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1 S, b8 F5 Z+ o# d9 F3 k _
( T! s& V( a. S! \* Z* b5 r- j( I! m4 {7 P$ t& d. {) @. ]: h9 M
《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》6 k, R$ ]6 n3 @
2 u: z; \# ~ V' Z" a/ i! T+ d |
) ~6 a. j/ o8 Y' ^: j [/ K1 |) u- p
引言8 U u! r1 X9 f: X1 N8 O+ D5 q6 u
第一部分 遗传算法
1 J7 Y" S) t' }; A第1章 遗传算法的主要特征
, a0 q+ ?# m( [0 ?: ^- A1?1 简单函数的优化
' v: u1 T# S" B* T$ ]0 I! H: g1?1?1 表达
; ?2 g3 f }1 K0 ^# [1?1?2 初始群体
- ]% b# F" U) G9 g3 R T% w1?1?3 评价函数2 a; X7 i8 o U9 q3 ~0 o; v
1?1?4 遗传算子/ L$ u7 o: C& |% w. ~
1?1?5 参数& C4 u+ b+ H6 K( ~2 V( P
1?1?6 实算结果5 v3 ~& |6 S% r" v
1?2 囚犯困境
9 h |2 G9 u9 X0 r! K1?2?1 策略表达
; \ o/ a8 L! e; m w- }1?2?2 遗传算法的轮廓
$ {+ x+ V( D+ t1?2?3 实算结果
C- v3 u9 C& L+ a/ I l, d' v" Y1?3 货郎担问题' }0 K' W; }2 W( ^
1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法
$ a' e; J ]1 E7 g7 J1?5 结论
+ A# \6 q4 {+ {& Z第2章 遗传算法的运行步骤/ W* ?8 B" V; M6 w2 U( e0 z |! m
第3章 遗传算法的理论基础
% J5 Z3 X5 U$ s8 {第4章 遗传算法的典型专题# P+ c: ]+ H6 Q* ~$ [$ |- z5 ?
4?1 取样机制: ^' _* ?) b: E- l
4?2 函数特征
) N3 |6 }) }4 m! I! h: B0 ~, b1 e4?3 收缩映射遗传算法2 |# ` w3 ^. j6 I1 T5 U# R
4?4 变群体规模的遗传算法
f3 O- ]/ ^8 b I' x" @4?5 遗传算法、约束及背包问题
( V$ i- P" \) [; g6 S2 i7 ?4?5?1 0/1背包问题及测试数据
- w( C# D( }7 U8 ]/ v4?5?2 算法的描述4 _# v7 s7 y% n8 d; A
4?5?3 实算与结果
: C. }! g- L3 I! I8 N8 E4?6 其他思想6 x ^9 Q# {& I* Z' C! L
第二部分 数值优化
% Y# P2 y. L5 `% _, v第5章 二进制编码和浮点编码7 [/ `! f9 S- @0 C
5?1 测试例子
0 B7 q' O8 ?9 F: X d& a1 X5?2 两种执行! H) M! z+ G2 X% [* C0 Q! G
5?2?1 二进制执行5 H6 u9 A0 P* Y0 j9 A' K
5?2?2 浮点执行
5 V0 ^! B9 F, b1 @: @; b5?3 实算
$ q) m( Z- ^/ ^+ H8 e' L# T5?3?1 随机变异和杂交
9 c, m; T, g: e0 G5?3?2 非均匀变异
+ h9 Z% O" S+ }0 W2 B) K, C9 F5?3?3 其他算子
- l) n2 O" d9 K* g5?4 执行时间+ {3 x7 s2 n7 M
5?5 结论4 j3 `" V0 f4 i$ E: I) n7 b
第6章 局部微调" g% E; z4 b" U- y
6?1 测试例子
5 t8 w4 D# s: L8 V8 B6?1?1 线性二次万间颧
( C, j D8 [ @6?1?2 收获问题+ r2 e4 ]0 H" \/ L }1 v2 N
6?1?3 推车问题9 y2 ]1 Y; R" b: V1 N
6?2 数值优化的演化程序7 e& S: [' `8 `
6?2?1 浮点表达
7 f, B. I5 L& l% N6 g6?2?2 特殊算子
* l! Z. @# F: a" B* {8 p8 y6?3 实算和结果
) v1 Y1 [8 G/ { B+ O. c. Z- j) ]+ Q6?4 演化程序与其他方法
2 X1 W; ]0 A+ z0 W3 D* D! e ]0 j: t6?4?1 线性二次万问题, d3 j. F: ~: e% g
6?4?2 收获问题
! p8 c; {9 t3 l% l, J: D6?4?3 推车问题/ m0 g4 w3 F/ G3 [+ N# d' c9 P" {
6?4?4 非均匀变异的优越性: O2 P) o! F8 q% N+ J( F
6?5 结论
2 ~+ Y) M- B' T, z3 [, t( X第7章 处理约束技巧1 k8 z6 c* A4 W" L5 c) \
