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》 " S/ f& g, R8 }# D6 b) |# p9 y

引言 第一部分 遗传算法 ' x5 M) U5 N' V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 % r1 T) y( F7 z& J5 M ?1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 ! x" S( L% Q& m. |/ ~ e% M. u1?1?4 遗传算子 ) b# N" D& A: r( P h6 L1?1?5 参数 , J/ |$ P, N) g6 l: X$ G/ G1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 / h4 v" m2 @4 E! z! y( S( I1?2?2 遗传算法的轮廓 & d* C5 l+ p3 T- u* i3 O1?2?3 实算结果 $ l6 P1 {4 J" V% _! F. E9 f1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 * ~0 q' y4 [ y1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础 4 `! f# {3 P( k( o5 D9 y第4章 遗传算法的典型专题 ; g% C6 `/ p0 W" \: W4?1 取样机制 - q; H' s2 F1 L1 P7 e. i5 Q7 c# J4?2 函数特征 4?3 收缩映射遗传算法 ) D# q3 w& N8 S `+ E4 H4?4 变群体规模的遗传算法 * F1 U5 E; O9 D$ [8 N8 [' Q0 J4?5 遗传算法、约束及背包问题 5 r! v$ a5 U" Y: g4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?5?2 算法的描述 2 e$ L* j0 a1 b5 c4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 0 `) X$ s* M3 T2 S第二部分 数值优化 $ q( ]7 F! D: w1 C) k+ J& \, N% [第5章 二进制编码和浮点编码 0 g) W' I/ a1 t( N' u0 _# M5?1 测试例子 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 q2 \! x7 |& s. v" t5?2?2 浮点执行 5?3 实算 " G# t$ `0 F' f" P5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 9 T6 p0 ] C3 L5?4 执行时间 / E# n& c1 p' T/ z6 |% @5?5 结论 6 T/ f8 V3 c: `1 q7 C- p! y第6章 局部微调 ' o5 n# s1 T( _: v' x2 }6?1 测试例子 / B; [3 k+ h. N" X L: t6?1?1 线性二次万间颧 * T' K. R q8 r5 W. V$ f1 ^- G7 K6?1?2 收获问题 7 R+ b9 v0 ^+ R6 e6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 9 ?* w; l8 ?+ _* J. G0 [6?2?1 浮点表达 9 k6 ^+ y0 q- n9 w9 t: K6?2?2 特殊算子 2 ?! m) A) s3 I5 D- J6?3 实算和结果 . ^8 w- c4 \9 l6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 , S% q% v( l' p3 N1 X6?4?2 收获问题 ) s* k) O7 |0 _. T' \* F6?4?3 推车问题 5 e5 [4 X+ k8 ?. c6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 ; v" {$ F* I6 a$ I# w5 E. X第7章 处理约束技巧 0 z0 i; x8 g/ q7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 - j7 i {" ]+ K7?1?2 算子 6 G0 ~, | }% t) u* r7?1?3 测试GENOCOP ( W9 A& e7 }% `/ A8 t+ P7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 9 j) g! v( j" J$ H( V7?3?1 五个测试实例 % l6 E5 Q& n, k$ V# E; ~7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII : W# R4 b2 s B& {! F( g# _第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 ; z$ i: E- J& q, R4 ?4 o8?2 演化策略和遗传算法的比较 4 x) x& @ @: P; c8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 . q& v3 j6 X8 M) R1 g4 K+ `+ t8?3?2 多目标优化 ) h% {3 Y7 F% m; a+ y- C8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 : T" x h8 D( K' l! e: C% [/ N/ Q9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 + |! J H1 C! E( M! d, g6 K9?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 * O5 U+ V$ n4 {$ {" a- @9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 $ n$ y3 ^* [" L3 v0 d9?2?5 参数 % ^- N! g' C" R% m" J3 o3 f# p; `9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 _( ^2 ?' n' U# B" b9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 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 + B% `! Y( }9 u* j( v1 |5 p1 q$ p9 O11?3 分割对象或图 4 w. j5 O$ G1 i11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 3 D# u' F# j% f12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 & i p& o/ K" U4 i1 @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 13?1 演化规划 6 f0 X. c q6 R- s0 i( V+ F13?2 遗传规划 W& |+ Q% M* b, l8 c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 ( A- `# F( m1 }/ ?; w15?2 可行解和不可行解 % p2 h$ T7 S8 A2 k) n; p15?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 附录B 测试函数 ' `, p( p. I* R( h) G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 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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