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6 l) v$ H! N; _
! t5 b4 E* c0 ?6 b* s7 o) O/ e5 n
6 z5 |) R N @# @/ ]4 i [《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》
+ A( j2 I9 K- g# s, m % H5 C% |1 W, k) r# q& A
|
1 q' b0 [' w4 t; P
& I, V B" F2 Q+ s- z! i. p& Z引言
! u$ o: L* i. |9 @$ k第一部分 遗传算法& S/ I* p; Q1 s
第1章 遗传算法的主要特征
+ |1 i' c) T# R. j% |+ M1?1 简单函数的优化
7 f9 A" `0 y$ n/ S8 f5 O1 _1?1?1 表达
- c2 k# Q7 Q0 n0 M3 E* t) ^1?1?2 初始群体
1 j6 A2 p# S7 O4 B& b1?1?3 评价函数
' E! I3 e& [% j. Q- A( e! D, c1?1?4 遗传算子
, T# a6 [$ B3 Z( a& ^/ e8 X+ G/ W. [0 t1?1?5 参数
# `, C v# |3 n1?1?6 实算结果
9 {3 U: Z! v/ c0 m4 a- D1?2 囚犯困境
7 p% K8 W+ v! y/ W3 S1 a1?2?1 策略表达' V( c' n, V W
1?2?2 遗传算法的轮廓
, l1 K$ G, Q" ~$ Y6 `; v1?2?3 实算结果5 W8 _+ {; r4 E+ c
1?3 货郎担问题4 {6 H: `: n% N$ ^, x
1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法
0 P) f0 m, p8 L( U1?5 结论
4 m) G( l {6 Q% z第2章 遗传算法的运行步骤
. u# g! C/ ?- j! n3 b2 B$ n9 ~第3章 遗传算法的理论基础
! x* Y2 C! |1 J f2 [第4章 遗传算法的典型专题! y# Y) C h: v5 _) N
4?1 取样机制 q; i0 j+ ] ~# G* d" D1 J
4?2 函数特征8 X0 Y, c4 S* Q0 w; j" i
4?3 收缩映射遗传算法" M- j7 M; m0 t& f Q
4?4 变群体规模的遗传算法+ L' G0 O- H" e! L9 [
4?5 遗传算法、约束及背包问题. {- J3 x. ^0 _( R
4?5?1 0/1背包问题及测试数据0 a9 j7 t; P, @' S0 E0 C
4?5?2 算法的描述
" @" S7 @6 W4 V0 D& w4?5?3 实算与结果
( Q. [; J5 [, w+ N0 N- l4?6 其他思想' {5 s8 }( q2 P! V& [
第二部分 数值优化
) k* q9 X2 Y& c+ z第5章 二进制编码和浮点编码1 z) T2 i9 V9 R9 G$ v. k
5?1 测试例子( j6 j7 `' n5 | d5 B
5?2 两种执行
2 s! K- O) e& W" \ B/ _5?2?1 二进制执行
' ]9 ] Y) n$ t- @; z4 y1 Q& T5?2?2 浮点执行3 z3 y, M! Z: x% B! J5 P
5?3 实算
. q- K% C$ N4 P9 V5?3?1 随机变异和杂交* i0 L U1 e$ r$ o3 T) q7 K
5?3?2 非均匀变异
3 q" o6 g) L, q5?3?3 其他算子
1 S# D, z/ [( y/ j5?4 执行时间& c' E- @/ d- r3 k/ T8 \
5?5 结论8 e) G, O* l$ W9 a
第6章 局部微调
5 s7 W4 _0 Q% ^) j8 P- G" x5 }6?1 测试例子
# h/ |( m/ M3 Q- H. B6 J6?1?1 线性二次万间颧$ g7 \% Y) @# H v7 w2 t2 m4 v- O
6?1?2 收获问题. @( |; B5 L1 D" F: e$ r
6?1?3 推车问题5 q* r7 C9 c/ u% U
6?2 数值优化的演化程序
+ m1 t! y( U- a6 {' R# K6?2?1 浮点表达! I# P. H J3 P% n& G
6?2?2 特殊算子
8 t1 z, i' K+ _* a/ [9 J9 [7 k9 x3 E6?3 实算和结果+ k& G0 C. M& a y0 [& C
6?4 演化程序与其他方法
3 U$ z4 q& [0 B2 t* ]6?4?1 线性二次万问题! f" P5 t K# g& Y+ Z! T
6?4?2 收获问题
$ j! p0 k$ k6 o6 K6?4?3 推车问题
% `3 X0 V$ }: y7 B- u6?4?4 非均匀变异的优越性
7 {8 X% j# m' ?1 g# a/ g {6?5 结论
+ _7 W% q) {; k第7章 处理约束技巧
2 B$ k+ e6 N* ^& R* {) S8 G7?1 一个演化程序GENOCOP系统
1 F! }; m1 B* i( K- d+ c+ i0 p1 x3 b7?1?1 一个例子
: E- c# W2 k5 g# x7?1?2 算子
+ w0 z6 K x2 s* c) Y% @# m' T7?1?3 测试GENOCOP1 Q! c4 o7 n4 w* J
7?2 非线性优化GENOCOPII
& @ Z& c) p2 s7?3 其他技术8 i3 D0 c# r9 i/ N) h
7?3?1 五个测试实例# R' e6 J1 G( Z3 P- `8 O
7?3?2 实算
9 l& M6 M0 n( }: f4 s7?4 其他可能性
0 Z6 _, K: g+ `! [+ b7?5 GENOCOPIII
8 Q6 @+ b% o4 R第8章 演化策略和其他方法
y4 J1 \) K' _& Z8 d8?1 演化策略的进展9 e5 f" w& f3 E& ?
