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书名： 遗传算法与工程优化 ( k! b' H; i7 i
英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
5 i7 |8 N4 {8 h7 z2 O0 k编号： 11297 : Y( I% F4 L; k- B- ?% d& Q
ISBN： 7302074828 ' w7 y* T2 w) S0 }
作者： 玄光男 程润伟 ' [) Z! J1 M; U8 P: b
译者： 于歆杰 周根贵
5 _! F2 f; t/ W' M1 @" m A出版社： 清华大学出版社
m# v! }! v2 ?7 D: v系列丛书： 0 J& v: k! s& t8 Z! P
出版日期： 2004 年 2 月 ; ~# |4 Y3 V6 U% ]5 y
印刷日期： 2004 年 2 月
7 {5 Q) A) L. h7 u页数： 391 . l( i4 W8 q* V9 i- P* G" P* C
开本： 16开 - J, `" I, \4 k4 d3 q! F
' X- @2 ?# X! n
内容简介
3 v& U( a# I4 ? z, d6 d0 v9 o4 } 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 E1 Z# ~3 R7 S9 Q% i: z0 I' I% D& u4 ^8 d
译者的话
. V2 J" x! x3 g; @
) C8 c1 i# }1 |$ T7 O6 O; j序言
) D5 K0 m: O4 {# Y' W# L/ z0 x. O+ G1 j* Y; H. ^" q1 I
第1章遗传算法的基础# K3 z S8 k/ l" w
3 z4 d6 s( F- d7 f( j7 X8 d1.1引言9 Y9 I! E/ s4 Q; D3 a, G
4 c1 g5 e. e, {9 D7 s/ w9 T1.1.1编码问题
8 ]) M/ g& {1 }8 n: M
2 G( r# h! B) J) B8 d2 ]1.1.2遗传算子- B8 w9 m3 W8 u$ |1 o9 H4 }4 o
3 @9 \& p! w% S N, ?+ U' ?1.1.3选择& ^) x+ P" }4 ~( u" N8 C9 `: x
, |; _# [" R# x3 b" q2 C. u
1.1.4遗传局部搜索& H$ |& O, J( t8 x( t8 ~" \0 m) U" s; O
( Y4 d: X" f6 H7 O
1.2遗传算法的适应性
h2 z. z% _( `* b3 G
; a9 E$ |3 `4 W4 Y1.2.1结构适应性
) e+ P }! r+ B0 Q- v
: z" Q1 k& f/ j2 }* r' O1.2.2参数适应性
& c* n/ O+ }6 m2 M4 H+ F; e- k5 Q# l/ |% N; u
1.2.3模糊逻辑控制器
' s( l1 x; D4 i
2 z, T0 r$ N9 `/ n' F& D1.3遗传优化6 V' R" Y0 Y" ]% l# X
7 h. J" L# ^/ C, r0 O
1.3.1全局优化) s1 [) g# k) C7 ~1 D% y
" H# L# U# h9 Y0 G; I1.3.2约束优化
" C; Y* K( K3 c- r
8 g" E3 ^2 S7 N b2 i2 s/ T1.3.3组合优化
/ S, S9 E ~8 l. L9 ~% ~; ^7 s6 T; k Q5 f: f0 r
1.3.4多目标优化
' L# `$ u8 k+ x0 j; D1 ~5 e- v: l& f0 E- T/ R, S) _) m5 @
1.4近期遗传算法的论文
- v. [6 Z9 }7 s+ c9 i: T+ v2 h- t! K+ }2 q) ]7 [
第2章组合优化问题2 w' e; p$ B9 A. y% Y- y2 f
# v; l9 X+ ~& }3 a j9 _, D4 J T2.1引言
& [ J& L( G: {$ x& y
' m3 W+ t* k) j7 @: |% l2.2集覆盖问题
