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
编号： 11297
2 S& G" V3 S; _( s; j2 ]ISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
译者：   于歆杰 周根贵
5 y3 r1 f9 t2 N. }) ]5 A, Q出版社：   清华大学出版社
4 a+ P& s+ r8 T* X; x0 {8 B系列丛书：   
出版日期：   2004 年 2 月
8 ^5 s0 I$ |; Z- r9 G" `3 ~印刷日期：   2004 年 2 月
" E* I. ~& L& ^3 I5 l4 w页数：   391
0 v/ n6 b) G( p9 ~  ~开本： 16开
! w3 ]8 c" U% P$ f5 n8 o
# P: y! x( n$ C内容简介
  D3 G* |- `& d" T( n3 D9 |    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。
5 i5 `, x+ F" r$ t
0 B5 l7 n* @+ e6 k+ H: I        译者的话

序言

第1章遗传算法的基础

# l8 V0 [1 R* X1.1引言

1.1.1编码问题
  m# @- P* a' J& q$ W- Q
1.1.2遗传算子

/ @& e0 h7 }' o7 B/ D- K% x1.1.3选择

! d1 ]9 N5 q6 S# ]; I- v1.1.4遗传局部搜索

; n- e' ~! o) t5 `# u/ B1.2遗传算法的适应性
) a& F# g9 t# ?! T7 ^
1 _; M. E% _# S$ N6 G* T$ g1.2.1结构适应性
2 s$ [! h% F+ l- D! \/ y" M
' q7 a, A6 x, M- @9 Q1.2.2参数适应性

1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化
1 |$ {' t/ |2 f3 y. F
8 c$ {! V" @  _1.3.1全局优化

1.3.2约束优化

  U7 O8 ]3 Y7 X6 I0 _1.3.3组合优化
" n9 a* O$ }  l6 H* V4 `
! Z2 K4 c7 q% Q+ k- m1.3.4多目标优化

1.4近期遗传算法的论文
9 m" H9 q, f9 |9 T6 Z" r3 \
( p, P- @& f- s  j; o% m第2章组合优化问题
% z$ n7 }2 O; H/ s* Q- C
2.1引言
9 |( C% i6 L: h, O  j
2.2集覆盖问题
# K, ]2 U' @4 Y8 q
2.2.1航线机组成员调度问题

( V. X! \$ Z+ V% R& c+ ]. i. C2.2.2遗传表示

2.2.3遗传算子

2.2.4遗传算法
- i& T! a, f5 Z9 p0 Q6 O
2.2.5计算经验

4 H$ o9 p9 I& g: l0 H- v2.3装箱问题
. l: R: J+ g3 d
2.3.1启发式算法
. n3 R2 Z1 ?0 k# n
2.3.2遗传表示
1 [& U& }9 T( `8 I8 j3 x
2.3.3遗传算子

: R8 q0 q7 g: u3 }2.3.4适应值函数

: o6 t) T+ i& T. j/ `& h2.3.5初始化种群

2.3.6计算经验

5 I( t, z: `' `$ [1 W- `2.4背包问题

+ S( c) R, Z; S. x  O2.4.1多选择背包问题
; \  e5 x& c" ]
: M4 u1 }  w3 x( n2.4.2多约束背包问题

* f. W! [: ^, I+ n2.5最小生成树问题
7 k% c1 V  ^! _3 |7 z3 O6 o. }
2.5.1二次最小生成树问题

2.5.2度约束的最小生成树问题

2.5.3双目标最小生成树问题
( |1 [% [$ a2 j. p5 p
第3章多目标优化问题
' K9 \8 }' M3 r
7 ?  r2 Y2 S. z+ p7 s2 R0 n4 `# C3.1引言

4 V% T6 p& {+ v/ P/ f( ^. ~3.2多目标优化的基本概念
% X/ c; V$ a0 B/ H1 f+ R
: ]5 Q% |/ [- _; l3.2.1非支配解
1 x/ S! X/ q$ V# a9 F; |
3.2.2偏好结构
" [' {9 I) z5 p% |
3.2.3基本求解方法
! S* t) W. t2 _
3.2.4问题的结构和特性
% o6 {4 `: s& D9 F3 R
2 W( V+ ^4 K& l; I" a% Z: e3.3遗传多目标优化

