- 在线时间
- 0 小时
- 最后登录
- 2005-3-4
- 注册时间
- 2004-12-7
- 听众数
- 2
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 269 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 30
- 积分
- 103
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 45
- 主题
- 13
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 0
升级    1.5% 该用户从未签到
|
书名： 遗传算法与工程优化 # l+ {0 e7 ]- Y5 ]1 M: w
英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization : v' ]" _+ i! J( B% W/ P, Q& D" i* u' Y
编号： 11297
- Z9 Y+ n0 z. X4 r" @- cISBN： 7302074828 ( Y0 a% E" s/ d2 B, F8 Y
作者： 玄光男 程润伟 3 W4 H" G: | j, ^4 ?! U
译者： 于歆杰 周根贵 7 p0 f6 O8 M: J6 Q6 @6 a: f7 F
出版社： 清华大学出版社 ; l# J/ ]/ M( B9 w8 H
系列丛书： : J6 z \+ e: Q/ K, s" Z6 G% @; m. |) i
出版日期： 2004 年 2 月 1 `6 J0 I( [) d- T9 M, s
印刷日期： 2004 年 2 月
( l8 p3 [- s$ x$ t页数： 391
* y q% p- p @2 A# S' X开本： 16开
: b4 f w) u$ f' o
6 T6 C- x; Z! d5 c& d内容简介
6 ?+ [4 A9 c* P* O+ V* ~* W" c 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。 . T/ W: a) C+ D w
2 z% \. }6 ~9 [* P9 c* {
译者的话
, K! x" t& a# Y4 c# n \! `- G7 w, ]4 j' H$ t% K
序言
* `2 ]3 I/ g8 l7 F6 F1 R' I8 F6 u
; G" F3 I6 S r% F/ a5 m9 ` ~第1章遗传算法的基础
+ b% \; p! R* s i; J7 F9 {
2 [8 f) n* u k1.1引言
/ m E, t) u! i# ?1 S S: |+ B# ?* K/ U
1.1.1编码问题
& \/ X' s: P' b* S0 ], Q \ s0 H5 @, k8 A6 g( Q
1.1.2遗传算子
}: f* }; Y6 U0 [6 x v6 u( U$ ^; A" g: j4 t6 [3 F& V/ D
1.1.3选择
' T/ r( |' V! V, ~+ F8 D* D' R" T! j0 d
1.1.4遗传局部搜索# h: C3 \3 o7 J6 S/ i* b
$ i6 v# H/ j" @, {5 S' h6 ~
1.2遗传算法的适应性
' X K6 R8 ^, m. E: J& J
1 J1 v7 W5 h/ I1.2.1结构适应性
- g% w7 E$ K. Y4 d3 F/ G7 A
/ k+ e4 Z8 N6 h3 S5 e1.2.2参数适应性; C3 N4 N' l# \
) f' J. m- V4 Z" l1.2.3模糊逻辑控制器
! l2 X" ~, v' V6 b& S2 z6 H R0 @* E
1.3遗传优化' P4 A) J+ T- m0 J9 ~0 I. x6 K
* ]- F! U" o6 L: A, M) K3 I6 {: L1.3.1全局优化% t* v% X0 R, ?1 g
7 L E6 r/ [1 r5 i, M. y1.3.2约束优化& n* J, K+ M( f6 ~' F: s3 |1 O+ M
+ Z. ~) P" G9 F, ?7 C" |' K
1.3.3组合优化
# l+ Y+ S: P6 x+ D3 h' k0 p8 a" b5 T' z4 X" W
1.3.4多目标优化" F6 }) C/ V$ s a0 e3 {
- g7 e7 K) F9 a- U. Y* p" S0 \9 z1.4近期遗传算法的论文
; r" @8 G* ?2 |' X: _4 D
2 }% c2 s7 @, z. R* h8 v. o! j第2章组合优化问题, ]5 Q2 }* t/ ~# p2 A
. X h+ Y$ a3 f+ k1 x2.1引言
2 ]2 E# D1 i3 V- [6 R9 @
