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
. D* e1 a  u8 Q' V+ |: hISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
1 \# J; T7 T, h" Z译者：   于歆杰 周根贵
出版社：   清华大学出版社
% z9 d; j; g3 X& W/ D0 j: y) Q系列丛书：   
) W! y# s4 m4 e* D+ M! @  y出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
! B6 |9 u' {2 g) ?3 @# e3 P. C; }页数：   391
" y1 ^, I8 u+ n( I开本： 16开
& M4 c3 U8 D) A  T+ i1 ^
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。

        译者的话

序言

第1章遗传算法的基础
3 G! h4 X' u0 @5 s
1.1引言

1.1.1编码问题
9 u2 n7 O. A! v, Q
1.1.2遗传算子
# h) g" B+ N* e/ f" L
! A  u# o6 p; B( c% q1.1.3选择

: U( C  }1 c( V, P, ]: R1.1.4遗传局部搜索
0 a% D& E3 s* }% ~( s& F
% S$ e" u, [: q% l0 a4 [1.2遗传算法的适应性

1.2.1结构适应性

1.2.2参数适应性
  N* R& U# H# \% z! b& g9 v
4 }, v. [6 R0 q7 {  H1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化

) a$ D3 T& D& \2 x' X% [1.3.1全局优化

* a$ F' m- n# Q" ^6 ]$ O1.3.2约束优化

/ x$ u+ L9 k) {$ q2 l1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化
, T2 r; P; U& Q2 G+ E
1.4近期遗传算法的论文

! n2 v' n' [8 v. Q% C; }2 H0 b第2章组合优化问题

$ F3 L2 U4 S" P  [# E1 G) }- B+ D2.1引言

0 m7 X$ h* D, Z, S1 W6 S4 O7 a3 v2.2集覆盖问题

, M1 a+ E! q3 C6 f- ?4 B, @$ @$ b2.2.1航线机组成员调度问题
2 d+ R/ f& [* E2 [; o! H! u
2.2.2遗传表示
& z+ f3 K) Q% i, b! m, a  u
2.2.3遗传算子

2.2.4遗传算法
3 U- W" P3 v5 u& t' J: H; d+ Q# I
: S' i$ V) b9 c2 j2.2.5计算经验
9 i% s0 {+ E$ b8 P9 W
( x" e  @$ K& y2.3装箱问题

2.3.1启发式算法

( z* }0 b3 c# G; y2.3.2遗传表示

5 }$ f+ ]- S: E  N# M- O- B2.3.3遗传算子

2.3.4适应值函数
( c! X/ H( ]! e( g( l/ S/ X
2.3.5初始化种群

2.3.6计算经验

, @2 o; t  f  D2.4背包问题

2.4.1多选择背包问题
4 T/ I+ O5 N/ X1 b
5 c8 \5 D7 s) K$ R* Q; A2.4.2多约束背包问题
. y3 W: H' w/ F% C1 E% W. A
2.5最小生成树问题
2 ?/ s7 z0 z2 `, P* p: {
; p; K2 C  I5 x4 g! _4 v) [' ~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
$ ]4 E! M  \/ A' @8 L
2.5.3双目标最小生成树问题
# ^- [! A" I' t2 N$ p
: {, d9 B& b# ^: G" L第3章多目标优化问题

3.1引言
# n) \3 }2 G1 B% W2 D) r9 y$ s
7 {& d( O1 k; K& E+ T3.2多目标优化的基本概念
3 X4 o( k3 R" ]
3.2.1非支配解

8 b+ X2 c2 a+ z3.2.2偏好结构

3.2.3基本求解方法

3.2.4问题的结构和特性
- r7 Z/ o: z( b" v) G: E
3.3遗传多目标优化
/ @; g" d& d5 _% d
9 u/ e" ]& b( W# S5 l3.3.1遗传搜索的特征

! B0 B& o) f' I2 g3.3.2适应值分配机制
4 S6 ^4 A5 m- e- I% b# V
$ r* F- W5 R5 ]3.3.3适应值共享和种群多样性
) a7 S2 P& J% E1 i, o3 g: _
3.3.4Pareto解的概念
) \8 B* S9 P2 T0 ]' ^
3.4向量评价遗传算法

$ ^+ n. O" X0 ?( x* {3.5Pareto排序和竞争方法

8 w! j6 W/ Z# ?. t. {" y2 [- T5 ~3.5.1Pareto排序方法
- S* c, |$ h  i1 C  t9 m- c
3.5.2Pareto竞争方法

