有关遗传算法

from911

遗传算法采用实数编码,是怎么做的?有没有例子?

Allos

书名： 遗传算法与工程优化
英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
编号： 11297
- l3 S1 E$ K% u2 p  S" b1 t( |( bISBN：  7302074828
% l5 d$ H( @: J作者： 玄光男 程润伟
译者：   于歆杰 周根贵
出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
4 Z1 w! B5 e: P, ~- L- u开本： 16开
$ X6 G9 f0 w' M! A( r7 K, w
; T: t8 F$ i" M/ T; u内容简介
; b; w) M5 d) Z) W    本书总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章：遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。内容既涵盖了遗传算法在传统优化问题中的新进展，又涉及了目前在供应链和物流研究中相当热门的话题。本书论述严谨、深入浅出，并有大量图形和表格，便于读者深入理解其内容。 本书可供高等院校或科研机构相关专业的高年级本科生、研究生、教师和研究人员参考。
  u9 v: U) |: X$ D
# r* h5 k5 A% q6 ^' e4 ~1 S# c6 h6 T        译者的话

, k% m9 X$ K# X( m& y& X. o序言
1 e2 k6 H+ q, E! O, L
第1章遗传算法的基础
' J  v% B, {( o6 Y/ I8 W
0 l  T( E- a% @1.1引言
, J# ^% J# b+ _7 |0 J" t
1.1.1编码问题
# p% S. ^8 F7 Z. `" o" ?7 Y( ^
1.1.2遗传算子
8 Q; l0 h# h; S  w
1.1.3选择
, O/ X2 k9 x( ^. \
* m3 `* l# w( q- E& D8 x, X* _1.1.4遗传局部搜索
: _* Y: S( E6 _! \$ Q
1.2遗传算法的适应性

1.2.1结构适应性

1.2.2参数适应性

1.2.3模糊逻辑控制器
: v* a4 M8 e$ c& e
1.3遗传优化

- d6 G! N0 R7 H5 I1.3.1全局优化
- q  X% {( n2 |
1.3.2约束优化

( J+ y* p8 A# V8 `" d9 K1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

- P! f/ t! Y- i0 t/ x9 V" A" B1 n1.4近期遗传算法的论文

2 N# q$ Y8 y6 |, h6 j+ v3 b第2章组合优化问题
/ G% o. I: H9 `  n/ O5 x. X
2.1引言
: [" r$ H" V% H$ e# o
2 f6 G% d0 G- X5 z2 o+ ^: ?2.2集覆盖问题
0 }- [8 `" h8 a" a6 o
2.2.1航线机组成员调度问题
( x0 H/ Y" _7 {& L8 b
9 T3 Q8 u8 q5 m3 U4 M7 u8 ^2.2.2遗传表示
. H& E" L' s5 V2 }: h
2.2.3遗传算子
& p( b+ m; F: X; c* \2 ]
0 `" ?* j8 e9 Z; Y2.2.4遗传算法
, z2 R4 p7 i9 {9 y( h' I1 v
2.2.5计算经验
; D% o9 |9 L& r8 J& k' a
2.3装箱问题
# a- K" c" ~# [$ j6 Y6 d. I* p1 d4 ~
2.3.1启发式算法

2.3.2遗传表示

2.3.3遗传算子

2.3.4适应值函数
& C& l$ H4 e- U
. Z6 }( i4 C2 ]2 l0 w: E2.3.5初始化种群
/ ~# J% G- r) Z% i- s( w  B& X0 G& o
2.3.6计算经验
% B6 V. J0 l8 Z! g
2.4背包问题
( [0 E0 p" u5 ]- n  ?
2.4.1多选择背包问题
" v- @0 I# ]4 F: a5 t: @% A) n* [
# e0 Z. P0 L3 H% E& q& l2.4.2多约束背包问题
, Z8 i/ h2 }  r) U. G2 t, R6 {
, z. L) M8 ?6 T2 @! p2.5最小生成树问题

5 J: P9 b+ D4 g6 C  l# `6 ^2.5.1二次最小生成树问题

& \9 ]; b) j% [1 S1 ~2.5.2度约束的最小生成树问题
9 U' L& B/ b+ D  i
6 S2 f) o0 M5 q: E, A8 @/ m  r2.5.3双目标最小生成树问题
' y; U7 ~' ~  W! X& a9 i8 ^; q
第3章多目标优化问题
9 g; u. @% U) g7 A! e* [' U
3.1引言
4 o; Z, ^$ v  s2 j: T
. X, O; H  \4 M& }+ F4 X3.2多目标优化的基本概念
6 q, x9 p: F& z1 r
3.2.1非支配解
' s# Z9 u# I) e# ?
% m+ O: U) {2 y5 y: D3.2.2偏好结构
+ l( |! D5 O. h/ G  y
3.2.3基本求解方法

