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书名： 遗传算法与工程优化 4 z1 {8 p. u$ J# j1 Z! j: h: _
英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
$ T1 y5 p0 I7 ~- F* e( q+ D编号： 11297 7 u$ _, m# ^8 @; _& Q
ISBN： 7302074828
" w- {: |* }# f9 }作者： 玄光男 程润伟 ' J0 ] {- o+ k5 {8 ?: ^7 D6 \& j
译者： 于歆杰 周根贵
9 I# B1 O$ T4 d) n% E出版社： 清华大学出版社
; F4 R* Q+ `/ d7 {4 l/ S系列丛书：
! b; v7 I# u- i出版日期： 2004 年 2 月
4 }9 E( W& F$ p" \. u印刷日期： 2004 年 2 月
" x& d9 i u* W( ?% [9 T页数： 391
3 ]& [+ W4 ~2 a; y( h) ~( f' w开本： 16开 ! E. s% J4 Q% B6 [; q8 Z
. Z2 V7 r1 x( T# G
内容简介
$ d7 p% w- e! I3 d5 i 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。 : t! b5 }" f& a* d" B& F
: B1 Y% V; O: z6 k9 F4 c/ R 译者的话8 O. p3 Z( E: P* l8 Z
; p/ F2 a8 l8 ?6 A
序言 ^7 J9 I. o: p% a
7 _5 |% S- _: M: [$ k" [7 H
第1章遗传算法的基础
6 U% |$ b( i$ ^- r3 e5 R/ P. a4 D8 W3 h3 z/ h( J
1.1引言+ K, p, X) b0 n8 k5 N8 a
9 ~# ?; n" t- M1 ]1.1.1编码问题
1 @8 \# r9 R6 t1 j1 d( D" v" Z" w
1.1.2遗传算子, h2 ]: a. Z* a% [" \4 T
3 p4 M; {9 i0 p( [/ e4 Q, P
1.1.3选择. l9 e* {8 {! u0 z
3 E' q/ t& D6 m0 l1.1.4遗传局部搜索# N- ^1 ]) g2 _
; E) C, z; B |4 r2 s) \, b
1.2遗传算法的适应性& L' X" v* [' J. T9 O
! M% y( O4 { r) m1.2.1结构适应性9 S. a `% d- p1 |1 G
* t! k9 P: t. V& K& n, x
1.2.2参数适应性3 M& o! |/ t4 h# o8 q3 N- Y6 T1 ^
! P+ O' G3 V& V b9 \& B
1.2.3模糊逻辑控制器
* f1 ?# w0 O1 E3 ^. S. [7 J/ b; Z9 t+ X7 A
1.3遗传优化
6 [- ^# R9 t8 b9 l+ h7 [! I8 V0 R& R4 [. T" _7 x! e2 L8 k0 t
1.3.1全局优化
C' f/ E# U- x x+ P2 n/ }( q5 _
* w$ }, x! x5 v1 C: T M1.3.2约束优化5 v7 Y+ h, {7 ]1 L
6 ^* ^3 P$ p1 e! T* w- B5 p1.3.3组合优化
3 [3 J8 P: _4 s$ Z" D9 `# y% E( B z0 @! @+ l( m6 j
1.3.4多目标优化
$ i2 _( C% M$ h. \
! [9 X: R9 O5 r) H1.4近期遗传算法的论文2 ]; P+ f+ D4 e9 {2 H
- Y% B: Z& b/ K2 a6 `5 v7 a6 z, H& U第2章组合优化问题: Q" x8 M( c7 b% k. x# ]
- k4 g' E& A9 x) p q
2.1引言
" |0 m3 O( L5 `0 a% ?) z: P' r B( @. L
2.2集覆盖问题3 l/ N: F/ F& V s, n8 n8 @$ A, p& W
7 O" [) Q- \& c+ C, C7 R; H
2.2.1航线机组成员调度问题
" C; g0 |! L+ J- k5 y
, ^' [ ]; L# v2.2.2遗传表示4 y2 n' j c, p9 h( R$ j; Y% G0 U
6 j H- D A% W- i/ w' d2.2.3遗传算子
4 ^$ S% N- n+ ^
* B" q: k) C% K; Z! q2.2.4遗传算法
. }: _9 i$ A) C' W% g. ?* D2 e+ F8 o+ F) A; r1 o# J
2.2.5计算经验7 C) N; Y L( I9 r
