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
6 f/ Z: m0 X( D; @( d英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
$ ?7 f( y+ E* z6 U& u编号： 11297
ISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
译者：   于歆杰 周根贵
4 {% n# ]0 |* m. |' N" T出版社：   清华大学出版社
  n- s' @% h0 ~- q系列丛书：   
! Y- ^7 J4 k6 N: u8 \/ X) v出版日期：   2004 年 2 月
5 }! P5 ]$ }/ _8 b印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
开本： 16开
7 v8 t; t' H% ^! u6 \, G
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。

# d: v' i1 P3 r  _/ K1 F        译者的话
  S1 ?% a( T& R" v) c
3 A# a$ r* k1 I序言
0 A& E  c. f# ^$ w; d8 q. ?
( s5 X- R1 a( o3 I8 F第1章遗传算法的基础
/ ]. W0 X. D$ G. N/ V# _
) E' a! X: \6 F6 ~1.1引言
( ~* x' `% X' K2 r
6 u/ `. u4 v( c0 P1 w1.1.1编码问题
  m% r0 I4 b: g: y) g7 k: F9 C
( o/ A* j% |. `: A1.1.2遗传算子

) C8 D  |& S; u( |4 |; |1.1.3选择
9 O: M5 R6 E7 z
1.1.4遗传局部搜索
  m. O+ b. I; `- P# h- G/ z, l8 V7 V; T
# H, Z  z' |. V1.2遗传算法的适应性
: Z- ?6 J+ w& [% R! `
0 Z; T  ^+ s+ M0 Y) H: x7 c) r1.2.1结构适应性

# f% W4 |! a% V2 g1.2.2参数适应性

1.2.3模糊逻辑控制器
4 g5 u/ _2 j+ D. z# G" ~
1.3遗传优化

1.3.1全局优化
- ]6 [; a$ N, l; O8 D. r5 I
1.3.2约束优化
$ }# s0 n  E& c
* A2 @6 w3 a+ C$ L4 G; ~" M1.3.3组合优化

+ ^/ P8 `; e; G5 ?1.3.4多目标优化
7 f' S8 _9 A* ^5 _
1.4近期遗传算法的论文

: D+ A+ t9 E' f2 w* p第2章组合优化问题
+ e& ]% U3 J& Z) u
$ N  b1 J/ O+ M6 C. _- z$ O2 P2.1引言
' }% O! h. n( B
2.2集覆盖问题
1 x+ O6 v' h- v9 _3 h
2.2.1航线机组成员调度问题
0 \+ H: E  {5 s% s: J' E
/ C1 |1 P0 b) [  e/ ^, |8 Z: {2.2.2遗传表示

# f# Y7 i/ A, u+ L, n9 D2.2.3遗传算子
: v9 ^, t9 L- v* v* {4 O+ A( b8 o- O
2.2.4遗传算法
  \3 V/ U" ?. Y0 ~% G$ a/ R
2.2.5计算经验
( G7 |) h; E1 w
  n+ m. h6 [3 R$ T1 A1 X- h6 i2.3装箱问题
" U% r( F$ x9 o) f
2.3.1启发式算法
' k' G3 {1 Q  J* K1 K
: G/ t$ f, R0 g$ s2.3.2遗传表示

2 A1 V  T& ^  R1 h4 h3 x2.3.3遗传算子

2.3.4适应值函数

/ G6 q9 E% D6 X) w% i5 t6 H6 L  ?2.3.5初始化种群
$ {3 S/ a$ d! k. k5 \
  o+ s& e/ g4 ~+ Y* c6 z* c2.3.6计算经验

2.4背包问题
- i4 V+ G9 D+ X2 _+ T- ]) N
$ i5 ~% l8 [% ^, c% r$ H2.4.1多选择背包问题

2 w6 J- `- Q9 ~0 l2 n, {2.4.2多约束背包问题
2 }3 A, i/ V; C' Q$ H
; v  M9 G+ J2 }& L. }) h3 H9 G2.5最小生成树问题

# Q% ?! h- B) ^2 B2.5.1二次最小生成树问题

& j8 p' U# R! y& {* \2.5.2度约束的最小生成树问题

) g+ q' N: i7 I6 E; I9 z2.5.3双目标最小生成树问题
6 G1 E" n- S0 n: s; Q; H
第3章多目标优化问题
+ g9 |- _' L: G5 y7 a7 b
% q5 F! \8 {- b8 k; }  d3.1引言