6 U) I) g6 U/ b* G* |# s7 H( a3.2.4问题的结构和特性
# X" h3 l! K; o6 a0 d- @  @
$ F" X4 A" M+ w. m3.3遗传多目标优化
  q4 G4 J2 U' G( k* a
% y2 q7 R9 D  E4 m3.3.1遗传搜索的特征
; v  G% ~  l3 X! o% N3 _$ @( r
3.3.2适应值分配机制

. d! ]) Y9 t0 p! Z- L3.3.3适应值共享和种群多样性
7 J1 k/ s& w2 ~/ C8 s- o
. o, C8 M9 K0 Y! F$ |3 H3 ^3.3.4Pareto解的概念
6 F7 R) P4 @% M3 t9 D
3.4向量评价遗传算法
; [+ l/ t4 \) _8 o* x  ^
3.5Pareto排序和竞争方法

* X2 {. R: M6 ]2 f& i/ ]: z) g3.5.1Pareto排序方法

$ S4 e* e- B  {- }3.5.2Pareto竞争方法

3.6权重和方法

) o, E# j. \" _. k6 v% V% a3.6.1随机权重方法
. ~' z% {: }2 Y& `& d* {! E& W
3.6.2适应性权重方法

2 g& k/ u- a2 J2 B3.7距离方法

3.7.1距离方法的一般思想

' v0 \5 r6 C* s& H3.7.2计算距离度量
" S6 u9 O1 ~3 w/ N0 v
; [' z  Z( Q( L7 A$ b! ]) f; S3.7.3距离方法的应用

3.8妥协方法

3.9目标规划方法
+ `( \5 f4 h$ F4 j8 d
$ }+ r: e2 V4 P" o第4章模糊优化问题
. d* o  ^. g# f/ @
4.1引言
% U  B( b9 {# I3 A; u
2 `/ _$ C5 }4 o  ~4.2模糊线性规划

# U4 `7 a# d4 g$ f4.2.1模糊线性规划模型
# g+ R- V* |4 U
4.2.2遗传算法方法

4.2.3交互式方法
/ g$ O! {0 ^; E; {
4.2.4数值例子

4.3模糊非线性规划

) n# ^% Z& B) I( Q* z6 O4.3.1非线性规划模型
, V5 S' ?8 h' V/ s" s+ b
" P, x7 |% Q! H+ E5 o* ~4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

4.3.3交互式方法
, V5 t! E! s, X  s+ R, W$ T" w
4.3.4数值例子

4.4模糊非线性混合整数目标规划

( E5 U5 L' T% A- Z4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
: Q3 _+ b2 O2 @  Q" i! I. ?4 L, G
4.4.2遗传算法方法
: Q4 }# r! y- }- [$ `) n
) R& y% G7 z1 |  x: G4.4.3数值例子

! U+ r" T" T5 k) V4.5模糊多目标整数规划

4.5.1问题描述
+ E/ ^% o: c# K1 O% E9 V
  H" G5 |- _* r+ B4.5.2增广的最小最大问题
9 R" H9 C# J9 Y0 h6 \& {  f- q2 l& [
# K9 Z! ?; ?! i( l! T# w" n4.5.3遗传算法方法

4 }1 K- i$ D3 a: S+ D6 C& Q1 [: t4.5.4交互式模糊满意方法

4.5.5数值例子

* e/ ?6 W7 R4 X& p9 C/ x- a第5章可靠性设计问题
6 ^0 @" i7 g/ \
  `; U$ g3 t/ w) _# k3 ^5.1引言
' J' W' O+ d% [# \% f/ O" }  q; I) o
' M* G0 @7 G0 D+ ~5.2网络可靠性设计

+ N6 m: `2 M; z7 H8 `; {5.2.1问题描述

# H" P, T% R( g! J) }) a" p3 U" u6 M7 r5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

5.2.3Deeter和Smith的方法
! L: r8 v" N; o) d& t
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
! x# T2 ?7 p# J' k% N. N
8 S0 g% I- I+ F( d3 U; g6 Y5 c5.3.1双目标网络拓扑设计