: H! a! c, m3 g2 s* v/ w" c2 j3 T* G: E0 i, z6 l: c
2.2.1航线机组成员调度问题
9 G" E8 K) P% {) y: O2 _$ P0 q* t5 Z7 g M1 e, n. ]) t2 U
2.2.2遗传表示' g. T t1 U8 T4 z% V" ?5 w
" p" l1 n( Y! y7 |
2.2.3遗传算子
( m R4 y8 w3 U W" x, L6 ^( J* O* y) @4 A7 b% v/ t! `
2.2.4遗传算法
* C3 F) V! s" C" b, O) q
2 Y P9 E# ]9 W( ^; k8 I2.2.5计算经验% E: n5 m J D8 |( W6 ~$ T4 B& u
* r' y' T8 h5 D4 p
2.3装箱问题
0 L' V8 c/ q) |! C2 F. X
1 ]0 v' h. H- d( `4 i2.3.1启发式算法0 z$ [& Y) m+ o: R9 X; \; m: F* n5 i
" P0 S/ F4 ~' X. s( S2.3.2遗传表示
2 }& g& L! k7 V% ^( L
8 r* `) Q5 c9 |( n6 O6 j6 t1 e9 x2.3.3遗传算子
- h0 w; y$ x' C( k" V4 ~( S* x& p; N( ?3 J. F- t1 J) w
2.3.4适应值函数
6 z& l* P! k) P: S7 z- M8 H( @) C1 d! U3 A: g, M8 D
2.3.5初始化种群
, K! l" b8 b/ v7 Z! c
, |& ^/ b* V4 Y& ` ]9 u5 H2.3.6计算经验" J7 `' y5 \; g5 @3 z0 l) ~ x$ q7 `
$ K9 q! T3 r3 L3 M. J) z0 y
2.4背包问题
% C5 \' E- I, K: h- Y7 Q8 f5 [2 V# ~3 ^; x' @: k% n A' G' Y
2.4.1多选择背包问题* x6 N- f1 e) x5 x. W3 ]# \: T( l5 Q
# o6 C' E, e( {' a/ y
2.4.2多约束背包问题
: }$ b; p* h, p9 |; e) z M
% y" d5 f$ }$ o( ~5 l+ W% R2.5最小生成树问题
4 }$ B8 S+ a, T- P3 R J. J+ a; ?; p, F& { N" Z
2.5.1二次最小生成树问题9 T7 d4 ~5 X: I
5 F: W( Z7 q% U) b1 c+ w- o S
2.5.2度约束的最小生成树问题
: _0 L2 B4 Z, i5 f1 |9 {5 R8 k; |! q- H V9 A+ k8 l; ?
2.5.3双目标最小生成树问题) L: \; z" M8 ]8 n @
) Y3 @- F f0 x
第3章多目标优化问题
: m5 n- p$ d" f$ p5 M+ k# |& T! V
3.1引言; |1 J% d d ^
( O t& P/ A3 c; u* k% Q
3.2多目标优化的基本概念/ D/ l! p% W( o5 N% f' \2 j
/ q4 G+ X% ?" T: w& W7 i3.2.1非支配解 U; u U* o2 [ x* F0 A5 d( f
+ Y9 S: f/ V+ B, f) k
3.2.2偏好结构
/ B1 X6 o1 r \5 Z+ j
8 B; V1 a7 B+ i0 V9 z( N3.2.3基本求解方法
6 _# y6 x. `- t& K, R" `
) H9 v- G1 S, n t+ Y3 E7 A3.2.4问题的结构和特性
1 r( p$ Z E0 c1 W, \! {3 G' I
' R% o; J7 o9 y8 S/ a. X$ w( Z3.3遗传多目标优化3 ]& @0 J b t& l( i7 R7 R5 T5 J
9 \2 L# t) X3 O: w) j4 t
3.3.1遗传搜索的特征
* x0 _/ S" A1 w" E# v" s4 E: Q' E
! Z. N \7 D P" }; _3.3.2适应值分配机制/ |( n4 P* }2 {- l
3 t) m3 `( |' j% A; b0 m3.3.3适应值共享和种群多样性6 O/ T6 j$ N! d; h9 ^6 w