3.6权重和方法
5 D: U6 a2 b& S' A
3.6.1随机权重方法

3.6.2适应性权重方法
! Y$ l5 @- u0 E& K/ f; l
3.7距离方法

  T" p+ u5 F) i- K5 w7 ]% k3.7.1距离方法的一般思想

$ x0 U/ I% q0 k9 Y3.7.2计算距离度量
$ z' q. s0 ?' r% H6 M
3.7.3距离方法的应用

+ P7 |6 D% X. s2 l  w3.8妥协方法

0 d3 ?( I0 y  e6 G8 R3 J3.9目标规划方法

" b; U4 d  B8 a! M' D4 ~  k, d第4章模糊优化问题
* w2 Y$ z; E) e! Q
( n' c! j6 E2 l( _, w4.1引言

4.2模糊线性规划
4 H+ q" E+ O) {1 a# [7 |
9 h% K5 u4 q$ D, {* G+ q" b4.2.1模糊线性规划模型
& V' }, ]& s+ t" r( a5 s& f
7 J6 ^& U- K/ h  `' E* ?6 A/ b4.2.2遗传算法方法

4.2.3交互式方法

+ u7 u% b$ H! C. G+ F& E4.2.4数值例子

! L) Z- t9 n' [) r0 j; d& C4.3模糊非线性规划

4.3.1非线性规划模型

7 f: ^# @* _5 |9 o* K  \, r4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

0 c; e4 r0 V" C4.3.3交互式方法
0 n' k2 [7 e+ n5 r
/ o! ?$ B& R9 l+ {4.3.4数值例子
' w( d+ P7 e% z( p+ l. B
4.4模糊非线性混合整数目标规划

4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

1 X9 `, |2 @. U' A2 y! \9 b5 {4.4.2遗传算法方法
. I5 l# y" n7 F$ i+ r# V2 I/ _
1 i7 s) E6 {( I8 ]' q' w4.4.3数值例子
# \9 i3 h/ P$ v% d: h
8 @3 p! b& V% j$ _- u/ b4 ]4.5模糊多目标整数规划

- J) R% K) u4 a5 D4.5.1问题描述
! ^# F! s' b8 d
* e& Y+ p$ B  J  n5 a3 x4.5.2增广的最小最大问题
' H7 u1 |# ]& j7 u
4.5.3遗传算法方法
, E, D1 v  E- ?5 w& w
. w. B5 [" U/ k( d% v$ _4.5.4交互式模糊满意方法

4.5.5数值例子

$ c4 C5 ]+ j  s9 v+ Y5 ]& ?1 t第5章可靠性设计问题
  O/ q- {: V# V0 x& J5 o, {  Z) k
4 R' G( P( s- p+ t5.1引言
4 |( g2 y( S! G, y
5.2网络可靠性设计
& i2 }2 N' O7 L
* X: I# v3 v9 W5.2.1问题描述
7 J; H0 l  w) Z: \& \
6 ?9 P! c  _7 O/ _/ A# p# v5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
& h. @4 k0 L0 o# j2 j' |. l
  Q' u& d7 P3 X  S5.2.3Deeter和Smith的方法
3 x' L' B  S8 v4 G3 M. G; K
% \2 n0 o# t3 w) F' R# B; ]5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
4 E7 Q+ i4 N8 _6 D
2 a- L+ S' z) A! H' `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
2 I% E4 b5 ?: D1 f8 f# C
. N" K1 c$ ^* \+ f5.4.1双目标可靠性设计

5.4.2遗传算法方法

5.4.3混合遗传算法方法
7 k* t9 m% M+ G% M  B
5.4.4带有模糊目标的可

% D+ g/ Q' h* O" g& Y1 G6 Q$ S第6章调度问题
3 y7 ]- f0 v6 U3 X
$ R3 z6 C9 r0 P) y7 Z8 Q$ l) L" m6 R6.1引言
* n: ~! R4 h$ H) q4 e
8 |* Z* f- I  g( J, v- S+ S* }6.2作业车间调度

& h# P" @5 q1 Y2 h3 `  s6.2.1基本方法
5 b- O: h4 j% R# x5 E7 @- `
6.2.2编码

# {& ~* o# C) j; n4 o5 H( k$ Q6.2.3适应性遗传算子

6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
6 G; H3 G3 ?" l) J, z' x
6.2.5混合遗传算法
* p9 x: V6 J6 _" m6 x) E
6.2.6讨论

