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》 ( d, w- S: ^, ~1 e( g! `

引言 0 L8 ?: t, l6 ?; h+ e6 c1 D: j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 1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 0 @* v" U4 q+ f5 S& t* k' i: \8 O1?1?4 遗传算子 9 S0 C+ |3 M9 G1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 & p4 h& G! L( g% A O' \1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 * q! ?& u0 j0 G# k4 F( O1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 ; ~) \- J) I7 {6 ~" O1?5 结论 5 b9 z7 U5 y7 K5 M* Z第2章 遗传算法的运行步骤 : y, B1 X0 C. o8 W$ y4 b" Z8 ^. ]5 r第3章 遗传算法的理论基础 , _* p' X2 W2 l+ k; _第4章 遗传算法的典型专题 0 _1 c- V- p9 k$ X4?1 取样机制 ( j) p7 P* B8 U# L: T0 @4?2 函数特征 4?3 收缩映射遗传算法 0 \4 y$ S5 V$ @/ y# X4?4 变群体规模的遗传算法 5 h9 r0 C9 r) j2 [# p ~, \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 9 S( i5 `1 C+ F. N4 a4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 第二部分 数值优化 " h5 Q7 O( z3 d. Q0 h第5章 二进制编码和浮点编码 9 Q3 A3 b( G6 ? K, m: b" D' d5?1 测试例子 1 K3 K( ?* _. c, c% }6 l* M( F5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 . M6 _5 D( [; j; K5?2?2 浮点执行 - P/ c4 E6 S' U5 ?$ e. a5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 # l E, I8 z" \& X* {5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 6 w* a# c6 y. _1 g e( \# m5?5 结论 第6章 局部微调 / C! }0 T2 F% Q- y6 D$ J6?1 测试例子 # W4 B E; N( {8 W0 f1 t6?1?1 线性二次万间颧 6 {0 b$ F4 W. A& J6 e6?1?2 收获问题 / I- c5 Z& z9 P* J& S2 p" c; Y! e* _6?1?3 推车问题 / }$ H: i( S1 Z, ]- {. U8 r( P6?2 数值优化的演化程序 - g8 C4 j& k0 l" I) j9 i6 t9 }6?2?1 浮点表达 # Z' v' ]/ n9 {6?2?2 特殊算子 5 f% s% B) i0 `6?3 实算和结果 7 d1 J0 U ?8 Z* I: C; l6?4 演化程序与其他方法 9 [% ~0 {! J# V0 j6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 & n7 C; P" f8 N% k6?4?3 推车问题 0 |* p; q4 S4 a" o- C R( W6?4?4 非均匀变异的优越性 9 p" u4 D/ E" B5 h% p8 Q6?5 结论 % j" F3 N5 q0 L7 f; \/ U; H" q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 3 L$ b C* L5 {( i' E- Q, H7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 1 B1 i2 ^/ z1 U' K# R6 P: _; X7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 / B# f) p8 M; J* d7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 8?2 演化策略和遗传算法的比较 8?3 多峰和多目标函数优化 9 u w5 l- g1 W8 b% X; H8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 4 K9 H/ ~2 o E: s& X% R% z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 : G! b) E8 H% e, k6 t+ z9?1?2 引入与间题有关的知识 / o" z/ @7 H( c3 A9?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 , M5 w% Q" @8 P. p" i. e4 a1 _9?2?1 表达 $ V {5 [3 [8 b; `1 j/ v6 G9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 , ~) J5 o8 r u) }! G9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 + k, J* d+ T& d. V9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 S8 Y& R3 y2 ~! b6 }5 S4 ? r% y第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 ! M! P8 P( @" K4 |11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 ' F' R/ s# S' D3 E# h11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 + r9 B+ }/ B7 U o4 d. D11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 3 x$ t4 [9 W5 V u2 R& P! }12?2 Pitt法 9 ]5 |4 X8 z6 W12?3 一个演化程序:GIL系统 " i e6 t: K8 U" H, d/ I12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 , d: x; t1 V4 W3 C1 Z3 t6 a13?1 演化规划 ( o0 V. ]+ y7 W0 z, W/ r; ^13?2 遗传规划 6 Y$ x- w( F! v* F第14章 演化程序的等级 + K+ I u+ B6 F3 U+ l第15章 演化程序和启发式方法 . g1 B, \ f1 z8 |- j( S; |15?1 技术和启发式规划概述 ! B( i% A& N+ ` Q) u15?2 可行解和不可行解 1 v# _) O4 [2 x. V# b7 Q5 G15?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 % A! G Y5 p$ h6 ~& w6 M附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数 附录D 演化计算方法课程安排 * _- i3 E- `5 N1 y: Z; j* T参考文献

machuan1214

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悠扬何处寻

演化程序――遗传算法和数据编码的结合

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xxa-ryan

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