" N9 }2 t1 S ]3 G3 A/ j) c2.2集覆盖问题, f6 r) i% f8 @1 E4 Q
6 S8 c6 P- d- V+ H2 z+ W
2.2.1航线机组成员调度问题; \5 D% x' A: _
" X. H; C: P: N0 V8 L2.2.2遗传表示
5 w7 d; `* B! X! N: t! G3 T, W7 @; z- q% |+ m2 ]
2.2.3遗传算子
{8 m m1 m0 B
- v) j G% w7 y2.2.4遗传算法; G5 M, l# G; Y7 Q; ]
$ Z1 m3 I, F# {! b0 i' m2 Y
2.2.5计算经验8 n* X9 |5 Z1 L: ~# N+ B
# J1 a$ w. f/ O+ v' \3 e* n2.3装箱问题0 w, B% |5 ^/ Y$ W% I7 L
0 M5 @9 t8 v- M5 o
2.3.1启发式算法
3 L! t! \, }$ v, R w
* y8 c6 ~8 N6 n2.3.2遗传表示; x' p f3 S7 w' ^! {! w) J
* \% d1 N! c( u* v2.3.3遗传算子
: o7 S" ~3 k/ T& ^7 B7 B/ C- r! {( }) y- ^1 Z
2.3.4适应值函数" y0 }) C/ h% Y1 F/ j4 a
5 W0 ^9 b% [/ d; D9 \: L* @
2.3.5初始化种群
2 A# n8 p: [0 B' a% Q: l6 P
7 W# i) e8 X- c$ p) \; e2.3.6计算经验$ f1 m& C1 k. ?0 N" q' n% }7 p1 r
D* D4 A; i- A2 J4 h# P" [' h
2.4背包问题6 x# s2 T3 ^ v$ j* b" o
, Z6 r- ~ u6 u
2.4.1多选择背包问题5 d' P( A0 _5 t ^
& |( C7 |2 E. t$ f- J6 `: w
2.4.2多约束背包问题) u1 Y/ W2 R3 `2 b6 s
" E8 O7 w) O8 q) w0 e( [2.5最小生成树问题
+ k1 Q0 O/ G% j. R; @
" R, R8 U6 @3 n2 y( ]9 i7 o2 R" Z2.5.1二次最小生成树问题5 i5 C3 s9 F0 R9 k9 ]
) x( d y0 n: h* l, z& y+ {
2.5.2度约束的最小生成树问题9 O& T; t9 Z" U' H0 M) U
- x4 D; q q j" f; h9 U2.5.3双目标最小生成树问题
5 Y @0 V0 t! R& g3 ~. W
: u1 ], L! r8 C& G5 H/ X第3章多目标优化问题
7 G) T' t X& H4 Q/ _! S; L R
7 F4 c7 i6 H( d) p' S, @. s3.1引言- q% \; D0 R- R8 k8 @6 B+ {
0 L% T& Y' h+ Q5 j- o; P6 ^0 v+ o
3.2多目标优化的基本概念
" U7 R3 U9 z q- Z+ F! D8 G8 u1 Q% O+ l& K4 h
3.2.1非支配解: b3 i+ h7 i6 \4 C
2 m2 o6 n- P% D* ?6 {
3.2.2偏好结构
( I2 l5 D0 n* |6 B) I( W$ j+ p$ r8 L* g7 C& }4 C( ]! H
3.2.3基本求解方法
$ ?/ ^: W+ g( J2 [
8 c) \7 d3 y6 o3 ~! w, v8 S3.2.4问题的结构和特性6 j: `& ?( k* S" e
3 l9 _. w5 N. J, [8 P3 D6 ]
3.3遗传多目标优化
1 o4 m1 e) `. {2 i
$ z. n; o/ V, H- T, a6 ^9 j& g8 Y3.3.1遗传搜索的特征% v7 F7 G. q* b; _) n" \3 ~
+ C$ L3 n* L* Z3.3.2适应值分配机制
5 ~+ k/ H1 ]- `; {. E5 E, K8 [5 a( k: |" Q$ Q1 m" G
3.3.3适应值共享和种群多样性5 G a: t$ _) ?0 p: F
8 O& a+ n, C' ~' \* b, V8 `
3.3.4Pareto解的概念( e, G2 y! I" }
; j! y" J" G1 A3 M" R6 f4 w2 o% e! I3.4向量评价遗传算法
$ ^0 a! N7 d/ u+ }1 B0 V' c0 w! |7 O$ v q% J V5 y2 ~! _+ r4 [4 x! v; c
3.5Pareto排序和竞争方法
0 `- A5 L5 ~! p4 Y# ~; Z# @
/ ?; _# `2 q1 Z3.5.1Pareto排序方法5 W# z: r2 ?& \# M8 ^2 M" ]; M, `6 X
2 l5 ?0 n6 `4 {3.5.2Pareto竞争方法
