遗传算法好书推荐

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《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》 3 f$ \& W/ L1 H/ R1 M

引言 第一部分 遗传算法 * U% h, C( R3 R+ s) g7 e7 A第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 ; z# P& g* b$ j, w) J4 Q' h9 {1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 , h% s& h* u- B0 ~; M7 u1 A; F1?1?3 评价函数 , s# m" o8 b9 v/ U1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 ( t; s. P1 s- B3 m3 p7 y% D1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 9 p! a. r! z3 N, P' \1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 & M# [, {3 e [" d/ O4 r1?5 结论 2 [3 C, n8 d6 O# V第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础 ( i* X4 r# Z) m7 j2 T" K9 a第4章 遗传算法的典型专题 / c3 T9 k, @. M( O0 y+ @4?1 取样机制 4?2 函数特征 4?3 收缩映射遗传算法 ( u; G5 V2 U, H* Y4 ]6 Q4?4 变群体规模的遗传算法 4?5 遗传算法、约束及背包问题 4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?5?2 算法的描述 8 ^! x! G. m8 k" d8 r4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 第二部分 数值优化 & k I: F9 G4 y6 c0 ?第5章 二进制编码和浮点编码 ) u. A7 l) T, ` v( C5?1 测试例子 5?2 两种执行 ; [* b) B* o% E9 p5?2?1 二进制执行 $ ~ T- U2 G# W, b- |' h! ]& @5?2?2 浮点执行 5?3 实算 6 @4 J y8 B' j: W) o* t$ N+ A5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 4 T5 v' \8 X6 t第6章 局部微调 6?1 测试例子 % l- t1 j& a# s1 ~5 c$ W! Z6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 % U# [- f9 I, ^/ K% i! B6?2?1 浮点表达 4 l R. p% r* ]1 e: u" L& q6?2?2 特殊算子 : }5 Y8 h R9 q! J6?3 实算和结果 4 P% a8 R2 K$ Q2 W& H# p1 x6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 + r. ]. e2 g6 o+ V" `- l$ x3 Q6?4?4 非均匀变异的优越性 . |) Z! U8 D0 D6?5 结论 第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 * {. h9 h9 [, k0 n5 a4 @% Z. c7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 3 e Z- j" h( f% a/ C7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 - j, U! b: o1 ~5 j4 G7?3?1 五个测试实例 + \: w( Q3 q5 I2 V( H* ]' I7?3?2 实算 ; Y* n+ u5 @3 h3 C+ p% a1 f* c7?4 其他可能性 ; A' D, i" T; J7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 - E0 F. a2 w2 ^4 Q+ ^! s& s8?1 演化策略的进展 8 B5 A$ n! ?* S) ^7 k$ E; x7 |5 U6 g8?2 演化策略和遗传算法的比较 5 O3 D& n' @- L1 O- @# ?" V% M8?3 多峰和多目标函数优化 $ b$ Q- j! f0 F9 o, A8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 # _$ T, D$ \0 [7 a7 u7 q1 y8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 " u, t& W/ o# y1 }6 B第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 6 U6 ?: f: V( @2 |/ [9?1?2 引入与间题有关的知识 . k. t. k9 z$ C# G5 G8 ~9?1?3 作为表达结构的矩阵 0 \' E+ z# t8 {9?1?4 结论 - c6 Z3 M: _* ]9 o* \7 {9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 7 O/ h5 }" k3 g8 k' B9?2?3 评价 9?2?4 算子 , I, W! ^( m/ Q3 Y5 W" [/ B& i9?2?5 参数 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 / P! v* x% J$ O( k! K/ Z6 O% o第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 ' w7 E6 K$ ]0 A0 n11?1 日程表 # H7 I" L3 A# b' L l" e11?2 时间表问题 + H, Y: P+ D8 q$ a0 X: [6 }& a& ?11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 7 k! X/ C5 D. p# V$ m9 Q11?5 评述 第12章 机器学习 0 @2 D8 T0 Q/ ]3 w12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 ) `% l; F/ Q0 P# x12?3?1 数据编码 ; Y8 A* n: b" T2 U12?3?2 遗传算子 % k, J% G; t0 U12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 , [& @$ @, d1 }3 b H13?1 演化规划 13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法 15?1 技术和启发式规划概述 0 |/ O# }4 i8 y6 u15?2 可行解和不可行解 1 I, o% k! I8 {. u% _+ ^6 [15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论 7 k; P/ o ~9 n5 `7 v M( i附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数 ' I4 O+ c4 [9 `3 T附录D 演化计算方法课程安排 - I( t& ]& ^: O2 F: Z0 @ ^2 q参考文献

student

哪个出版社？作者何人？

梦中

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jja65

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