5.3.2数值例子

5.4多目标可靠性设计

3 o6 {+ P) z) Q6 p' N( a- C, A: v5.4.1双目标可靠性设计
9 T3 @% w& `1 Z8 n
5.4.2遗传算法方法

  H2 `4 h7 e2 x& t4 `' s( E5.4.3混合遗传算法方法
5 Y; s4 T4 L; v& ]: I
5.4.4带有模糊目标的可
+ ?. w$ r5 f/ y+ K) d9 `4 ^+ M- l
第6章调度问题

  g, A8 {' k0 z2 q6.1引言

6.2作业车间调度

6.2.1基本方法

6.2.2编码

  d% K8 N* N+ Q* p5 e) u( X' E6.2.3适应性遗传算子
9 i' Z$ l" D2 p' ]6 R( s7 X2 K
0 R/ Q, h% L- T6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

6.2.5混合遗传算法
( t8 B* N7 l; A$ z. ~  z3 ], C
6.2.6讨论

1 o& V4 S; F/ ^6 A6.3群体作业调度问题

6.3.1问题的描述和必要条件
4 P3 C  H: y1 Z
6.3.2基本运行
& a2 C( E0 E3 t9 g7 n2 Z
+ S8 d. W3 j; ~# V6.3.3表示

1 C$ t4 n9 P6 e. `1 |' i& D6.3.4评价

6.3.5遗传算子
- D, X) D4 d0 N( j' e
* M% h4 X- x) r6.3.6整体过程

; E% D7 U8 V, C7 b6.3.7数值例子

8 ?/ t7 _. T9 t% z6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码
5 m) @9 E9 j4 g1 y; v  B1 a
% |& O& |* ~4 t$ y2 N0 n5 ~( Z6.4.2遗传算子
" H+ d+ Y9 ?/ Q) p1 E3 D) l' Y
: Y' Y* r; ?8 [8 N" e" l) x6.4.3评价与选择

6.4.4试验结果

& \0 |$ V4 e* Y8 ?6.5并行机器调度
. K; e) N& l, S: `
1 ?9 j( i8 q' M6.5.1支配条件

/ b9 |) p' i% w# g! U/ D6.5.2Memetic算法

6.5.3试验结果
: o0 A- [9 T5 I5 U! k
6.6多处理器调度问题

1 I/ e' J* V1 W/ C& |( S( ]$ W; a6.6.1问题描述与假设

4 w( Q, o7 g% {6 @$ h6.6.2求解MSP的遗传算法
- z! V4 P( Q: N' T  X
6.6.3数值例子
* Y) c+ [5 M1 p% M8 Q
第7章高级运输问题

7.1引言
0 m/ C% I2 W3 W4 C1 V, h
7.1.1运输模型

+ q, T. e  M; ], e" c7.1.2运输问题的构造
; O3 {3 ]5 n# d! n1 B
. F: q) }" Y* J0 M7.2基于生成树的方法
/ k" d" M4 n! R3 J
: v. ~1 h) ~0 d6 O* i7.2.1树的表示
$ [8 Y* B6 `% B* `8 ]
7.2.2初始化

7.2.3遗传运算
) l* A9 C; d/ s
( v4 [: q1 i1 O6 `* D2 {7.2.4评价与选择
( `) ^- }6 h7 W$ M' a
- l6 F+ c: q" y4 B* y! A! Q7.2.5整个算法过程

- M7 r' Y6 M& V) }- t0 X9 R# q" a- Z9 Y7.3多目标运输问题
/ j4 W2 C4 }; Z- k) o' Y
. L* |3 f) B7 b8 k7 m1 H3 m+ n7.3.1问题的描述

7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
. ~; [! v6 P$ U, Q1 z4 S, K
$ x' }; o1 [5 {/ @7 W- I6 K7.3.3数例
- y- D. R, H. z% ]" b
; l4 ~! Y0 f! Y6 \0 H7.4固定费用运输问题

7.4.1数学模型
/ c; N. e+ B1 d+ m+ d' t
7.4.2fcTP问题的难点

7.4.3fcTP的求解方法

7.4.4遗传算法的实现

7.4.5数例

: e2 d0 _  K. E  N; q0 w- [7.5容量限制的工厂选址问题
: M* k  M$ @8 R" R
5 T7 X- V( P! _; a9 l( U& o7.5.1数学模型

8 s* O1 o! a/ a  T; u* R7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
7 l3 e4 P! c$ e2 z
7.5.3数例
2 h7 Q7 b- A  A+ U0 w. O
( H' h# {: A6 B% _7.6带模糊系数的双目标运输问题

7.6.1问题的表述

9 n! k' E: v8 [- a7.6.2排序模糊数
+ X5 t' L3 v' [
& R7 F# @& a/ K7.6.3遗传算法的实现
" q$ k! |7 O  L' `0 S
7.6.4数例
; ]& w4 Y' q7 P6 c
9 w" J( \/ P+ S8 i# w( B: z: E第8章网络设计与路径
! _% B5 a  V* j2 J* m
8.1引言
0 W4 q. a; V8 D: }9 g2 H1 R8 ]
8.2最短路径问题