8?2 演化策略和遗传算法的比较; m" v& K& G0 ^' N U: K
8?3 多峰和多目标函数优化
5 o% X6 \/ ~. e8?3?1 多峰优化; o& q- H$ N' w6 {
8?3?2 多目标优化
+ b2 u; k/ B: q, d- t8?4 其他演化程序
( t7 w( t7 W2 @# |* X+ [8 q0 O第三部分 演化程序- r) S5 l; N D
第9章 运输问题
]) A5 G; R. S9?1 线性运输问题- g/ }. X/ K7 Q( i. s! o# g
9?1?1 经典遗传算法
( ?8 n/ r0 {5 v; y( Y l6 g9?1?2 引入与间题有关的知识
1 W! `- M0 H1 T0 A* V1 I9?1?3 作为表达结构的矩阵
$ E5 X' }" W( e/ r$ r9?1?4 结论
) J D1 F8 p/ I2 Z9?2 非线惟运输问题: ^- u1 N- o+ x5 {7 J, t
9?2?1 表达
) i, \8 @$ \7 ~) m8 x' @( n9?2?2 初始化+ S1 d9 h B2 t+ _1 u9 [( Q
9?2?3 评价
( b" V: f# U' O) g* ?9?2?4 算子
( P3 m4 h* I. |* \2 T% }9?2?5 参数
# A$ Q; ?3 J1 v* n& G0 N8 \9?2?6 测试
_( y. y- J% S- t5 n' c; A8 X9?2?7 实算和结果
! L6 Y8 u' k( {: x" f9 C9?2?8 结论0 _% l2 ]+ q) R! K1 q7 D, E1 P- S
第10章 货郎担问题
& C# z/ O8 D, b1 W; L, ~( p# u第11章 基于各种离散问题的演化程序" V9 U8 g, u. t" y
11?1 日程表" m3 c: J6 n. W0 g' u) o
11?2 时间表问题
! h8 U( @1 E, _9 g: z11?3 分割对象或图% x# c8 e" D& \% l( X) I- H
11?4 在移动式机器人环境里的路径安排
8 U M, p# V7 k j. M9 e( w11?5 评述% p( x- e9 x3 f/ U7 [! M
第12章 机器学习
4 g0 n& n' b7 C2 I) e8 ^0 T12?1 Michigan法
1 A; H5 Y B# n/ c# n12?2 Pitt法
: P) t) Q/ u* q12?3 一个演化程序:GIL系统& J& F( _" f- S6 a
12?3?1 数据编码
) T# m) B" C p1 h% o12?3?2 遗传算子1 t# K9 b6 ?. Z3 y1 E1 C
12?4 比较
! f2 M# q* I5 {12?5 REGAL' d# D8 l9 D) O9 V
第13章 演化规划和遗传规划
4 Z# ?3 j) b# O4 ^# f: ^13?1 演化规划
4 P: f) F. C% |6 [8 T q, }13?2 遗传规划2 m$ H) H6 L0 h& Y' x7 e2 R3 g4 N* k
第14章 演化程序的等级
, s5 G; e3 j: l4 p$ @ @( a' x第15章 演化程序和启发式方法+ u; I, a# w6 s# L$ _0 |5 b
15?1 技术和启发式规划概述
' d T- h4 T8 ]( |3 w' [3 J4 n6 k15?2 可行解和不可行解 n- z# G7 a+ O8 k) K* _
15?3 评价个体的启发式方法( v- k3 K7 p" X& u9 P5 `. W' E# g7 ~3 W
第16章 结论
0 P3 m6 f4 h. n3 w8 p+ U4 s I附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码# r+ z8 s! m2 u! U8 ^
附录B 测试函数
# R4 I! h' k }8 `4 Y) z/ z附录C 用于约束优化的测试函数9 g: r N& x9 d$ l1 n8 q
附录D 演化计算方法课程安排
: R" \/ {, ]2 _/ X参考文献 | |
zan
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