1 W7 o, ~$ c6 N/ ]4 V8 o5 |! u$ O- Y4 u3 h9 Y! E
3.6权重和方法
3 O& e7 [4 W7 Z; e
; C. N8 h& j) R4 R8 }3.6.1随机权重方法
1 K6 c: U0 e# p' f
T3 ~- P2 t0 C7 Y* H& j3 N3.6.2适应性权重方法
2 p3 h' t, k! }% w4 Q; _* t( N7 c: l: o4 Q' h
3.7距离方法
6 V6 |% W, C1 C/ Y
" z$ V. ~. u# v( s6 z% g/ d3.7.1距离方法的一般思想& v# A( S/ E0 B ?' E1 x( b
. J J9 D I$ g4 Z7 r0 a' c. p
3.7.2计算距离度量! Y6 D8 ` f9 N) n J& H; V! W) q
0 D& {1 G, e+ a0 q- i9 u! ~
3.7.3距离方法的应用
9 Y j! m& }4 _4 Y+ M3 f+ S+ \% S; G2 x6 O" B1 E3 M& d% j' G
3.8妥协方法
, ^& t' |4 w- n; b x
' E: w) @8 D/ r- u& J1 o# [+ f; Z {3.9目标规划方法. K; h0 g7 ~" @# K; Y& [
" D# R) i. K* E第4章模糊优化问题* \, L3 N- V7 v% ~6 F
% r* P& f3 K1 p* G
4.1引言
+ G! C+ W9 F6 D7 ]5 Z3 q
9 Z5 k! O9 v, C4.2模糊线性规划5 q; {* }" ~) B( N4 W) a% O
: D+ B: U; v" I8 a* k9 e7 a4.2.1模糊线性规划模型
2 u0 C. c' Z5 G3 h4 m& t
1 J$ y7 A+ M: h; ?4.2.2遗传算法方法; ~6 H3 D5 K; Z5 A# d
+ Y2 B0 Z3 q3 o: t' q4.2.3交互式方法
" O* z. |5 m0 x: c& r3 [! m
5 Y$ \3 h, ~7 z6 j* A! H. {4.2.4数值例子
% C8 `" l6 p3 H$ [8 S9 Z( K# B! f+ h
4.3模糊非线性规划- o& C& i+ V* a
' A" P- G9 z3 e6 {: O/ b, R3 q6 N
4.3.1非线性规划模型4 C& e W5 N- G8 a7 l0 A
( T- H( o$ E- `) H# Y. [! }
4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
/ [6 Q1 M+ p l
: m8 M1 G+ q0 L; t* B @4.3.3交互式方法
5 j2 [# Z# w3 [
3 P$ R8 U7 S& k% Q- }4.3.4数值例子
+ E% }2 J7 }6 _3 t- h
7 u n' R3 J. g4 a1 j$ \$ N0 ?# @4.4模糊非线性混合整数目标规划
6 f" ~6 R% Q1 ?$ H$ w( u% s1 x2 Y' I' \
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型 J q% H- Z# [3 L. `
/ `7 s/ y) E( T4 g2 w; x" N; p4.4.2遗传算法方法
+ Y, H* A5 ~3 c: L" c4 m
3 S& ^+ j7 E. y( Q* V. d4.4.3数值例子
, w( ^* |; Y9 E5 [6 a8 R$ n" ]) x- V# G
4.5模糊多目标整数规划7 k* k( ]7 x" i0 K) Z7 g
0 a& H2 U/ R! G0 D4.5.1问题描述7 v! i! N! [5 }9 a) U) ^, U7 b7 o
" }1 h& Q& R8 N+ R7 _3 |( U6 L4.5.2增广的最小最大问题
1 Y6 W/ d7 d W5 H
; Q6 _; ^5 w; N& N: V- i4.5.3遗传算法方法. b9 G/ [7 d/ ~; Y( {4 D
7 i/ ]1 o. _; m6 ]% r+ u
4.5.4交互式模糊满意方法; {" W5 `2 u: w2 ~: t6 A+ O1 n
5 P8 k- [8 L1 ?+ g! w0 D; |+ ^ w5 S* D
4.5.5数值例子
+ N$ y2 p# W: U u$ _
" {0 z7 q" n6 a" X8 n第5章可靠性设计问题
; O- v+ v) ~& m$ i, X- f
9 E1 R) i* Z# D) D) A5.1引言9 x: D+ [6 j. K
# K/ ]8 s' U2 s* q- d3 o5.2网络可靠性设计 G' {2 s' b O5 C; D8 C6 c
6 y3 Z6 \: V- `7 u5.2.1问题描述5 A. ]5 N, X2 m# y9 \0 }* o |# ]