% E2 Q3 p4 K* Z4 j6 }6.3群体作业调度问题
" M4 d6 V7 c" A
+ m+ ?2 x3 P. R! f6.3.1问题的描述和必要条件
6 ?3 i* K5 d7 b5 O# o  K& r' l7 [" f
6.3.2基本运行
- K% r% S5 ~$ z+ Y  V$ L1 j
6.3.3表示
( G0 A, }  v5 o/ g$ {
6.3.4评价
; X- T4 f  g8 H) v
: l1 k* S$ H# j: f0 U6.3.5遗传算子

6.3.6整体过程

2 j' U5 l: F6 r" K6.3.7数值例子
0 a8 n' K1 V; q- n/ Y/ o7 p# ?
6.4资源约束的项目调度

! r9 e3 f$ g7 E% b+ O) {6.4.1基于优先权的编码
/ Z, V, l  `" Z0 M3 E0 n3 i) A
* H1 g0 g: \# m# S$ V/ d0 `- ^! A6.4.2遗传算子

0 h' V* {4 m% J6.4.3评价与选择
1 y9 e5 [+ \& I) Q
% |4 x1 f3 X. X9 G8 n4 S3 g6.4.4试验结果
9 d* u9 ?$ Z& A4 P
. u3 b% ^& r8 i, Y) |  c3 z9 [7 l6.5并行机器调度

7 }! C( i% i: f- q6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
5 f* j# D0 T' _3 n9 y
8 Z8 b7 p* a) R+ K. v* r6.5.3试验结果

0 A# r& u! F: B2 ?7 l6.6多处理器调度问题

6.6.1问题描述与假设

' H9 a3 |5 {/ T, Y) s: b- F6.6.2求解MSP的遗传算法

' h$ O+ R7 q+ Q4 E6.6.3数值例子
2 S* R1 [% ^! {5 e1 v) @% ~- u! n
第7章高级运输问题

4 v' C) d/ U. g, Z7.1引言
& b/ L& D. p3 _: m! }
7.1.1运输模型

9 |, N! P6 x) `- i7.1.2运输问题的构造
5 X. p( Y0 P2 P2 E4 H! }! j# E, k5 W
7.2基于生成树的方法
9 n9 D) |0 w8 F
7.2.1树的表示
! W6 B0 s2 s3 b* O9 n: d2 x
7.2.2初始化

7.2.3遗传运算

7.2.4评价与选择

7.2.5整个算法过程

7.3多目标运输问题

7.3.1问题的描述

4 \+ P9 l1 }6 `7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

- H8 r7 {. g' |+ e5 y  W9 F/ B. ?7.3.3数例

, \9 K3 k9 P- ]( V' h7.4固定费用运输问题
) |, f2 X6 J3 J! A& r- e
7.4.1数学模型
. R  v$ P+ k8 q; B3 w5 u0 W% X1 y  c2 C
7.4.2fcTP问题的难点

# V9 w) ^! a- ?7.4.3fcTP的求解方法

  ~4 {" h2 t2 v9 x/ M+ z+ d4 Y" S4 G7.4.4遗传算法的实现
" M! t. q& {$ o9 m7 h
& c$ Z+ z3 y  }4 |7.4.5数例
$ K5 v5 a. q+ w2 [
; H3 K4 a7 t" G/ @% W5 u& V7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型
+ V  `, z5 u' z% W
5 H1 i4 }5 u* }% S7 `7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

: @# E8 y/ J9 A7.5.3数例

7.6带模糊系数的双目标运输问题

9 Z( l0 F7 e2 b, o7.6.1问题的表述

7 m7 g5 B3 P9 K' ]. I5 \0 K% i* W* K7.6.2排序模糊数
. T; N( d  o) o4 ?& t6 y& U) a
1 B) V. H7 @" a5 P4 y% H7.6.3遗传算法的实现
0 M, n/ P( v- {- I' N
" |/ |% D9 p" Q. B3 b- B! `2 I. Q7.6.4数例
1 c% z  H  \8 B; ?
3 i+ ^8 r  y: S* F' r第8章网络设计与路径
7 y; Z; m. W7 X* A. @  M
4 r* R& E2 c5 Q3 V( N$ L7 o% t8.1引言
1 F2 p, ~/ g  U" M" J; r" P
6 G) o* T3 O# n. a/ ~. X8.2最短路径问题
6 U7 J" I% h0 [& e+ y
8.2.1问题描述
7 b5 I: H6 F: g0 I, X2 u% i
- X1 h  q6 G: R: R/ g& s8.2.2遗传算法的方法