8 f. O- L3 {) z5 K; R- c
3.3.4Pareto解的概念% U' U& c: u8 K9 M6 l
. Y/ w& i$ E7 A% q" q0 {! T* D. a# W
3.4向量评价遗传算法
+ g' v3 T, d7 D
7 P( T# M$ s. ]) l3.5Pareto排序和竞争方法
r+ _8 P& C/ M" A! F X# r$ r1 M
- ^, E* k3 X# Z# \, A9 C+ i3.5.1Pareto排序方法* ~0 s' V! }6 V6 a+ q
. e& z8 p& L! u4 o
3.5.2Pareto竞争方法9 k$ }, J$ W8 p& \& h
0 i1 S' q: Y' U( k+ C x3.6权重和方法
1 g/ |) U& W4 g/ W R
% w5 P6 `+ K. Q4 _9 D3.6.1随机权重方法( e+ j" w* Y* v: A; J9 g; K
$ `' z7 ?) f V% F2 s
3.6.2适应性权重方法' h9 X: `& a% {2 C3 B2 m
$ H. F2 R, Z* {, u; x9 u. V1 d e3.7距离方法
& D. f) d( s. L8 }1 ?! F$ O4 }
8 O5 D# I! c: I5 e2 v0 F3.7.1距离方法的一般思想
! B. O' n/ `9 B2 \: _! N. s( B$ C! T+ F; C5 P9 r
3.7.2计算距离度量
5 x: [* R1 W! Y( X: O% m7 W. g' h' ]8 `0 c; k) w7 K7 b% |7 C
3.7.3距离方法的应用
# o, d4 b& _4 P1 m7 S v1 i
& ^. g0 \# A+ |; y& v3 q4 L3.8妥协方法, g! d$ {9 w1 y# o3 C
( } {8 l5 U. z6 T3.9目标规划方法3 D: M9 t2 A5 J% @! L$ [
: T3 H! q4 i; F- j0 `- O: ~
第4章模糊优化问题! C# C9 {8 {7 [& s+ [
6 l2 N7 V- i# d/ y8 J
4.1引言/ j) g" H- @ [5 m) n! E; @
- |9 ^; i6 x) M7 f3 \) {. [& g; t
4.2模糊线性规划6 n, y w& X. P4 n
* ~* S/ m+ P8 Q! u1 H- `1 X
4.2.1模糊线性规划模型
5 h O& }0 J7 E
# ]" H N2 `& M, J8 {- t& n, f4.2.2遗传算法方法
% U% z9 y' k; F" m- }7 y& O. ~7 s3 I- o) Q
4.2.3交互式方法
5 @ F; u& N4 D* ~! j6 S
8 v1 b; L) e, E3 j4.2.4数值例子# @0 O( }/ m% `3 H9 A
0 `; @3 d0 |" S/ s) i/ D) J4.3模糊非线性规划7 C$ {4 {$ X1 g% o( J8 @
; c3 T! l4 u/ e. b4.3.1非线性规划模型1 v/ t' ]& r! [) M5 P
Z6 P- `6 L$ _4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法+ _" `) X2 a2 K* ]( V9 S( J
2 ^1 A; ]- K& w
4.3.3交互式方法
6 o9 b7 y' m6 d9 y& Y$ x8 f9 y# Y$ x% ]; T3 ^0 ]- m
4.3.4数值例子
% n% p: y0 w0 l/ u |; G3 U4 i7 I4 g* p# N2 U' T+ h6 B6 |9 R
4.4模糊非线性混合整数目标规划
9 S3 z# V( Y. Y( S! n$ U+ V4 M$ a, L3 F) U9 w O& ]% p* M& w
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
9 F: }$ R |1 D n i6 B+ A: N( A# G/ G- u* K2 V8 j
4.4.2遗传算法方法