) Y7 I$ i2 ^, _4 s  M3.3.1遗传搜索的特征
% n9 N( W" c. H% |- D
3.3.2适应值分配机制

# p8 F6 C4 ^) k8 W" x7 X2 z3.3.3适应值共享和种群多样性

( J1 t7 z  K0 ~7 u1 h3.3.4Pareto解的概念
. j: r: \- W( d" F1 }! Q
3.4向量评价遗传算法

2 Y, ]9 a- \1 ]3.5Pareto排序和竞争方法
) ~7 y/ R( M: W9 c5 V; w! k& c
8 E) V5 v) f2 w# F3.5.1Pareto排序方法
+ X& J8 L$ ~  i' l/ S& |: \3 y
/ \4 f3 }  T. }3.5.2Pareto竞争方法

3.6权重和方法
6 q, u6 S8 ]* l. V5 k: o. q' S/ F
3.6.1随机权重方法

/ }+ \" v3 r' }# s7 ~3.6.2适应性权重方法
6 U6 \) Z/ p) R1 Z4 m+ q
4 p6 C5 k+ x9 P! ]6 V- d6 `8 r3.7距离方法
( E% S6 X. l' V# Z. L$ ]6 ?
5 T; e8 L' j( I/ C! n( H; j) A9 \3.7.1距离方法的一般思想
' Y. P: t3 l" p3 J2 g, V3 f, @8 k# v' S- V
3.7.2计算距离度量
  B) w& L6 Y7 m
# |/ {2 M( [: T& i, R  ]% [' K3.7.3距离方法的应用
( ]# g8 d: Y# s% b# f- E
+ J( J( y0 A9 R% Z( R9 w. J( }3.8妥协方法

" f" r7 a$ x0 @1 {: n( F3 Q- `3.9目标规划方法

# N* P) _" e$ l0 k7 s5 p/ r/ \第4章模糊优化问题

4.1引言
4 D( Y# p! I0 U4 C1 ~7 ]  q8 ^
$ T5 ]; w* |7 t8 h1 S- h: ]( ^2 C* d4.2模糊线性规划

4.2.1模糊线性规划模型
/ d4 {6 A3 S* W
4.2.2遗传算法方法

) P+ [7 ^4 W; Q3 V: e6 R1 x4.2.3交互式方法
, D2 G- x+ U6 g+ G
4.2.4数值例子

* S( J! o- J& e' j: e/ S, s$ L6 B4.3模糊非线性规划
* s0 Q) s  K; t' S3 ~( p  l4 J
4.3.1非线性规划模型

" s" j0 Y/ p( n( Z6 L1 l4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
2 p5 v) b- a; w5 x: f  J8 ~" C
4.3.3交互式方法
  {) o6 [7 P: _* {" G5 L- q0 K
4.3.4数值例子
8 e. ]5 ^! [3 k5 s7 p' q4 k, f% y
2 j! L7 |% g4 `% z2 U4.4模糊非线性混合整数目标规划
* a8 P6 W& a9 f) [& E( V, F3 ?0 m
6 f; p; n  n, K) C7 w4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
9 ~' C# j% g1 Q$ H( [
4.4.2遗传算法方法
$ x* c$ `" R0 j9 a* k) Z
9 a9 L- i% r6 h1 h* y4.4.3数值例子
/ y9 @" E, m" T  ~3 P" S' w
4.5模糊多目标整数规划

4.5.1问题描述
& v. k" D. o8 C- [
8 ^! H8 m; v" L% n4.5.2增广的最小最大问题
% {8 E1 d, @# g$ U* x
4.5.3遗传算法方法

4.5.4交互式模糊满意方法

4.5.5数值例子

第5章可靠性设计问题

5.1引言

; s1 F5 _  |; l3 G5.2网络可靠性设计

5.2.1问题描述
5 w0 b/ Z( G  e8 b7 e; r
8 X7 ?+ E1 t2 R5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

: z) L  N' ]& e+ _' A2 C+ \5.2.3Deeter和Smith的方法

0 ^) ^: z  ?, ~$ t4 s5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
" \6 c  W0 c1 }8 k& s
5.3.1双目标网络拓扑设计