8.2.1问题描述
: p& [/ ~& {  u. k2 C6 n
8.2.2遗传算法的方法

8 T2 y6 ]4 v8 g$ _9 F- _8.2.3数例

% T0 u+ B, p: z( n8.3有适应能力的网络路由

  \& A, o' |  L8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
. L  g5 K1 t4 X  T0 L
8.3.2染色体表示
2 W9 N( s( N3 n$ R* B
8 ^  J- ?( K7 F% y8.3.3染色体评价

) S" D* X' N; R' m+ y8.3.4遗传算子
2 [/ n8 {# d4 L8 X5 I8 s
; h% \2 b$ J5 d' Y1 G& r! K8.3.5数例
* ~4 _! W6 n4 _, S6 O' Z
, B2 X7 a) ~" Z6 p/ ]8.4集中式网络设计

8.4.1问题的描述

8.4.2遗传算法

- X/ K" v4 r" ]1 T8.4.3数例
% E! I) I0 D  ^9 m! L- N! ~- H
) D9 g2 @' x% z0 p8 g! m8.5计算机网络扩展

& x: D4 G% z2 g) R0 U" s8.5.1问题描述
& K. E2 c; H' Q; ~  _% c
( P8 H& Z* w; z! k8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

8.5.3数例

8.6多阶段工序计划

0 L! w5 G% L7 c" d& j1 A8.6.1问题的描述

1 M0 G1 O4 O$ s, P8.6.2遗传算法

8 @# w6 K+ M+ S* I/ I  r7 R8.6.3数例
6 x$ Y/ M: W; v+ k: D! L& \
8.7网络上的M／G／s队列设备定位

8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法
" k$ g! E+ S) o
) v, K' F. ]9 u0 |7 s8.7.3数例

4 E/ t. J/ c) {5 ?0 ~+ w! K2 j第9章制造元设计
+ }. r" M4 q" u. |7 h
* _) Z0 Y. h; Y' j8 _9.1引言

9.2制造元设计
# [: Y3 h( f# K" t! Y
5 M( X8 T0 u& U# L0 O: p- E, \9.3传统的制造元设计方法

/ g4 E) B& ^  I7 ?( b# G9.3.1相似系数方法
" a5 _6 o$ p$ Y1 k, ~# n5 _7 V
9.3.2基于数组的方法

2 F+ I& ?* ^; {  }9.3.3数学规划方法
' X& F+ M8 y6 T, t% R
+ K8 C$ c* C. s! B5 |' F" \9.3.4图与网络方法

9.4遗传算法方法

: L: \) \+ x- v4 Q3 u- N9.4.1遗传子表示和遗传算子
" k% l- M  m% ^" F( g
9.4.2Joines基于次序的方法

9.4.3Moon和Kim的方法
4 `+ O) V+ y/ P
6 Y; M% b  t$ d8 Q9.4.4Joines的整数规划方法

, \2 b; l8 G3 O( a' T9.4.5其他方法
5 O$ H1 ~, I9 C4 E7 I! A
9.5可选加工计划的制造元设计
. i. @; h+ K% Z* g, |8 t
9.5.1可选操作和机器冗余的结合

9.5.2可选路径的结合

$ n# O' I# t4 c5 `9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
4 K; u# y4 ~0 A; b! l
( x! r3 Q3 }* X/ t9.6独立单元的设计
" P8 M" H' S  J$ x3 T5 j2 d
9.6.1机器类型数最小化的族群构造
9 Q% y/ \8 `( F! a3 b
3 T5 G& [: G' {2 F, R0 Y9.6.2族群数的确定
& F. u1 ?# u! C# m3 R
% _; t) t% q1 [; P9.6.3极小化机器数

% z5 r- W; E+ b1 s+ O4 f9.6.4其他设想

参考文献

索引

simple

回帖看明白了再会亚

netgod

let me see.thanks

yannoble

想求解有关蚁群算法

6 |/ j' s2 d: M1 e

有没有程序代码!!

5 O! V7 {+ A0 {( W

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

. g" ?% c# t. E" S; G

最好是MATLAB源程序

谢谢啊

xiajim

hao

scarman

有关遗传算法的程序实例很多，到网上去下吧

chz0829

请问在哪可以免费下载matlab软件啊？多些了

jinfly4997

好书，可惜又舍不得花钱——实在是有点拮据啊！