" S) J; c6 D5 m/ X, Y
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
8 {6 A3 p& Y( w3 q% }2 O$ B; _9 q$ _. Z
5.2.3Deeter和Smith的方法
. j0 j7 g: v) R/ R7 q1 `; h8 n1 ?6 R0 |5 y! P
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计, i3 p. R/ U/ F: U7 T
+ y7 V: L0 X9 l5.3.1双目标网络拓扑设计( `4 h! h1 q9 z! ~% u
5 x: m8 M% D6 B3 X' S; v5.3.2数值例子- E9 ?7 S0 Q. Q+ L% M
1 S: O( r9 r b0 Z) v! I8 G
5.4多目标可靠性设计. q. Z! c, e O
5 }+ |4 r, M9 i5 e5 G$ I5.4.1双目标可靠性设计& |. c) I. p% U) \0 U
& o/ L; S. ~( u6 J5.4.2遗传算法方法
! K" u: o8 s) L% ]2 x+ Y8 M* M
" _( w6 N9 o* D: L5.4.3混合遗传算法方法9 A% T1 f- p9 u( i+ g1 e) J
; s: H4 E z5 t. ~, ]- b, j; C( n5.4.4带有模糊目标的可
& A# {: t$ W0 O/ p& t
; u- `6 Y( Z$ O z6 ~7 t第6章调度问题
0 k# Y0 ^: Y; I) a
+ Q" @& @" a ^' R1 N/ r8 M( _6.1引言
" s! w# A# z. T$ [6 Z5 H- j8 j! y- r6 ^5 ^$ L- H6 t
6.2作业车间调度
, i6 q, K& R1 z. s) V" q" C# J+ w0 h6 Z2 J2 }6 s1 ]
6.2.1基本方法
! i: f4 G8 T1 i) h8 Z+ _2 g' f- Q: X( {
6.2.2编码
' V5 u# K. c" F) `* U1 L
& t; O; v# D( u" F; J3 X7 }/ s. d+ x6.2.3适应性遗传算子1 d. W7 m; X+ V0 o5 B* [
$ [% F! {: k7 l) |5 p: w# n
6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子" t* o+ M9 J$ k6 x" \
9 k" g j5 m6 G+ V1 n
6.2.5混合遗传算法$ \$ t& S5 y$ p1 K
) a5 w* V; I$ z" M8 r6 Q- J0 A
6.2.6讨论
' k% V: y9 D2 t! |7 {% [! r, U4 w( y5 J) j2 Y; [
6.3群体作业调度问题
5 s# w( P0 z& Q4 |' r' [( `- Y5 Q. K- w- p
6.3.1问题的描述和必要条件
5 j9 Y8 b, o9 k, Y8 T' l
( i' X1 J0 e0 `( e* A& g2 y0 z; z6.3.2基本运行0 ^8 d# I! m+ |. n! x$ v) [
! c7 ~) _# E! u6.3.3表示2 m6 ?. X7 _" g' k( \
0 n2 \- y2 E, l) B1 u4 M
6.3.4评价6 u% Z# l l$ l- o7 f
* M# f' x4 |" Q6.3.5遗传算子6 ^$ I% J4 I! ~- c0 Q ]8 I5 T
. Z7 u; r4 Y6 V' i4 x" g# I" ~% p
6.3.6整体过程( y& ?! s1 I/ p M
3 `0 O; o# k2 o; U$ v6.3.7数值例子% N0 Q' e% `! S+ \# J" N+ U
5 P" T& Q w( X' v6.4资源约束的项目调度$ H0 q# T! I* `$ M' A% o+ \
& \, a8 B# C( `1 E% a
6.4.1基于优先权的编码
9 B& z+ _/ w- o6 {% d; ]) @* s( h7 Q2 d" F
6.4.2遗传算子+ B4 v6 E! b; F2 o
7 s* m+ k8 D& f5 }) b. k a6.4.3评价与选择
' n4 r, i( @$ M! |2 b
; b& b3 h1 p4 t+ G4 w7 W6.4.4试验结果
: f6 D7 }. z! B
6 [3 i$ o+ S( s; `) a6.5并行机器调度
+ ?1 K& D5 W7 R( `
+ N: @- ^$ y2 _; Q6.5.1支配条件
2 k" K# ^8 x9 v# {+ G2 B) m, S2 E0 d% A: C1 H1 a) e* ?