5.3.2数值例子

5.4多目标可靠性设计

6 C9 M- X2 `3 {% ]" P9 e. M! F5.4.1双目标可靠性设计
, K; @+ ~" _5 P" K, Q5 P3 D
; v) W; P* E/ C/ u5.4.2遗传算法方法

5.4.3混合遗传算法方法

1 W, V* I! W1 N( Z* o3 a# j5.4.4带有模糊目标的可

: c& j7 }" j8 m2 K第6章调度问题

6.1引言

. b6 P" ^' \' T9 i6.2作业车间调度
0 K* E1 ^2 a' s& U
3 k, k' N7 m1 \% ~4 _  h( G/ R6.2.1基本方法
1 v+ D# V/ a( J( i( @
6.2.2编码

6.2.3适应性遗传算子
# c$ l/ }5 U6 m2 y  t2 c
6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
& j2 Y$ h0 u5 T- v9 D
6.2.5混合遗传算法

6.2.6讨论
& S3 h- L9 x0 Y) t; C
6 D$ J. f; r; o. I$ x: c6.3群体作业调度问题

6.3.1问题的描述和必要条件

! E% k! N6 p% c2 `2 H6.3.2基本运行
9 v4 Q6 d! M0 H1 b7 Z7 M
) T+ Y' ]* B' F' Q3 a/ C; h" i6.3.3表示

9 ]7 C# {7 X! ]+ P6.3.4评价

6.3.5遗传算子
- I# ^# @2 e7 e4 n8 v
6.3.6整体过程

6.3.7数值例子
  a0 d( Z" j) i, t+ [/ G
6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码

5 T7 \  M, U& g7 X6.4.2遗传算子
# {% Z6 i' j" ]) p$ Y
6.4.3评价与选择

/ J: Q# e+ d, k( Q9 h6.4.4试验结果

6.5并行机器调度

0 Q+ L5 x& ]" \8 H( d6.5.1支配条件
( m: c# r! t$ o
6.5.2Memetic算法

* y* b5 u9 u4 U( N6.5.3试验结果

3 U8 @" q# ~+ _) Q/ V* ]! V6.6多处理器调度问题
: b* C# \6 f8 }% p- a( E9 m1 e+ H
/ D3 D, ?( B# |9 Q; v3 q. X6.6.1问题描述与假设
, Y* l3 h) P8 S0 C8 o
  G5 w2 i) D/ c3 n6.6.2求解MSP的遗传算法
7 g, ?" o& [& ]/ h9 Q0 J/ a
) b! {2 s: z! t  u6.6.3数值例子
2 {" V8 r2 _! p
第7章高级运输问题
7 q; d0 _( P2 E; |; q2 w+ J
/ `0 o/ W7 S# n: ?% b8 B8 X+ Z7.1引言
- S; w0 G& v9 h$ }9 K' X
7.1.1运输模型
* J& e5 T( i+ {/ q1 _- b
7.1.2运输问题的构造

7.2基于生成树的方法

7.2.1树的表示
1 U- j/ C  G: N: }8 ~2 ~' G
7.2.2初始化

8 R7 u) S& @* t" F, k7.2.3遗传运算
( w  r2 A0 q& @
7.2.4评价与选择

7.2.5整个算法过程
% d( ~/ m' ?. T9 j+ F5 a
, f8 i% V4 D3 P) u! H) V8 e7.3多目标运输问题

+ o& Q* J+ p6 ^5 L6 V7.3.1问题的描述
  y7 e$ _) E# x; h+ z
7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

5 P6 F" s8 p4 N" k. z& {7.3.3数例

. Z5 Y8 S0 H5 C! n7.4固定费用运输问题
3 Z3 `; X5 P1 }# o" I% I! ]3 h
- W5 }9 w$ \5 j2 O* [+ j, i7.4.1数学模型

: `. {- R, g; t8 b* d7.4.2fcTP问题的难点
, l: Q, R5 Z% k% w
! g6 O2 u6 P+ w( E1 [; x- U5 J7.4.3fcTP的求解方法

6 c0 }- Z/ G4 O7.4.4遗传算法的实现
% M$ k& e$ x0 K$ L
7.4.5数例

7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型

7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
$ U+ S$ x. n3 q% u" F1 S
7.5.3数例
% A3 k3 X% V  b3 [. P7 }! M
$ h* K5 N6 o4 v9 ], s* f  y7.6带模糊系数的双目标运输问题