' p; ?- B% p" { E3 }1 y; |# o; U2 h; z$ X, M7 V
4.4.3数值例子+ s/ H$ R0 w( P9 F) i6 X
6 O' @( m% z! T% Q4.5模糊多目标整数规划' I/ M$ t" H% _- S
6 F7 G; \, Z1 |; U1 o, I* O
4.5.1问题描述
- z. f% m2 l' v, F( G% i
* B" g7 T4 J1 G. T( F* f- S7 K4.5.2增广的最小最大问题8 P; n" D3 g! |6 X+ r/ Y* R/ V$ O
2 Y" n6 g Y! ~( Y2 V+ F9 t8 {
4.5.3遗传算法方法
0 n# l- P/ ~( h) O
! L& X4 A/ q4 H; l6 G- p4.5.4交互式模糊满意方法 g* r) I! f; J) |* F8 J! b, T
3 D; A$ k5 W1 \; V$ m
4.5.5数值例子
# }7 ]5 h( D5 X2 O* T# u# i! }9 k ?: K! f9 ?- ]/ F' ~' v
第5章可靠性设计问题
( S- {/ T M/ {0 ^( M
+ k: |! G! V$ V0 P( }& I5.1引言
~0 _7 J8 z' S/ |1 ^9 b. G" U, P) J T
5.2网络可靠性设计& [$ r+ H/ m# F' O9 ?2 B. O
0 V4 o+ z# h/ ^- P3 W" u5.2.1问题描述! J9 {/ H, T" v1 @3 [% Z* v
/ J& ]% J F! @% o" G$ t5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
1 A8 b9 }8 W: M' E! w& }& ^
) V/ q; m! w& {. D5.2.3Deeter和Smith的方法
+ n" S1 q0 M7 T& r
" ]0 g* m4 ?+ C5.3基于树的网络可靠性和局域网设计+ ^! v {. h2 I+ [( F8 R2 p
7 D% L5 h* b* X5 P! o1 \
5.3.1双目标网络拓扑设计% H3 }+ @) F5 A) W
3 a2 ]9 w) F# b9 P2 i- p; n& z
5.3.2数值例子7 A9 N7 h; u4 D# F$ |3 E
) Z- R% p5 N! J* w. V' c
5.4多目标可靠性设计
% ^( i/ E: z$ B' q! Q- k
8 A7 s8 p3 ^1 E E+ t" `# s5.4.1双目标可靠性设计: Y5 e; x. c" r& M5 s
2 K4 j/ @$ F8 p8 N9 Z* Q- U
5.4.2遗传算法方法
7 F8 n$ l% z8 h; T" W$ \8 i# I1 L0 J$ n) q+ ~; a! k( I: O
5.4.3混合遗传算法方法
$ V% w$ w$ }, `% Z" @$ }" \4 e+ S0 r& L. g8 `
5.4.4带有模糊目标的可
; Y, F! y4 P& [+ T" Z# m9 U$ A
' ]& @5 ~) i- [2 X$ G第6章调度问题4 ]7 x& M x( F( g. L6 T* Q
( z- I5 z2 h; X
6.1引言
) e7 W+ y& N5 R" q" A& H( u
^1 G$ k! r" r9 q5 @ H6.2作业车间调度8 ~: G& M) i+ y4 n# Z
& @. U4 t# ~" O* j$ P0 Y: p6.2.1基本方法
6 [2 `- b6 B+ v) K9 k1 n* F7 \; W) q) N9 A- H Z3 |9 |( l" M3 r
6.2.2编码
1 V- q- k4 S9 t- D* N; H! o, W% q6 y. f
5 _, d: A. {' c/ }2 ~% e/ p- k- s6.2.3适应性遗传算子
, W$ h+ ~: a' l; ]4 d! P& |8 n
. D" n' p& v- o$ m6 h4 \6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子1 [: L3 B/ s2 N0 L" h5 M8 d4 \