3.2多目标优化的基本概念
4 W! K# X4 i% q
$ B1 K  G2 |3 S" F+ \$ O3.2.1非支配解
2 k1 x& r5 s$ B, B! J
3.2.2偏好结构

3.2.3基本求解方法

3.2.4问题的结构和特性

3.3遗传多目标优化
) ]  p4 ^% k0 @$ W
3.3.1遗传搜索的特征

5 O+ k4 z! {$ E* S0 t* L3.3.2适应值分配机制
9 k% |, C  [: g  F
! T' C. F+ i% [5 r1 o+ C" R1 @# k3.3.3适应值共享和种群多样性

0 x: e$ l' f3 I2 T; p" m, l3.3.4Pareto解的概念

3.4向量评价遗传算法
! v; \1 L4 Z, v' }, w: w/ r1 p
3.5Pareto排序和竞争方法

7 Z4 i. U/ `! `  b1 b7 y3.5.1Pareto排序方法

3.5.2Pareto竞争方法
& _! r3 O5 V8 Y! ?. ?- W7 _2 d
3.6权重和方法
3 u. `+ D. ^9 A* f4 A/ L* X
3.6.1随机权重方法

3.6.2适应性权重方法

7 |2 ^) Q- x, B. x3 C3.7距离方法

3.7.1距离方法的一般思想
& l" Y. [7 \* k* J
$ U& ~7 S, _5 I( l! V- e3.7.2计算距离度量
- f+ z6 u0 \$ A9 a; o, s
* Q4 r& J) [; s& Y  U5 Y* L3.7.3距离方法的应用
. z' _2 E( ~/ m  ~8 R+ J) e  Y
* E/ C: \8 q: T5 j  [& Q3.8妥协方法

; E6 M# E6 C+ V" y3.9目标规划方法
7 [+ z: t- u: i
0 i0 N( x( k6 E( w3 ^: u第4章模糊优化问题
! o, Y0 p$ t- p( m6 s( N
4.1引言

4.2模糊线性规划
, P0 ?; k+ f* Z3 T
1 R: a* _# m/ A; t  y: G/ ]4.2.1模糊线性规划模型
; Q" V0 r' v" g- I+ Q5 {
4.2.2遗传算法方法

4.2.3交互式方法
) ]; {- v, q" B* ^+ j
4.2.4数值例子

4.3模糊非线性规划
& |( U) z" \+ r: L
- F9 g" K, s" y* S/ Z4 V4.3.1非线性规划模型
5 ~3 }6 A8 S* ^3 T  I
4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
, C- k. `- {* }0 m) N# {
4.3.3交互式方法

8 x# e4 }7 u. m$ D. e* X+ e/ K4.3.4数值例子
; `) q" _" D  N) q. z7 b
4.4模糊非线性混合整数目标规划
$ d) {" q, T6 W/ a4 a+ D2 O
# w4 `7 k# U- L4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
0 }/ Z+ ]% s8 K6 ?( T8 y
4.4.2遗传算法方法

4.4.3数值例子
! _' a3 L$ J2 ^5 M6 b' S
4.5模糊多目标整数规划
6 ^0 {! L$ {2 M( C  Z* {/ Q( D
4.5.1问题描述

4.5.2增广的最小最大问题
0 p* `8 X! R8 ^$ m4 ^0 h8 o
4.5.3遗传算法方法

4.5.4交互式模糊满意方法
5 S$ V6 u4 [) m/ n& X9 P) c
4.5.5数值例子
3 F: T' \# P/ `  v4 s
$ [+ D; s: }, G# H6 d4 X- u  t第5章可靠性设计问题
  _4 Q9 \' W3 X
  ^4 c6 r4 m6 N1 c5.1引言
( E  a/ a8 c" V$ p$ J" F) v
9 s, a8 W) j( y6 A) u5 ]5.2网络可靠性设计

8 M$ u6 ?, I, a6 X/ X  W$ N5.2.1问题描述
/ c( Y1 P8 Z6 M8 n9 O; y! p/ d: z
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
* X! Z3 I* }% a- q# `
8 Z- F. o( i) L5 V( O( m/ O5.2.3Deeter和Smith的方法