6.5.2Memetic算法
& I6 p$ i9 C& t& _5 ~
5 O$ N% T0 u) o! m6.5.3试验结果6 N. U: Y, g! e2 G# ]
9 D+ @+ ~& I# W1 J. T) y- Z6.6多处理器调度问题0 r; Y5 ~2 o' Z# r$ g0 q
- C) Y2 Z6 I) `' O; f
6.6.1问题描述与假设
* L C7 `( P/ W0 N% `8 f" X A
8 O; m9 z4 f& m6.6.2求解MSP的遗传算法% a+ H8 }) q. E3 @ H- g; e* L
+ t! \+ m( } }4 ?# X
6.6.3数值例子
, F% h& [! Y( I" ?: U' J, t( |" @1 X" e! v; |" ^
第7章高级运输问题
5 g- O; P1 H$ Y7 Y" G9 I9 `1 |( d
; Z, e. w6 N ?$ d2 n" Y( K& \, r5 `7.1引言% V! o0 N9 ]1 v# n7 B' W0 i
: w @9 |7 G# B
7.1.1运输模型
8 G0 t; z+ r; J: @( ~$ P& ?
3 C; [- H f; [ e& ^, Q6 b7.1.2运输问题的构造
3 d; l- U7 \. n% f: l% x2 K
+ ]4 L& I' o/ D, z7.2基于生成树的方法
# B4 a1 Q9 X9 w; [ {# J3 O
) P+ ]4 I7 x4 b2 |7.2.1树的表示1 _ a+ L/ L% M0 {3 E
* u7 }5 Q% P: z8 o7.2.2初始化
( ^; [: f) T+ o1 O
4 y; `# R2 G$ C2 x! S* [) s$ Z7.2.3遗传运算
. H5 [; \* J7 W# t9 m z2 p2 ?: w" N0 C$ t
7.2.4评价与选择& {0 {) b$ ~) k5 H J
4 a L( X: i/ v) s8 A& U5 `7.2.5整个算法过程
/ S# U0 e9 e+ i2 h2 z
' a3 c6 j- i6 [0 ]1 u: c6 A7.3多目标运输问题
4 Z# W; J- X2 l4 b2 S/ V: x' m& }2 ?. f8 b
7.3.1问题的描述( u" \8 g$ M4 p) L Q
* _9 R0 X. R% N$ \" _. ^7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
( o+ e: f( B5 j* i* T
+ }# A1 h u! C% Q% N7.3.3数例
0 U0 ^ T6 Q- L/ H0 C
+ ]" U$ X, P) q6 f7.4固定费用运输问题
3 q6 b$ E% k# @: ?1 g/ D+ {& n! A9 j( T" n x9 A: Z( d
7.4.1数学模型$ V% K: k8 q t x
1 v3 S, k) I: k1 P. C7.4.2fcTP问题的难点. E9 G: p% S9 K2 w
5 Y+ ~- f+ w+ k7 V% n2 k8 U
7.4.3fcTP的求解方法0 I& P- Z' X! O/ j
9 q# I) m; `& r$ Q1 V