/ m9 B! J2 k4 Z* b( _; k9 ]2.3装箱问题
+ e% v1 F2 ~' e) {5 J5 O+ q# N
* l! R4 } r* c1 N) ]6 H2.3.1启发式算法/ F# R2 p1 M& l
, m L! {4 Z" X2 N) ~8 B
2.3.2遗传表示
7 W1 q7 D+ I! D8 k; ?. |( [! |: Z- i: T6 R
2.3.3遗传算子
3 g9 n- y H4 T5 k
, X. p" z: k! V& B1 R9 ?2.3.4适应值函数 s; G% E9 g1 h, z0 [5 j% w
' Q2 H" y7 H2 m1 ~4 c$ x z
2.3.5初始化种群
) a! b8 c* R4 m: P
$ m) M: X7 e& T5 h2.3.6计算经验 M+ H/ Q2 A) q4 [
7 m6 g! }- Y' a7 L# ]. h
2.4背包问题
7 D- I3 u% }6 @& ~7 J
( Q! d- Y* C9 r; i: Q2.4.1多选择背包问题/ S8 m. @3 B ]% u* E
* F) F, ?1 B% X: {' q, a2.4.2多约束背包问题
( J, ~" z/ V: |& D# S8 h: m$ Y/ A/ ]* e( o& t
2.5最小生成树问题
$ ?. J, f: J8 `% `$ m8 D% D
# r" V [# H6 J% y0 p. d5 q2.5.1二次最小生成树问题2 p7 ?( W% z/ M* A
8 G! ?" [6 ]% K! u1 N2.5.2度约束的最小生成树问题7 ~' m. F- ]# z( w8 l- X* P
' P6 c6 T! b% l7 X/ I* w( K2.5.3双目标最小生成树问题; U/ _9 L8 t% ?8 M' C& ?+ i
2 i u$ M4 a9 O& [# l- h0 s
第3章多目标优化问题; l. O* K( ~0 z' [
' p+ B4 ~4 r( q$ `# |
3.1引言
0 b& r/ k2 e6 C- M! ?; ~. e, A- Y7 f& k4 P+ o8 Z" p. X/ d+ K2 u
3.2多目标优化的基本概念
0 i) ^# x& I+ N4 j! F0 t" [
+ o! I5 p2 u/ q" F% f3 [- [3.2.1非支配解+ C$ D5 m5 j# @. Q% d
# q; ^; l# y8 @0 a) f3 g( ^& t3.2.2偏好结构6 I) o1 l! b4 t
' {3 I) H" D: ^3 o+ b2 @5 O
3.2.3基本求解方法, I7 F# l' E6 s U6 C% v7 I
5 D+ `7 z% \' o4 ?/ w; l
3.2.4问题的结构和特性
7 `- f; d7 ~. G3 O7 q; C
" p* j# v! t+ t' d f& t! A D3.3遗传多目标优化
5 | H! m. O a" ^4 j0 l$ V8 u. l6 e7 p" t. q8 H
3.3.1遗传搜索的特征9 y' g# F# M) O7 M8 \+ E
5 F9 @) i' W* A2 m0 o3.3.2适应值分配机制4 n* F9 _6 `7 M0 b
4 O9 r. N) F' c- o+ _* r
3.3.3适应值共享和种群多样性! r& R" `: x2 m! `# j+ s
: V g! t6 \3 U0 s
3.3.4Pareto解的概念3 s2 K# g! H: N( o
+ ^" b7 U2 S9 F+ Y1 o3.4向量评价遗传算法% Z4 t5 |7 y; u ], y5 P: s
5 ~- H) \0 C1 X+ J3.5Pareto排序和竞争方法
$ c8 \7 _; }1 j' p: Y+ r7 O2 W. B6 j# d
3.5.1Pareto排序方法8 Y {6 g! g* [' `8 S3 l
( G& Z3 A& I6 M. L! V e5 _6 @+ L% v
3.5.2Pareto竞争方法
' A) i" b1 q+ L3 `" `4 ?) g1 j( _: o! e; @) G
3.6权重和方法- E0 [& k6 v$ d3 U0 \6 ~; ~8 p* Y
2 P, p; Z; s9 `) e6 U
3.6.1随机权重方法
, B; A. y+ e; `# i
0 |4 Z9 U+ t d+ @) c ~3.6.2适应性权重方法; q1 u/ B) r v% ^
`! E- `+ M* p+ F, \6 j3.7距离方法+ U+ e+ T+ k n8 @
/ r) H6 L u6 L7 i
3.7.1距离方法的一般思想2 e, }5 D1 b) B# a# ?. M: i+ U
8 g$ y+ G" J. E) N4 v, N
3.7.2计算距离度量