5.3基于树的网络可靠性和局域网设计

; `" ?: h# z, Q, `5.3.1双目标网络拓扑设计
& N( D* `* v3 o% N4 {
; x: X. |8 W+ c, H! t2 O5.3.2数值例子
2 F5 s- w0 ~$ t' T
5.4多目标可靠性设计
/ {, R/ y) Z& Z- Z) _
5.4.1双目标可靠性设计

5.4.2遗传算法方法

3 A6 G5 I' q. N3 c0 n' I1 p7 u3 I5.4.3混合遗传算法方法

3 O: n; S4 _$ T' Z8 D* L( B- Z5.4.4带有模糊目标的可

1 X1 B5 a! r% I. H' R' d第6章调度问题

6.1引言
+ F( I0 D# V/ p7 A
6.2作业车间调度

6.2.1基本方法

; j+ h( A" T( _1 M3 x5 N% M' L8 m6.2.2编码
, X8 ^6 @; g" y' V8 n
9 J+ R9 m2 w9 l9 T9 P* |6.2.3适应性遗传算子

6 S# L9 z  \8 r+ O$ Q6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

# D( `9 {& N$ D' [4 p3 C; [6.2.5混合遗传算法
! |9 E5 B9 i8 }+ c6 L' h, U( I
6.2.6讨论
( k) q# v! Y8 B: i! N
4 ^* P8 E5 F+ E. N6.3群体作业调度问题
: H" M/ A8 K5 i) J
6.3.1问题的描述和必要条件
( \+ L3 ^- [+ Z/ Y4 T9 {1 u- }
6.3.2基本运行
4 l/ L% D5 H% b
6.3.3表示
$ |& h0 ?5 v$ p$ i! c" o9 X4 O. Z
6.3.4评价

( z# t% |# W& S0 d9 k6 v) Z* N6.3.5遗传算子

8 Z8 d7 L$ J, w0 A6.3.6整体过程

6.3.7数值例子
. N5 _, l9 r; \
6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码
  x+ `8 u; U9 a1 B1 o) e
7 E9 k. G$ x, a. r5 V6.4.2遗传算子
4 W  \$ g# ?+ r8 l7 p
* w6 R6 O8 Z& r, \' i! Z0 A6.4.3评价与选择
, h( G) \4 ^  E' |' }! }
6.4.4试验结果
9 l8 P' `( N) B2 b' O
+ O- E: j; D& Z- }- i" h1 V, W1 ^& m6.5并行机器调度
8 |# {! e' B4 l7 a2 R
6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
6 b! a: m  _' o( u, i8 r
6.5.3试验结果

6.6多处理器调度问题

' T) h1 W' C& R# M. S  M; B6.6.1问题描述与假设
1 D( a5 I5 T  P$ P' V$ |) ~
8 W) g9 R# v! m3 A6 X" B6.6.2求解MSP的遗传算法
$ o( J1 a0 p* h5 i) r" M. P1 [
6 N3 s7 v1 _/ z8 T' E6.6.3数值例子
* p6 T4 L) }1 E; ?* s2 [2 M, |
5 P8 s# {9 j( I- t# e. A第7章高级运输问题
5 H' w9 o* [- |0 P1 D0 o7 i/ Z
/ T! j$ e  Y- w  R: ?$ n! i6 x) G4 T7.1引言

7.1.1运输模型

7.1.2运输问题的构造

, V. v! _! F( G# M6 R7.2基于生成树的方法

7.2.1树的表示
6 ], O8 a% D/ m' X& N- G
; s9 s, K) S( Z* S8 X4 y7.2.2初始化
( [# @+ Y& \/ g  i, I* W
7.2.3遗传运算

7.2.4评价与选择
, W( g& n# c" z0 l/ C$ c5 X+ @" r" ~
2 n/ F8 U" }" g0 P2 w4 x; B7 I1 g7.2.5整个算法过程
" c, F) i1 p+ m5 d
7.3多目标运输问题
' `" c+ F0 E0 ^" f
7.3.1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

/ T2 I: W$ o" {8 p6 U$ j7.3.3数例

7.4固定费用运输问题

7.4.1数学模型

7.4.2fcTP问题的难点
6 N# H6 R- W: G* V: p/ k& p
7.4.3fcTP的求解方法

7.4.4遗传算法的实现
3 C* m% i+ y( I4 l. n% a: Z- G
7.4.5数例

' `/ R( i1 B6 [' q: N- K7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型
: o" O* B& ^6 g. o" t" f. Q
7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