7.4.4遗传算法的实现
) @ Y, H) C: T6 H" X& W, U2 K
6 y+ U/ N! E4 s, Q2 ?( u0 e7.4.5数例
% e$ I) P# b' u1 L
! D: ]7 V+ l: a9 V5 c( f3 g6 V- B# O7.5容量限制的工厂选址问题
+ K- b' w4 Z- ?9 J$ R3 F, f A8 K6 X# F
7.5.1数学模型
, n4 y6 E" T- _) L
2 `* q3 L- a5 N1 m2 S3 p B. }7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法 V* p& t# [- n% P+ }/ [1 X
* U' [0 @7 k. ?; ~$ L4 B7.5.3数例+ m0 D: A# F [/ b# L4 Q
5 u& A+ Y6 ]6 ~" t9 p# P8 q7.6带模糊系数的双目标运输问题4 E5 |9 u7 s, G% Z/ U7 |! H
$ u) R6 C$ z7 ?' A/ ]7.6.1问题的表述
8 E( `* m1 P0 ^1 x. \8 G$ Z6 \6 r! S4 |$ L# F, e6 V! ~( y
7.6.2排序模糊数
c n# j! j( R% K% N6 {- Q# b0 z/ R$ a, [' i n8 `0 ~
7.6.3遗传算法的实现+ N% L' `# c1 w) _1 S$ Y8 i* Z
% x! ~4 Q7 B+ S' s% q2 S3 }7.6.4数例
. \5 ?! r1 B( K- l. U$ `# [! L4 W4 h+ q! U4 n# x# G* e; p
第8章网络设计与路径
9 T3 W5 F9 }9 R# v$ B8 z1 w F1 t: ]2 ]) J3 ?; @
8.1引言
- q7 H* I: f" ^7 {
- P) ?3 a3 ^; q4 U* w+ `8.2最短路径问题9 S4 A1 K- }; x1 A; k& U9 ]
5 q4 U9 Y0 S5 p8 f: i* m8.2.1问题描述* f; j7 T3 E& U& ]
4 ?. ]+ R5 {3 ~5 ^7 q
8.2.2遗传算法的方法' f% i$ u! j# |# U
" w! O: U: v* R+ x, B1 C. T8.2.3数例* `0 A# F+ I: D8 c4 Y& N
0 k- p+ b6 g5 [7 Y6 _' G3 T; w# w
8.3有适应能力的网络路由# G$ r9 `' g6 Z* d7 l
5 t/ U% ?1 s) i2 `1 m8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
& z" ]0 \8 N, A5 Q0 N$ i) h5 m3 Y/ n
6 ^3 s8 E. O3 {. Y/ Z8.3.2染色体表示0 B0 E# ^6 H; `& _: l0 F" t
3 d K: t: a0 ~8 B% K
8.3.3染色体评价
4 W3 X3 l- h+ o" t0 s$ }. G
) z0 I& @; X2 y6 V! f6 u8.3.4遗传算子
& s+ X: E8 {$ e" V: b* z" m0 ?
