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》

引言 第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 ; G% G) @8 |' X: Q1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 ! ~7 j$ ?2 n9 B! c/ M1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 / [7 J" w) B) k' P1?1?5 参数 - S2 H. [! \1 j. i8 m7 f3 n/ O }1?1?6 实算结果 + _) L e/ B# k- @: g1?2 囚犯困境 : H/ k) K! h4 @& m, ^1 [6 J; X0 N$ U1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 ' p, ~1 E) v( u8 ]( \1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 $ I7 Y( P# O I9 g第3章 遗传算法的理论基础 & V1 Z5 k3 \) k5 q* r第4章 遗传算法的典型专题 # ?! D% ]1 L8 {8 i" q" D& ?4?1 取样机制 4?2 函数特征 / n% M8 s5 s1 I) q$ r* ^4?3 收缩映射遗传算法 6 I4 F* U% k, F7 s$ z4 L4?4 变群体规模的遗传算法 7 G1 ~5 w6 @- E' ?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 , [) i5 F" a7 _$ G; J4?5?3 实算与结果 i, B3 E" Q4 n# K4?6 其他思想 7 W5 V4 @7 Y8 T/ T; T第二部分 数值优化 6 G' k8 o- l7 Z2 ^+ F; K0 |9 ~) A第5章 二进制编码和浮点编码 0 L! s4 i; m4 Z; \. r8 T+ _" ?% v' m+ t5?1 测试例子 - U) P5 Y; U2 b5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 ! t* ^ i, g, T. `' P5?3 实算 5?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 ( x5 X7 B6 e" s; b: D7 [第6章 局部微调 & w+ l0 }- n4 z' G% ?6?1 测试例子 ) Y! s5 S4 A( H# V3 x. J6?1?1 线性二次万间颧 3 L3 y7 T9 b3 u- [, r% Q1 e) l6?1?2 收获问题 4 q/ b6 C8 H1 `4 ^6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 / M `. U6 i% m3 i6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 9 z; [* h( P+ d( N! G4 C6?4 演化程序与其他方法 " q* B7 B, r5 ?) ?: O6?4?1 线性二次万问题 1 L T$ G& c& x2 }1 x6?4?2 收获问题 6 T( S* `3 _' I" {+ o6?4?3 推车问题 5 F" y9 b9 z1 Y" z6?4?4 非均匀变异的优越性 q4 v' V; [ L0 y6?5 结论 第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 ( d. V$ u8 _$ _7 R$ I8 R# O+ L7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 + r+ M8 o/ y) X/ C7 T- O4 p& Y+ Q7?3?2 实算 , n% j. u6 b! n9 s. T) j: `5 @7?4 其他可能性 ; F$ j% Q6 [" B0 p5 t' @: M7?5 GENOCOPIII ' Z' I: ~, }8 z, x+ o' Q第8章 演化策略和其他方法 - U* L. }6 R+ s; |8?1 演化策略的进展 + z: P) n" b+ r0 i4 P6 i8?2 演化策略和遗传算法的比较 8 Z/ [- ?# N. A- o% n+ z8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 - ^# n: \; l) f. J& Z+ P& x& Y9 Y8?4 其他演化程序 1 P- H- F5 u b! V4 j9 U6 ?第三部分 演化程序 第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 0 r2 n% X- |& _: X; X" H9?2?1 表达 9?2?2 初始化 3 l3 k+ z$ [$ g. r, [ [- g9?2?3 评价 & W9 r9 b, C$ }& g. u; s9?2?4 算子 9?2?5 参数 ! h7 n* O) R, [8 \; v8 {9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 # j6 u2 T T) W0 A9?2?8 结论 . y7 E' U z5 Q第10章 货郎担问题 $ w# k7 c! _) |4 _- r. d, t4 Y# ~第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 11?2 时间表问题 " z2 U0 V- V5 E5 l4 t3 e11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述 4 \$ f; n) d+ g: `第12章 机器学习 $ Y. X- E, A0 S* U' Z12?1 Michigan法 # u- u: m. F7 A( j7 ~& u12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 e- ~( K! K4 y0 E9 c12?4 比较 2 b$ e1 E# t# F/ g12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 # M& j, t& o8 ]* N9 R- h# l9 o8 y13?2 遗传规划 4 |' A! r5 L) `# `* c第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法 : V: D% j0 n2 l* O3 ^+ }% {15?1 技术和启发式规划概述 ) S( ~: N8 I& |$ w! ~15?2 可行解和不可行解 , k- k3 T' Y' l/ F15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 % q' D; P* P* W8 q& H附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数 2 W7 R# ^ k }& Q附录D 演化计算方法课程安排 参考文献

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哪个出版社？作者何人？

梦中

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