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》 7 y" h! F2 z: D- e0 A ' B( ?+ z- Z9 I: e7 B" ~7 H

引言 第一部分 遗传算法 ( p( _! N' z, I N3 ?" ^ a' }第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 6 K! V/ n7 D: S; ?1?1?1 表达 % Q7 W2 d$ @- U! _1?1?2 初始群体 , e. G2 L2 l- e* y2 Q1?1?3 评价函数 8 H+ j6 C# p) L1?1?4 遗传算子 6 N8 D6 x- N" w- O: g- _5 f) M* }2 F7 l1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 $ A4 m* g9 I. q/ _9 f* `1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 : e6 |, {5 Z* f7 {1?2?3 实算结果 1?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 ; x, L4 r9 J5 l9 Z第2章 遗传算法的运行步骤 8 c/ ]( G2 C4 T p) q9 W第3章 遗传算法的理论基础 3 a& y0 e/ ~$ m I- I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 : E9 H" D6 H$ I2 l4?4 变群体规模的遗传算法 6 v# ]9 \2 B3 f9 G" I& {; w f. p' H4?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 6 [& T2 C" n1 j7 e% g4?5?3 实算与结果 0 h) y8 R% F v9 W( |& y( H. d4?6 其他思想 7 G4 Y* S% N. {* w( E第二部分 数值优化 6 E& b1 o6 Y- _/ U) O第5章 二进制编码和浮点编码 5?1 测试例子 ! R+ [& y( x1 f. e: C* G, L" s& j& t5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 : g* `: R: ]5 a0 ]/ g$ f/ B( o5?2?2 浮点执行 ) j. y* `; H! y) E9 T6 m- X$ ]. h5?3 实算 4 U! \# N& _/ A6 u( |* F4 j2 b2 E5?3?1 随机变异和杂交 4 a; [: h, O1 Y$ G5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 ) `6 o* n8 c1 j2 Y6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 1 E A6 n3 P) F5 r- U" u; Q6 c6?1?3 推车问题 3 h1 k6 l8 w% K, Z" S' l6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 1 u1 B5 n3 A! a9 m; h6?3 实算和结果 % U& A) A9 m1 `# \' o; B f6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 , M" E6 r' ^' F3 K! o/ s6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 % O6 {% P, f4 _6 r) v6?4?4 非均匀变异的优越性 : n0 i; e; n& T$ A& Q6?5 结论 % b {. J- E _, n第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 3 {0 B1 z Q8 F( H# G% i7 O7 y& o7?1?1 一个例子 : s: X7 p/ j6 r* B" \7 m4 w7?1?2 算子 . G1 O# g6 b2 G0 n b/ \7?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?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 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 0 S; L* n( t# @/ G- E$ b _) E8 j第9章 运输问题 3 y1 u/ _& S. c0 E. {& s8 N9?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 , _4 x. N1 @ w- c/ f" U& v9?1?3 作为表达结构的矩阵 6 U, ^5 S- O3 g& C! p) L. S2 W# x9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 & l, u$ K5 O! [9 l, V) k5 X9?2?4 算子 9?2?5 参数 9 W$ F& n' {' A2 @+ |* L. B9?2?6 测试 A/ i% u# u& B1 c9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 % ^8 S+ ^; s1 T0 I8 \! w第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 4 ]9 O, ]- {5 c+ R11?1 日程表 11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 5 r, Z8 U9 Q, V0 w4 `11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 ; s- `+ Z2 D" U" l! Z+ w r11?5 评述 第12章 机器学习 : W5 k% E8 r/ S, J! b12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 ! J' @7 i& j8 H+ w- o7 z' {12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 ) a2 x6 A y, C* D# N12?3?2 遗传算子 1 ^/ p. d5 Z. i. z* a5 B0 L* I12?4 比较 4 [7 d# U. n' I# }4 f12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 - v5 P- G, @- H9 |( X8 N2 W: X13?2 遗传规划 / k8 y8 y7 y" J$ @# q第14章 演化程序的等级 ) B) F1 f2 s% [9 m第15章 演化程序和启发式方法 ; R% [% s" t* s15?1 技术和启发式规划概述 15?2 可行解和不可行解 15?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 % v% Q7 s4 c' H. B6 H附录C 用于约束优化的测试函数 * p" H4 S5 ~ m& v附录D 演化计算方法课程安排 参考文献

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梦中

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jja65

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hwentao

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mark91

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