7 B( t' W5 Q
5 X, A4 Z1 B2 [4 ?1 T9.3.4图与网络方法

9.4遗传算法方法

4 E; o* u3 A" y5 Z; o9.4.1遗传子表示和遗传算子
( h% a0 e8 Z2 P7 S
9.4.2Joines基于次序的方法
( @3 F1 u) a4 e# N% f
9.4.3Moon和Kim的方法

2 _* l/ A, I/ F/ q# A8 x9.4.4Joines的整数规划方法
# R+ e6 r* ]* C  ]; F9 x* d( x( Z
9.4.5其他方法

  x+ |' s" T' d( {9 u- v/ B) K9.5可选加工计划的制造元设计
* }+ ~8 }9 b$ e
9.5.1可选操作和机器冗余的结合
7 g% z: j0 _/ U' I: z
9.5.2可选路径的结合
/ b! W9 x+ e! |! c" ^
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

- t& h$ M3 M4 C; G1 N- |9.6.2族群数的确定
& T# I3 d- \0 E
9.6.3极小化机器数

9.6.4其他设想

% `5 H: p+ N' n3 }/ ^参考文献
0 d+ p* K% |) b3 @. M7 Y
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

有没有程序代码!!

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！