7.6.1问题的表述

, O8 e; g) H. k/ p; l$ D) f6 k7.6.2排序模糊数

2 H6 k; k! L1 Q4 I* a3 b7.6.3遗传算法的实现

7.6.4数例
4 T' i( {% e7 y; V4 F7 \5 q. |
第8章网络设计与路径

- k  z/ Q0 n# c' s% M: a8.1引言

3 M" b' t. H6 G9 a8.2最短路径问题
1 m3 i$ u2 t  f+ n% U; ~0 |& a; T
1 W$ V/ T" ]/ f8.2.1问题描述
$ z! |8 j' v; B
8.2.2遗传算法的方法
/ q) Q4 A& {" S/ Z( N
8.2.3数例

% e- _/ @4 U! P) J. X( H* _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

5 M- {  m* K# u" H9 x- d% d  F0 M8.3.2染色体表示
0 n* C; S  v' v
8.3.3染色体评价
6 Z: G1 u6 T7 v
8.3.4遗传算子
3 u8 T, ^) y0 F2 a
( g4 c2 C+ ^% J% k8.3.5数例

8.4集中式网络设计

8.4.1问题的描述
4 G) W+ ~9 X" B( y7 y( N, k, h
  r- H  f$ k0 V' D& z8.4.2遗传算法

8.4.3数例

2 V" s7 _6 D3 @- D, [4 z5 X8.5计算机网络扩展
& J8 g1 }$ S8 z' Y% U
8.5.1问题描述

% ?3 H; H# [$ V' J" g- [4 D! G% f8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

# i9 E% B  T2 u8.5.3数例
  z4 }/ L5 _2 H4 ~  ^
! Z* R6 ]  l& ?) m, e9 @. G8.6多阶段工序计划

) y% n3 p3 F. o8.6.1问题的描述

/ R. P) L# z$ ]0 }* d8.6.2遗传算法

8.6.3数例

1 n8 S/ G9 I+ I8.7网络上的M／G／s队列设备定位

! `' U' Z! B; l$ J& ?5 a8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法
! D# \$ P; g( W9 S8 g9 p* `
7 ~, r/ w) e: v5 K9 [. J3 m' ~* \" X8.7.3数例
! g9 O; F+ v7 Z' C
第9章制造元设计

9.1引言
' s9 j/ B+ |' ~0 O$ X: h7 J+ y2 f7 a
9.2制造元设计
& |/ K1 M8 _  K% `0 c- O3 q
4 W7 e) ]# Z' H3 v3 e& I9.3传统的制造元设计方法
, n0 b, ?# T. `  j, v: `
9.3.1相似系数方法

* a- {( H- \, u+ q; x  u/ d9.3.2基于数组的方法

  A9 |5 b( m' j; i* I5 F4 ]$ V9.3.3数学规划方法
5 L* p9 G7 l$ q, J; W  K# X0 d  l
- c5 @* [0 j; d0 U9 B9.3.4图与网络方法
2 i! a& c- _$ ]- ?0 o' e  m
9.4遗传算法方法

/ y( ]+ R5 l9 {5 F9.4.1遗传子表示和遗传算子
& a9 b% c/ d8 X
9.4.2Joines基于次序的方法

% x8 U* s! w$ S6 A9.4.3Moon和Kim的方法
) Y+ ?: J$ _- ?
9.4.4Joines的整数规划方法
$ e7 z# Q' i! Z, K! T7 X, S3 ^
  |0 I+ V, C5 l9.4.5其他方法

9.5可选加工计划的制造元设计
( \- M9 I  G2 s2 y* V( h  _
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
, o# P) q( S; q) ]+ u
7 O4 d% }5 j3 ]  F/ l2 a9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

# T! o' `$ W4 h- A% j: C- E9.6独立单元的设计
  |7 t- w* m* T* D  P- d5 i
9.6.1机器类型数最小化的族群构造
( J5 h: x0 W( h8 T, B4 T8 ~
9.6.2族群数的确定

7 A5 G# J2 Z$ h9.6.3极小化机器数
& f" l/ g) G) L. M
9.6.4其他设想
4 X8 D7 H. |1 [( G( R3 m
2 m' V7 f2 g( [: W+ V8 c( I参考文献
* P: x0 ^0 ^9 t
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

' f4 c" A6 Z- N+ x8 I8 N

有没有程序代码!!

1 b8 _9 f, d. i9 X

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

最好是MATLAB源程序

3 C: T: V" ~ ~9 c, {% U9 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！