2 g2 w) Z7 ^5 T. `7 P7.5.3数例

: y" \4 K1 l# y7.6带模糊系数的双目标运输问题
; \) d1 z& o3 W# B, f
7.6.1问题的表述

9 g4 S5 i5 V8 b  ?9 ~) U' X( U7.6.2排序模糊数
) e6 m  N( m1 ^9 C1 v
7.6.3遗传算法的实现
. U) B, M. \; H# ]8 N( O3 Z4 ]
1 e! E! d) k. M, w; U7.6.4数例

第8章网络设计与路径
0 q) W* C. x0 N* y  T
8.1引言

8.2最短路径问题

. t4 n+ v2 l) c' g! W- X8.2.1问题描述
' _8 [, K1 N8 W! ^% w$ \) r5 Q
8.2.2遗传算法的方法

8.2.3数例

8.3有适应能力的网络路由
% F! w! Z' }: s+ C
8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由

8.3.2染色体表示
+ ~9 L" a5 b& H" l7 `/ w# i
, u8 O" E# w3 O- e8.3.3染色体评价
* P3 u4 d1 L+ F, D6 ?$ R
8.3.4遗传算子
4 w* M0 B+ i  A6 g
" b/ }9 N- M" M1 c8.3.5数例
8 B6 u/ F9 W3 |  \" x
8.4集中式网络设计
5 d% n7 s! r- y! ?, z
, v$ U: n  w! b9 Z# }8.4.1问题的描述

4 R* Q7 O- w% y% C+ d. a1 T8.4.2遗传算法
5 B( B% j7 g" B) t1 q# f
7 [& G" P6 l& j( ^8.4.3数例

; j4 ]/ ^( m8 l+ H. _8.5计算机网络扩展
# M0 u; [" k0 y- a+ s- D
8.5.1问题描述

8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
! Q) J. @' O+ R6 t( K; k
8.5.3数例

# k* f: l$ U! D" l7 e% z8.6多阶段工序计划

' z/ ?& x) b* v8.6.1问题的描述

8.6.2遗传算法
/ O7 R$ V# h' j: c5 |
& {. O, \' u7 R, a8.6.3数例
. c% p, H5 `( J
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
0 ^& {: a4 I% U; c( r
6 ~  z3 z& V3 K/ Z3 G. `8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法
2 j& Y0 s# g: w; B' e
8.7.3数例
8 I2 t$ ^: }1 w4 w0 f
第9章制造元设计

# t, R* z0 D; @% I6 b; c! _/ p9.1引言

9.2制造元设计

7 Y3 u" W) v3 E  t) J* k8 p9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法
! B) y5 s! q+ w- n$ i) C  x
+ g1 t3 U4 F+ C  n: K+ G5 M2 l* f9.3.2基于数组的方法

& g* n1 ~0 t& ?9 L1 O9.3.3数学规划方法

9.3.4图与网络方法

9.4遗传算法方法
  z8 m- c) c6 G. j
9.4.1遗传子表示和遗传算子

# L/ P. @8 M) L( J5 l9.4.2Joines基于次序的方法

- Y7 {( v9 b6 y* H+ H8 }9.4.3Moon和Kim的方法

( ]* m1 o" ]/ L: R) C1 z9.4.4Joines的整数规划方法
6 C; L3 L- ?+ p6 t/ p  N: U
9 B6 `" Z7 j' S: u# L( @/ y' _9.4.5其他方法

9.5可选加工计划的制造元设计

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
  ?3 r; P3 z! b" r' ]9 \
% u  {! h" C3 g2 b& S  }5 n9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

6 t9 v% a. r* ]# K9.6独立单元的设计

& A0 a% h7 C0 F, Q1 {/ Z0 i5 \9.6.1机器类型数最小化的族群构造
- o2 w; J' E  Y4 m% g9 n
9.6.2族群数的确定

. Q2 j2 V  k+ l3 q! u8 C9.6.3极小化机器数
7 {% x8 ~+ Y; y% A% R- l/ b3 O, W
( X$ O# }+ m1 Q1 r0 e4 h1 J9.6.4其他设想

参考文献

" u9 v/ O& E: |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

3 O/ Q0 a# p J% x

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！