: \' l R6 M( j8.3.5数例
) J6 t. Y9 y3 ?( ]" p( x. C) e1 ]1 P- ?8 }
8.4集中式网络设计4 i7 X; _7 j; Q( i+ |) U* s6 F
: E% e& l, L: Y8 e1 {! E/ y( u8.4.1问题的描述
7 \ Y* H- Y! ~/ H& p0 I, @& J5 f3 N* }
8.4.2遗传算法
* @/ x$ j( q% c- e/ T
: A: u9 G/ f3 f# m8.4.3数例
8 Y; @+ G) Y2 Z; v0 c4 R( M' U `) n1 a
8.5计算机网络扩展. A& b( G8 z: m j! m% n \) u/ D
" S- [3 [5 n. F6 m5 ~( Q
8.5.1问题描述" T# l. w. `+ O
; g5 O! `: f" R8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
, a! j. _1 f( B: N' W- w6 B# Y" `" z/ w2 o) T* u p$ @$ ~" w# N
8.5.3数例, L9 J( ^, r# {# h! S# ^6 L! L
" u' w/ U f: Q( i8 q' }6 ^) J
8.6多阶段工序计划0 |* Q1 N( _5 C, J
; E2 d. w4 i% r8 n; Q8 d
8.6.1问题的描述
7 {& {. c+ W8 k
3 p9 D) t7 Y4 _# |6 r8.6.2遗传算法
+ e& T& w" `- m- c3 h" m# t# b2 l3 D7 K
8.6.3数例
& W* ^$ U' d. T! {; m. z. z n7 X) P( `8 k9 h
8.7网络上的M／G／s队列设备定位! Z# w, ~ [1 m4 K* |
. _ f0 G! p6 D# u% h: f
8.7.1问题的描述
1 J7 z! I( [7 g2 ~1 ]% ?( ]
. U* a' X& P8 A% ^. e; m1 K7 V8.7.2进化计算方法8 J- B5 C# ]" o
8 T; s5 ?: J1 R5 R6 Y4 w8.7.3数例
B" |- B( {* C1 y1 y
$ a3 p: ]8 U7 I7 E3 F第9章制造元设计* k$ i- i1 t# C6 P2 o& t {% s" O
2 m" h# N ?0 |& v
9.1引言$ ]& x8 ]8 Q( n B, z: s! X
9 ~6 b( u8 t2 Z: Z! S5 I
9.2制造元设计
( y3 t' k3 z8 f+ C$ p8 i
* Q8 }0 l, s; B. H; k* G/ M9.3传统的制造元设计方法! z* o5 F6 M) x+ V0 z8 E
( z, I/ }6 x8 q1 I2 @' t0 n
9.3.1相似系数方法& h6 i0 T1 G# O
3 |0 ` x$ W: G, |
9.3.2基于数组的方法 A; y! ?; ^' c/ `8 A* x
( p, b1 j& K0 X: C
9.3.3数学规划方法
2 E2 F: i3 v; s- `1 T
{7 h7 K1 M. y$ o9.3.4图与网络方法) `5 f6 `/ X: t/ g3 P
" ~ Z c# A5 ]4 @% v4 A/ `9.4遗传算法方法
' d l1 z. M' \2 d$ c1 x5 v# ~- {5 s! @ H
9.4.1遗传子表示和遗传算子$ G! K( J2 I+ O0 i/ F" o% S% Z
# j3 H+ e2 _7 H9 l4 v1 Z9.4.2Joines基于次序的方法+ [1 e; J4 l+ y# X* M4 z1 w: Z( }
8 Z1 P7 [; B, q- g9.4.3Moon和Kim的方法* l4 s k' Q; {
5 i2 V* n* t/ X6 T" b$ b( U9.4.4Joines的整数规划方法; K' b2 s$ Z) f- o
. s9 @! s' ^4 Q" R% x
9.4.5其他方法
3 P) c$ ^& m+ Q( [8 [
) h7 B. _3 h+ G" E) J; D& U% D/ y( E9.5可选加工计划的制造元设计
, S$ h2 V5 E3 v. J# |" L4 R
. q0 u% C: ?5 Y9.5.1可选操作和机器冗余的结合. e2 |- a# P7 z( L( Q6 k
5 f) F8 x. V* e2 e& K
9.5.2可选路径的结合
' G9 ]8 n9 `$ P, W, U& e+ Y$ j) [/ W0 [- B
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
# W* f4 g b1 d8 W0 A+ @ J( ]5 a8 U4 S
9.6独立单元的设计
9 V* @; ^9 U& y$ D- c, c) O3 |/ L! Z8 s8 b# c
9.6.1机器类型数最小化的族群构造% r4 P: Y3 J X8 c, q5 i% U
* A' S" ~" e1 _2 g0 c" k
9.6.2族群数的确定: L, v# W* _) W
# a# g: _$ u2 p& {7 d9.6.3极小化机器数+ V8 L. I; ]' v" g) A
9 L8 n+ F3 C3 e! S9.6.4其他设想
! V9 F' ]7 X+ |- K3 A5 f' d$ C
& U1 a. x6 F/ P/ W% A. V0 S7 J参考文献( `2 Q" z9 f: X- n ^8 C
) Q9 d- y; m' R* ~8 }8 a! J
索引 |
|
IP卡
狗仔卡
发表于 2004-12-28 10:37
转播
淘帖
分享
收藏
支持
反对
微信
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
抢沙发
显身卡