6 h( T& z& [! D) ]7 y, Z6.2.5混合遗传算法
7 a% f5 {) I9 `% Y2 e# W4 A
C; k. @4 Z1 j6.2.6讨论
# e# M7 s+ [/ h
% g% K% U- m; B+ z( E6.3群体作业调度问题/ X3 V* G4 V8 ^* j n3 Y
' o7 g. y0 T0 k0 U P6 T
6.3.1问题的描述和必要条件
* M! I. i; g ?: h$ A) J4 C/ `5 {! J+ `8 b6 J! k& J% q! o
6.3.2基本运行% z% D1 L0 Z+ Y
" I! m8 c, }$ N5 g r6.3.3表示
( k$ _1 w$ \* j" @+ ?8 h5 n' V- K& a5 Y. Q$ _; g
6.3.4评价
' {9 i. l5 [' @. s6 p$ n1 E" | @* T" p" a
6.3.5遗传算子
7 x$ b* ]1 A8 [3 {' A( Q2 E4 e" P6 m. P( ~" a9 A4 k6 R( Q' \. d7 Q1 G( F T
6.3.6整体过程
8 \8 U8 F @4 X/ c! p, U) n" ?5 B) T0 |2 D6 s& z. Y
6.3.7数值例子- w& i0 m5 @: D& s" G/ F
- _$ Z8 D/ w# S" R) _9 ]6.4资源约束的项目调度
- ?! s5 Q# Q- b9 V! A. `* c" Y; D8 N+ K3 A
: u& w9 o& n5 F6.4.1基于优先权的编码+ D# I" ]) e. V
# i, V( X t) R' L/ w. P
6.4.2遗传算子7 h* R3 g& |) `: w4 L
" E* J, D( @" Q3 W2 }; ]$ H6.4.3评价与选择
8 n3 E- I* [5 h3 Q5 R7 D8 S4 `, J6 o1 R
6.4.4试验结果2 H5 m ?/ v5 Z5 C! `, C8 O+ M
5 M5 a0 _ x, q$ d, ~ ?, p
6.5并行机器调度8 y7 b7 I$ q F
$ P5 w! f! Y0 i; s6.5.1支配条件2 s+ B1 @) Y. z& h8 Y O
0 V) s$ e9 b* }6.5.2Memetic算法5 V" M; Z8 G, z7 D; ?
" ?8 P& b# u+ x' E, h& c6.5.3试验结果
2 w& U2 H2 Q) f( b8 x- L; }( _: r2 ?5 x+ A: W2 j! z0 i
6.6多处理器调度问题% j; k9 E( t! J1 N7 B" {7 n
' l6 _; j% m3 I: l8 X& k
6.6.1问题描述与假设3 }* |# [; @/ y7 w# I+ v: J5 E; X
3 ?; f& r2 l5 B' ]0 U- B0 \+ p6.6.2求解MSP的遗传算法' V7 M# o0 X! |- q
) x+ k, ^! }( j7 U4 `% I8 \8 [4 x6.6.3数值例子
1 ^; e8 U" p* f! Y5 k% }. t9 {+ u8 u
8 o/ S( r4 S$ u* f第7章高级运输问题
9 f" ?2 s' b# c0 O& C6 P& x/ {: }# g& v' [- Q6 T' W2 P
7.1引言
, B& K( T: \. P- a1 m7 H: M9 D& u. E, |' E; F" q$ o
7.1.1运输模型
* R$ a% z) A' a( C" b& ~$ [' j9 ?0 J& m4 g& @+ s! b! X7 Q4 ]
7.1.2运输问题的构造
6 K( [0 v: D2 t5 N/ b q% M0 A# x' ] d1 `; T$ ~# \- y( F& D3 ?
7.2基于生成树的方法
& M* W2 G, p4 Y% R6 M) s, }& T! {, V" P
7.2.1树的表示
! ?7 ]. Q9 n# y1 p# ]1 a9 Y2 `$ O/ {+ e) Y9 a4 s) @( U
7.2.2初始化6 ]% `6 f' e; }8 W( [# k
8 J! N5 ?* M7 _
7.2.3遗传运算1 R6 H1 Z7 B* R/ I# ^! S
, G: h( ^( ~: a; W6 U( t) n4 ]% b& A7.2.4评价与选择5 a6 v9 A: H6 u6 Y$ T# k1 h
8 z& Y2 H- x! a/ u: f# d( G7.2.5整个算法过程1 E) ?5 _, C1 a) S
' B7 k, T4 p( ~7 z
7.3多目标运输问题6 @" V# I' E! u$ J6 s) `1 ?0 v
8 x9 G. I& a) M3 h+ Z! g3 P7.3.1问题的描述- ^- |0 N {& ~3 n" ], |! B5 d
* D' b) c: u) S* O7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
+ \# L* d* }2 F/ V# x( t- O
