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 . F& {. b$ X# J( `5 Q! \" e1?1 简单函数的优化 2 U8 K+ L% J* V& u, X4 q1?1?1 表达 & [8 n& ^0 N8 u7 r# Q1?1?2 初始群体 & z9 }5 X7 E1 J1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 1 U0 _8 Y" T1 A, Z4 H1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 ; @4 ], U+ S( f+ I/ B1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 & A v/ \6 N) ]' h4 q# t1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 0 _9 e, |2 M* S. x第3章 遗传算法的理论基础 9 ^, }# _9 v2 a D& N3 B: H# U第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制 4?2 函数特征 4?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 / o H( \% y. ` z4?5?1 0/1背包问题及测试数据 3 c: P! J0 E9 s) s4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 第二部分 数值优化 7 e5 v* t4 N _) _第5章 二进制编码和浮点编码 5?1 测试例子 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 . y- n+ a. u3 U( f+ @5?2?2 浮点执行 2 ~7 m6 U$ M- X5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 3 g$ W" W* a. q8 B5?3?2 非均匀变异 5 a+ N, p3 w; `% h8 X4 T! d" ^- M' \5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 9 O% D5 C! F& C5 q/ p8 P# G5?5 结论 - V4 b% f* h% |% w第6章 局部微调 6?1 测试例子 6 v& `( r; R' V- H( c0 t6?1?1 线性二次万间颧 9 L( R2 c6 p, P3 J2 p) N5 |6?1?2 收获问题 2 U# w, n$ U& f' H6?1?3 推车问题 % S. w0 g* X, A; [6 `: g% G& Q6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 # F: i! U p3 z$ Z, E; _6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 ' Q0 M0 [0 T1 t+ h6?4?1 线性二次万问题 5 m3 P8 b* V& v9 w2 h" J) c6?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 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 . w2 J4 Q3 d) m. L2 o, L; u7?1?2 算子 # W4 \% u3 S3 l( {% T5 i) W7?1?3 测试GENOCOP 9 O8 E$ T9 k& @7 ~% m$ m. Q& ^7?2 非线性优化GENOCOPII ' X: q9 g1 H/ K. h1 L5 r1 t- h) Q7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 1 t9 Y9 |4 t* N* l% @7?3?2 实算 7?4 其他可能性 / n$ [ l' Z/ C, x/ A, }7?5 GENOCOPIII + I: @1 N1 D$ J6 C, u, k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 8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 第9章 运输问题 4 h d3 K% c, w* D9 s3 a9?1 线性运输问题 ( `* x. y" H1 L: p9?1?1 经典遗传算法 , N% ?' P C$ U7 L3 R# D9?1?2 引入与间题有关的知识 & U' n5 X M% m9?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 % F$ z% w0 i# ]3 O7 m# g. I$ q7 s" t( ^! f9?2?1 表达 . x" J2 D0 L t+ j5 `$ B, `( [+ x9?2?2 初始化 9?2?3 评价 / ]1 _6 p; Z; w4 Y* C' x9?2?4 算子 . T! c: ?3 U: n( r5 f6 Q9?2?5 参数 " }3 j$ N8 X* U9?2?6 测试 - [3 N3 j" f- S8 U9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 2 s- D2 g5 t! {% `" ^, D$ h第10章 货郎担问题 ) H6 k" h+ n; l! p- v5 z第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 3 T4 ]% \* Y! M+ A11?2 时间表问题 : u. @8 f5 z" m2 u& Z0 R1 T11?3 分割对象或图 * n0 Q) d1 a3 j2 `+ e( t11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 ! N+ F* K: \/ Q! G# L- {9 ^11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 . m& p: _2 u" |1 y6 n12?2 Pitt法 - q, b9 p3 G9 C! Q! Z12?3 一个演化程序:GIL系统 ! S/ C9 m0 C9 [7 T+ x12?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 13?1 演化规划 ! x$ J" F) A0 _ }1 ^5 v6 b13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 + F7 g$ l4 S2 i" s第15章 演化程序和启发式方法 & g. g+ y* R: p/ ^9 P' h15?1 技术和启发式规划概述 , G/ M2 m- W' w15?2 可行解和不可行解 ) r& G; j2 `4 |15?3 评价个体的启发式方法 7 M6 m t ^/ Z8 u* W第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 5 O$ c6 o% n3 j7 G' R% p附录B 测试函数 6 x( f+ ]3 D1 d2 w, \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

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哪个出版社？作者何人？

梦中

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jja65

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mark91

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