遗传算法好书推荐

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* @3 u# [7 f4 I# S7 g! F& c- x' l* N& F3 m! r5 L8 o( q% K* I# |, G; z# E) H+ M; m9 r) M$ n3 e5 L% D/ w. F6 o6 E) m0 N% I+ |3 m/ q, y+ H) b1 a" w! C5 b# A

《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 1?1?1 表达 " c. D7 X# V! `0 k* m* B1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 # ~3 _" e: x$ _7 ?1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 + U8 W; u' _3 U" |! m* \1?2 囚犯困境 2 l2 m- Z9 j- P3 ~, F) g' h, A. b1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 4 b, L9 D4 s( g4 f7 l0 |, @1?2?3 实算结果 / e% U, R7 b* n6 S6 Q% O& Z: B% x( Y1?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 7 y/ l. Z }( X6 [第3章 遗传算法的理论基础 2 z M* d, O* r" ~; N/ Y第4章 遗传算法的典型专题 1 D1 r% [& r9 A# U) L; ]4?1 取样机制 4?2 函数特征 9 U8 H8 ^7 [- b6 v4?3 收缩映射遗传算法 # ^$ w7 z) m1 L( u2 \4?4 变群体规模的遗传算法 / K6 h b3 L+ V, I$ D7 {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 $ e1 ^" R+ ^. v1 L8 K- M4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 9 p5 \' H' L3 K3 i第二部分 数值优化 & X7 a8 [- ]* C第5章 二进制编码和浮点编码 . R9 {. k: W; y" E' W7 l+ x0 a5?1 测试例子 5?2 两种执行 8 c6 a# m7 \& c# {( I3 O5?2?1 二进制执行 ) c; E Z `# u$ u$ M0 M5?2?2 浮点执行 5?3 实算 2 E0 T# ?5 o6 R& b p- q; |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 . F2 ~9 D# j, X0 a S5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 6?1 测试例子 3 y1 x& x. o% H/ n8 q( |6?1?1 线性二次万间颧 . n# [$ r/ g. g% [& y0 a6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 l3 J' W8 q1 S) P' O" i- ?6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 3 r& y- C2 }4 d& c* Z6?4 演化程序与其他方法 4 o/ g. Y) r. k! P8 W6?4?1 线性二次万问题 ) w- h) Y; V. D% m& G6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧 , }3 J* E+ f6 U7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7 P# M6 A$ k/ J" R$ l7 U c/ R7?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 7 H6 T/ Q% B" T( m) ^* e7?3?2 实算 ( R& Y2 a/ S ~" e0 S2 k7?4 其他可能性 # \ O& A# s9 J) y: Q7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 ; o! r' { s9 g- `+ Y/ x+ G7 J$ s8?1 演化策略的进展 * _8 @4 y& w) B- ~9 j7 W: o5 ^8?2 演化策略和遗传算法的比较 9 d7 G* }* c" S: }6 v5 n6 s; F/ d4 e, U8?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 8?4 其他演化程序 5 r( ], [2 g& _& `! V/ B6 x9 d第三部分 演化程序 第9章 运输问题 % ~3 u6 ]8 z& i1 o( G6 d! R6 K+ T9?1 线性运输问题 ; }' e) ^* E0 E H! ^7 s6 w9?1?1 经典遗传算法 * r0 H0 v* [, _9 l, Y1 q: l9?1?2 引入与间题有关的知识 & `! N+ ^6 N# G# d$ |* j- w9?1?3 作为表达结构的矩阵 + Y' q0 u# E7 ?+ S0 Y; f2 A( M9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 h3 o6 s' u8 Q' K i6 }" @/ J9?2?2 初始化 , H" F# X. d. d' c5 O9?2?3 评价 ! @% E4 i7 v6 k5 ?" n9?2?4 算子 . c7 Z3 y2 @7 J# c9?2?5 参数 3 ~5 Z( x; ^, @- R* c; _4 m9?2?6 测试 # w/ W! ^1 ?; i% }* C9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 0 Y5 I# S6 z9 ^! `0 Z$ o第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 ' T+ k, g) H3 {1 g8 C2 [" Q11?2 时间表问题 % |' h. d& ]. @+ {( _7 ?9 S11?3 分割对象或图 % o/ j! R+ ~, e) Z5 M9 m- v1 P11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述 - K x3 j3 D) z, K- G& Q第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 $ q3 G: \# X+ s% B* k, n! d12?3?1 数据编码 7 I! r3 H: d* L* x- q$ F* Y, {' G12?3?2 遗传算子 ( r# n V6 f0 V0 ~0 [# F* z/ A12?4 比较 d7 d9 q: w" X) y5 A7 ~12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 9 z" Q% |8 ^1 g& d13?1 演化规划 13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法 & w. G$ C9 m5 D' r: Y2 o15?1 技术和启发式规划概述 # x7 U, V' F. L. b2 Q- R+ y15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法 , p! Y2 T4 b6 K0 {3 @6 Z% Z0 I第16章 结论 2 M- S i: o- j( d! D. m/ x附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 0 G# i- Q# I S9 }& `% V附录C 用于约束优化的测试函数 2 D/ n( x0 w" h% T; O3 M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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