7?1 一个演化程序GENOCOP系统
6 Z6 I8 B1 T4 ?. m4 i7?1?1 一个例子
, I6 _6 z0 t% B1 z$ W4 c7?1?2 算子
' K& Y' l& Z+ M$ K! c7 x; L# _7?1?3 测试GENOCOP' B P8 @8 _8 ]- Q
7?2 非线性优化GENOCOPII
7 L% F+ ~0 x5 j9 j2 p$ B6 O6 n7 q7?3 其他技术5 x( ~! F. t/ R" U8 D
7?3?1 五个测试实例0 q( t) y# {4 s* {
7?3?2 实算
% @2 N( A" N; Y. [9 [( t1 u7?4 其他可能性7 G( G+ b& _9 ^+ D8 `* r. ^5 E5 w
7?5 GENOCOPIII
: w. ?; g( c8 }/ o3 P$ H$ a v# ]4 y第8章 演化策略和其他方法
% P9 h, F. z1 c! Q1 f$ i8?1 演化策略的进展; H2 T: p' j$ N4 f# o( g
8?2 演化策略和遗传算法的比较
9 ^9 J0 c+ p9 v% r8?3 多峰和多目标函数优化5 Z8 i1 T6 R$ w3 n
8?3?1 多峰优化
# x$ [, G8 F, I2 v8?3?2 多目标优化1 k9 S) V, { ~: n: X e4 z6 R
8?4 其他演化程序
& u! @% l* @# t/ b: q6 O6 B8 @' Y. L第三部分 演化程序
1 B }; M4 a: h5 k第9章 运输问题
+ Q& ~( n- Q' _. K4 ^9?1 线性运输问题5 \9 z! ~# n, u g" b
9?1?1 经典遗传算法
- t5 N% j$ N: X% D' h, m2 s9?1?2 引入与间题有关的知识* D0 B" X" s4 {- C+ Z
9?1?3 作为表达结构的矩阵
2 X7 d* U1 c" a9?1?4 结论
( h5 n2 y3 H! e* s& ]9?2 非线惟运输问题1 u3 H) f6 d; [. B# r
9?2?1 表达
" }* \: n( A1 ]% i Z7 G$ \9?2?2 初始化
: b. ^( g$ x: D) p, B; Z8 e. X9?2?3 评价
1 L2 z3 B1 `+ B9?2?4 算子# k: c \4 v: l$ I
9?2?5 参数
" N8 B. f9 ~7 O0 X! g( r! V9?2?6 测试' Q3 |. C* i7 g1 x5 n
9?2?7 实算和结果7 N; G" m6 M- d
9?2?8 结论
( W2 {2 ?: B" c; o9 E3 {第10章 货郎担问题4 ?' m4 r- _0 o* v, B6 ?
第11章 基于各种离散问题的演化程序
. S' e3 o7 {% v) Z2 X7 {$ T. x4 |11?1 日程表
( A& A5 }0 K |0 [* ?# @8 o11?2 时间表问题; w' M8 ^( I, F) O. E4 b
11?3 分割对象或图
8 ^: i3 b7 j# ^. D! @/ M8 W: ]* S11?4 在移动式机器人环境里的路径安排& ?! G- u3 p9 b) ^) O w! |2 x' n
11?5 评述
# ~5 t+ G4 k0 {: ~7 T2 l2 _第12章 机器学习5 S6 i5 v: M4 B, X- x6 H! h
12?1 Michigan法
. t- }- _. e: I6 M12?2 Pitt法
, S7 f3 y2 p3 L0 R# p7 M/ w: k3 M12?3 一个演化程序:GIL系统+ i- b* G7 X0 A% X. W
12?3?1 数据编码
+ \! S0 I% b+ v4 a( u- X# C; X12?3?2 遗传算子3 x1 T7 D% b' H( g @
12?4 比较
3 j! G y. g) I; Q( K8 v y9 |* `12?5 REGAL; E! L% }0 j3 S4 b# @0 `
第13章 演化规划和遗传规划
+ _" G6 j9 J# ?0 u0 S" F13?1 演化规划 [% E l; X+ K' ^ Y3 D* C& U D; }
13?2 遗传规划
# ^, s P5 e, ^6 v- M第14章 演化程序的等级
: P( W/ d+ U. b$ @7 U+ Y# o第15章 演化程序和启发式方法
( q. J) V1 e+ w% Z15?1 技术和启发式规划概述
6 L$ F* G4 W1 ~8 [- R15?2 可行解和不可行解$ a. y7 d' z o7 ` f+ U) ]
15?3 评价个体的启发式方法1 Q& K- k, s$ }- r v/ O
第16章 结论
8 Q, K7 x3 v- e+ z+ T附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码- U' i9 }3 O6 P5 D3 M; w
附录B 测试函数
; J+ ]* W/ N6 u3 m附录C 用于约束优化的测试函数- J% V2 }& v5 P8 g) V
附录D 演化计算方法课程安排
" q5 Z7 o' o) m( [参考文献 | |
zan
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