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 1 P" x: _ S1 [. c6 x第1章 遗传算法的主要特征 1 a0 a+ a) i9 ~5 Y1?1 简单函数的优化 9 e1 ]4 q6 f* [1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 6 ?9 i" R# Y% o# ?3 i( H1?1?6 实算结果 $ `4 e2 [; C2 W+ u; w/ N3 a1?2 囚犯困境 8 q" R1 G& T3 W& n& z, |! U1?2?1 策略表达 - l- B" M) f8 ^1 j. e8 ^1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 9 U6 c2 }1 a" H4 E! N5 K& E T/ z) U1?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 第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 $ J; Y0 y! y. z- M" A: l2 C4?1 取样机制 ( d& j0 M9 u; R+ A! y- C! r4?2 函数特征 4 d+ I9 O4 M' l2 H5 E- Y4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 4?5 遗传算法、约束及背包问题 + g4 j6 ^5 n% w# w' X% u4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?5?2 算法的描述 0 b4 ] p8 l1 C) t _$ k4?5?3 实算与结果 - B$ e" h: n' ~- n4?6 其他思想 + d# Y. d' n4 T4 k第二部分 数值优化 $ h" |' N% G, j! r8 y第5章 二进制编码和浮点编码 6 \9 _) q: y1 |5 U5?1 测试例子 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 ) I/ ^4 F- K, T4 ]2 w; {; I5?3 实算 0 x) f3 ]' Z6 d5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 * u, L2 z5 `/ G' O! c. g( Q6 K4 M/ d3 J5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 : j; b( r; l$ @7 U3 R& A6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 4 O8 J( F8 y$ o) F1 k5 J. N8 P6?2?1 浮点表达 . _6 W5 W, _$ H+ Y z, F: ^6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 4 W2 L5 E! h- M, o4 v+ F6?4 演化程序与其他方法 # ]% k% o2 _1 u6 q q; ~0 u1 G7 r% L6?4?1 线性二次万问题 6?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 ) h. \ U! l) W8 j6?5 结论 ; X) D, a. y F8 v" P1 g ]第7章 处理约束技巧 + U+ S, j5 `' B% t( R8 U, p7?1 一个演化程序GENOCOP系统 M4 f# t4 m1 X* ^2 X" ]$ J0 a7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 % x A/ ^0 T6 R: ]! e7?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 5 [8 x6 C# Q$ P7?3?2 实算 7?4 其他可能性 % E- O* K1 N0 q- p5 W7?5 GENOCOPIII ) |% z* c5 |' p; H3 k9 S" X) y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 3 ^8 v& p+ h7 B5 r8?3 多峰和多目标函数优化 $ ?/ [/ n& m7 r2 q% A1 X8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 2 S( ~& C6 j7 U) E0 s2 P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 - L: Z, I: ]5 H v; ^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 / a8 G; p' l/ }: m* {9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 9?2?6 测试 & j, t4 l9 A* r2 P9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 ! x- Y! i9 d9 k8 _+ A' S第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 ! z8 P, i- ^" @7 C4 k11?1 日程表 11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 - w( V5 |1 e# N3 f. b& H7 c11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 9 Y1 G1 b, e, j5 E: F) v& d12?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 12?4 比较 12?5 REGAL . y# f6 r1 V b+ c第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 1 h1 j+ J- i$ u3 @13?2 遗传规划 / m. u5 c% J$ P6 `第14章 演化程序的等级 " P+ i7 p, z6 y' P' {9 \* d& L* w第15章 演化程序和启发式方法 ' r( z1 y: j! ?8 m$ ^0 m/ K+ y15?1 技术和启发式规划概述 * V/ R q, @# s6 V4 R# r: m15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法 % j/ T# ~ B/ f0 d第16章 结论 6 p6 @# ^* }0 M @: ?附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 $ M ~8 s- u& y0 [8 D( ?附录B 测试函数 3 b: m1 }! s$ M# z/ M" Y附录C 用于约束优化的测试函数 - v, j% S. ?( q9 l' l( |( ]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

悠扬何处寻

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