4 @( `: Y; X0 z+ y# R7.3.3数例! d, W4 R* X2 P1 Q" r' P) k
4 |# C1 Z& e0 y2 z5 w: H2 Z0 A
7.4固定费用运输问题
; ?" u, A( j2 ]1 Z# u/ [% Z( }
4 \8 D0 G/ o/ Z" P" \7.4.1数学模型
. S q. h3 Q6 ]' i. V% P2 h4 F! C2 O o. _3 Q
7.4.2fcTP问题的难点
N% t% d: o8 n r, J
% e6 G' s$ I+ n$ q5 r7.4.3fcTP的求解方法
; U' q% ?& l) V6 r1 V! R& c& i+ b% Q1 j8 M
7.4.4遗传算法的实现, ]- Q# W' K* @4 E) s8 Y; q
3 }7 W2 r; E% ~" h+ R
7.4.5数例* A' h; N$ d6 M- q( [8 h) H# {3 {2 P
/ G% n! E# P, ]& W* J5 |$ p7.5容量限制的工厂选址问题5 A4 ~$ }& T: u. F$ C" j
6 v5 C( K/ a- A& F* Q( _
7.5.1数学模型
, O0 X2 v4 j! W2 w3 d3 e4 \; _6 }/ S6 V5 [" X3 b) j
7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
: A4 n$ o& P4 P4 X: J. O" ?& D$ @" J1 w0 m7 _, \. w6 g3 J* }8 R
7.5.3数例5 K. N9 Y' c2 Y
: N2 y O$ T6 ~/ R) {0 |3 g7.6带模糊系数的双目标运输问题9 ]: p8 M# d8 z+ o9 e4 [0 U( k, f" f
4 E+ E) O, e5 B4 J6 j. B
7.6.1问题的表述4 X1 D# j1 _9 W6 z" U' s
1 Q2 h# C ?' x" z1 O' y9 ]3 z% {' s7.6.2排序模糊数7 |6 o! x* S/ K: N# I$ P
5 m2 b; H, \' u' Z/ }7.6.3遗传算法的实现4 y) U6 d! n/ F0 I1 h/ P! A/ M
. F3 ]7 w G( e5 V, O0 h9 r
7.6.4数例( t( j1 U1 e B6 A
5 H j2 f. U5 d第8章网络设计与路径" h; g+ L! c4 t" o& ^
: D, [, {9 q# k$ h8.1引言; _$ Y0 _$ l( U4 d, v# U! a
. k/ [" f( B) H, h8.2最短路径问题& q( o5 D$ X- P
4 T9 X9 s2 m* Z, Z& f' B1 B& o
8.2.1问题描述
/ \3 o3 ^8 @. T9 `: T) _3 `$ E
- m. B2 h$ N% d/ _0 o( k8.2.2遗传算法的方法
& C9 t) k8 g. S( z) Q& ~7 C0 I$ e- T$ Q% u4 A3 [+ [7 t
8.2.3数例 C# _) y& Z8 J7 U H' O
7 ~) }7 y4 t; X
8.3有适应能力的网络路由 {! C7 G2 g" b7 ~; G! g
7 d: a0 i* X e: O# a6 d: k8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
7 j* k, G3 V! B* e
( Q9 M4 l! C; `8.3.2染色体表示
2 g& a( t. \( d4 w9 R! N9 j3 m6 p8 h2 y# \$ f5 y- ?
8.3.3染色体评价. b. Z& \2 R& c/ u1 }# q* I
/ @* W# A# @5 e% J( C2 t" o8.3.4遗传算子
- u$ v& S* V" \" a4 S; Z3 i
8 U- @" B, A+ r8.3.5数例3 ]) S; N2 f2 ?; U$ k0 Q4 i6 t
$ y+ i3 D# W4 g* l3 ~+ R# k8.4集中式网络设计
, M% T7 w7 I0 e& ~7 D4 X" Q& x4 ]
# g4 Z+ ^% q: P4 W. u" r3 O8.4.1问题的描述6 E, ~' F1 ^# n: q
+ U$ d5 b" Y! N, P, ?7 ~
8.4.2遗传算法' `, }3 K0 c0 N" w9 l/ I0 I% s) s
4 m; X C% a/ @1 z1 A
8.4.3数例
0 `* `9 q8 Q+ F! D, h V2 ?1 C/ P) z- a3 L/ e+ r9 n
8.5计算机网络扩展
; P0 u1 \: x: n7 C l# J" T \
7 K. N$ d' c6 @: K. d5 A$ N, u2 h( c9 t8.5.1问题描述( x2 Q8 {; k1 N0 j( {* N) Y; D8 b