9 `' |% j0 N) D' x, n" W$ S* d' Q8.2.3数例

6 Y; V2 p, ^0 n; y; t8.3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
7 R1 k9 ?0 K. _0 D4 y) C  w
8.3.2染色体表示
! `4 \* B% ?9 I
8.3.3染色体评价

8.3.4遗传算子
1 `0 J& @2 P; v
6 q$ n. H+ @) u2 O, o% {8.3.5数例
: j7 D3 M- A! _# u* t: |1 }6 t
8 w& O! D. ~- D6 x; P. H( l8.4集中式网络设计

1 i8 l% B# [# r# K0 n2 |/ K8.4.1问题的描述
8 H8 p! S' Z# A6 g$ ]) b7 l. U
+ Y: B& Y. W! n7 `) r7 u8.4.2遗传算法

8.4.3数例
$ S' I6 y5 M8 Z
4 B+ w9 l' E2 G  n: D8.5计算机网络扩展

+ R' d) [: @- q! k3 v9 ?8.5.1问题描述
& m% O7 c7 d) ?/ P
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

  T' _9 t& h. O# {4 g8.5.3数例
  m2 K' g8 ?% ]$ s( z6 t, n
8.6多阶段工序计划

# T/ M, g6 U, y+ V* O8.6.1问题的描述
& W$ x3 K) y: y5 i0 d; h3 ]
8.6.2遗传算法
) B2 _5 w2 {1 g$ ?: H$ O1 ^( S9 U$ j( ?
8.6.3数例
2 Q, C/ n. ^  h: o
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
  {( J/ k7 ?, q) r
) k# h- P8 Z! p3 ~4 D- h: l8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法
. t4 ~) B+ Y0 u6 U
6 l5 p, Z2 e2 p  q8.7.3数例
' ?% F) w$ m0 R$ V% x- e- J
第9章制造元设计
$ r# c# ^9 R8 ]
9.1引言
6 S  p- e" E! i
3 Z8 P( q* y. c$ k; r7 ~" N+ n9.2制造元设计
. X, D9 \; y! M: B: x
! K1 o0 [* S3 F) k6 A9.3传统的制造元设计方法
5 T6 o1 J: K- n; x9 k& l
9.3.1相似系数方法
% y! _) c2 [" K! d- v3 ?/ \5 L  L
& l/ Y6 Q4 w- ~: E3 V" D9.3.2基于数组的方法
4 \5 F" j- N2 X5 D& D
& Q  r4 A  s5 v) G9.3.3数学规划方法
5 A. _( }$ y# d9 s8 M* L5 K
9.3.4图与网络方法

: p' J; K, a. u1 N% S- T9.4遗传算法方法

9.4.1遗传子表示和遗传算子

9.4.2Joines基于次序的方法
. h" E) ^" E3 j( V
) \  x! Q4 T* }8 E4 M# c% m9.4.3Moon和Kim的方法
7 q9 _1 m  @/ X; S3 Q! N3 y; P
9.4.4Joines的整数规划方法
# }5 n. r1 _2 R! S; k6 _
. ~8 A7 s3 Y% J9 P6 E; T5 F9.4.5其他方法

9.5可选加工计划的制造元设计

4 v+ O& {0 _9 S& ^9.5.1可选操作和机器冗余的结合
2 L& l( X* {& W1 S& X
9.5.2可选路径的结合

/ T+ l4 e' a! Z* g) l2 U9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
4 M! B5 @' }4 ?; ^! x6 X. {$ J; r
; R+ H' E7 \1 {& v, ]; d1 y9.6独立单元的设计
, v+ c- ~3 p7 q& m  H; t. o0 J
9.6.1机器类型数最小化的族群构造

& _8 @1 f6 _' ^: @# q; o9.6.2族群数的确定

" ]% P5 e# s5 n$ f, J9.6.3极小化机器数

6 x+ e+ j3 L( d- F! }9.6.4其他设想
/ @+ k* ]4 H- ^1 l9 t
) i: I" H/ F* i" X' {参考文献

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

# q; X1 n% C9 C! p/ N/ {

有没有程序代码!!

1 p% \& U9 t8 o. \: w2 G

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

8 F* a3 G1 O- T) T" W

最好是MATLAB源程序

( b6 c9 W0 N8 ] i# N7 s0 j, v

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！