$ N9 [0 T) ?9 e* v8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
3 F. D7 m& x" q" d. F- h- y7 M- T9 {9 L) y- Z" Z
8.5.3数例: O9 r h! P; u2 n/ T3 U# z; w
! B; V0 A9 ?( _# M* v! t4 ]8.6多阶段工序计划
6 v) p A4 x, O0 ^1 j' M0 i
; F, T# ?1 P: V4 M2 x& I k& e3 ?" ?: _8.6.1问题的描述
5 Q1 m) V" X- k/ W& i% A& m( l# P8 ?) ~4 }
8.6.2遗传算法! [2 D- S7 q# E( e. z# k+ A
: r& d5 A1 ^' v
8.6.3数例
3 N9 l: X& j u+ |6 z, U5 _# l1 S: q8 N- o, L
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
2 ~ K4 d6 b# a8 v9 R% o( V0 I( W/ a- }* z: C
8.7.1问题的描述
l% f( |# _& s$ V) i: E# O8 z8 b8 s: }$ E% J4 `
8.7.2进化计算方法7 ]1 g( ]0 i2 Z1 z( Z& ?; ]
$ H8 ^, r- X9 A9 K8.7.3数例
. ?7 o" c5 S8 K
+ V7 n& \1 v, u第9章制造元设计
3 b3 u; R) v( Q9 S8 K) z! y' z" M) G. @' E
9.1引言* Y: U. o+ S' }# `0 j4 A, X4 O
; F* `( X* {* O3 _1 O9.2制造元设计
7 t. M; ^6 E4 ]4 X3 s% W/ H7 m, i7 V" ?
9.3传统的制造元设计方法# S1 M# j! k1 A/ ]& n# i% L3 V, ]. ~
- f! b1 d- e4 O X E* i
9.3.1相似系数方法
3 ^6 O+ h/ \$ b6 c) x; v6 O; U3 d6 u# e3 P
9.3.2基于数组的方法
. o% \1 H# i! k0 F/ m `) O& A0 R& k9 X6 [+ |
9.3.3数学规划方法+ f# x! G) A3 Y0 h' Q* h" r k0 W
/ S# B1 `# S2 F$ P! J) Z
9.3.4图与网络方法
" l& ?2 T0 Y3 r8 h8 y
/ X' m6 c/ b' z. Q9.4遗传算法方法+ H0 q- q4 l9 T( D. a
4 F1 U+ ~- e }, x% m$ w" o1 o
9.4.1遗传子表示和遗传算子
- V N3 G; |$ a2 L4 i' h$ t- R( u+ B; S
9.4.2Joines基于次序的方法4 [) W8 b1 ?: V* `" |
- x* Z7 b# d0 y9.4.3Moon和Kim的方法% h8 N% F2 p- B4 L
9 q& I% G% X8 W* i8 \: J. k. G# f
9.4.4Joines的整数规划方法
: H! {# N m, N
% m; K) {6 @# F$ s9 z9 c9.4.5其他方法
) x: i, v7 z3 `2 v: u5 Z/ p: l
5 F; M3 B8 `- }8 V2 d9.5可选加工计划的制造元设计
6 v/ P9 G8 I: V( g, K0 C* z* b1 j3 ?5 \& ~- f+ H' [6 H
9.5.1可选操作和机器冗余的结合3 Z9 }& m6 A9 t6 c3 u) j
0 Y0 y b( f" d* a) f9.5.2可选路径的结合
: V! v( V; t/ M
& L" }: l: T/ F, g R4 r5 F7 C9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
0 m, P5 e1 k9 ?/ W m0 y6 z2 ^9 P) j. C8 Y
9.6独立单元的设计; _4 a& c3 Q6 W
0 a9 r# g' {2 w2 ]
9.6.1机器类型数最小化的族群构造# e1 k0 E' z$ i: M
; y* e7 U- t" P+ c# Q, ]: B
9.6.2族群数的确定% @8 ^ b; j! _" K1 R
5 u7 f4 x" A \9 @7 B7 f
9.6.3极小化机器数. ^/ H5 W/ w4 _1 ?4 O) Z4 V* F/ \
. D0 G: @( ?! r: J Z
9.6.4其他设想: ^ }7 M1 t, }- U
' Y* W& I. h% ]% t8 }0 R
参考文献. s7 U, j4 J- {% U3 W. W
: C' h) k) @/ R. F
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发表于 2004-12-28 10:37
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