+ i2 x Y9 \) j1 N. K! d9 I h
( |% V; @! K/ A; N: h) U3.7.3距离方法的应用8 [/ Z1 ]; J3 U/ c: I# F
+ P" d; f9 P& V+ Y; U7 f* Q
3.8妥协方法
( N$ }+ z6 Z5 ~! c9 u
0 {, J3 R3 \, w' T3.9目标规划方法& _- q# P$ h: a/ j: k( U
+ j6 \) T7 M/ j+ a; c
第4章模糊优化问题0 O: Y3 t- }* \1 S) X$ n* B4 z
! M5 |- V5 z# a% g( C' H3 J8 _
4.1引言) n( I; A5 Q" l
: {" m% ]$ S1 d1 d4.2模糊线性规划 ?* [9 C+ I0 l# i
7 T' `8 ^# P" {) ?& v5 ^& ~5 n4.2.1模糊线性规划模型
0 T" B. E' R+ W& o# n9 F+ f
/ I" h7 h5 w# l" V; G0 g4.2.2遗传算法方法
9 B( z' o& u! C/ x
7 {# a4 s5 r2 D4.2.3交互式方法3 K) O; \, f8 W) Z5 z n0 a3 h
8 q2 G$ Q& F; g! K( w% S
4.2.4数值例子# A8 H2 [8 }4 ?0 p9 Z
2 _; d. C+ t g4 h! `
4.3模糊非线性规划
% C! U: W- l3 l6 R$ d! ~3 \5 D$ R, I. j; Y
4.3.1非线性规划模型* w$ }6 H1 L& h
; [4 E% E$ H ~3 b0 s2 I" {9 R4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
9 z& `( Z2 c1 }/ M. O+ Y0 g
, B% \* W* c' N/ z, w8 D5 n4.3.3交互式方法, _* |6 p$ x) l- \5 ^: g6 `
4 i9 y* _4 f. X$ j5 I4.3.4数值例子
' v9 g5 y I- o" _7 W3 v$ h
4 v! Y( e0 b- J, ]4.4模糊非线性混合整数目标规划. V) a9 I& K5 b: U. p
) ?3 a" J% \# V
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型! h$ g4 G% L [9 I/ S- i! Y# G* j
: B3 d; }8 f- }' k) y
4.4.2遗传算法方法
6 Y) e8 }2 S, X' }2 L: y: X2 c2 `% `! ^: t- b
4.4.3数值例子
1 Z- P" a+ z6 F" q: i2 t; J" m* r6 r
% c$ G& p. g8 d) {) u z( a. r4.5模糊多目标整数规划2 x6 q K6 ?. U8 F3 c: I6 N
" U8 V! L8 q K0 ]4 B: D4.5.1问题描述) T+ ^% {- r8 ?. e
0 u9 C: Q3 T7 _2 U$ ]
4.5.2增广的最小最大问题, m; Z7 Q1 x5 Y0 a# N& o2 S9 V
# j* V+ `7 x( y, X# b' L4.5.3遗传算法方法
9 Y% J; e% J6 |# h. O
5 C7 O( E" k: L& N! H7 S h; X4.5.4交互式模糊满意方法4 G' R3 i4 b# M7 L4 a2 x3 m
' P& R' n8 i2 Q p. |. _+ `
4.5.5数值例子2 T) R, C4 _$ g. K" Q
. g2 X3 a) X& L$ g( ~- q! [1 W第5章可靠性设计问题
1 v, m2 p+ W- t" A) }' P' m8 Y# N W; e/ E. a
5.1引言7 ]9 W, |' q' Z# r; t# f$ `
& R& ^8 V, K) ^) A# v
5.2网络可靠性设计
; N L: E- j" a8 }, X: Q" M1 X
5.2.1问题描述- |( A% W7 |" ]8 H, H
2 C6 j7 ?: W3 b- E* {5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法# O8 Z, Z4 T) z8 `# G3 H" {
0 P( w- ?% f7 `! L: d" j* W
5.2.3Deeter和Smith的方法$ W. q- t4 W' g. V9 ~
. J& m D4 {/ U! @$ M# ^5.3基于树的网络可靠性和局域网设计) X' o0 r0 O, M; T2 v8 r3 F
' @1 {% N4 g; \5 r% q1 e$ w5.3.1双目标网络拓扑设计
' Q& ]$ i( ]4 a0 q' |: x
7 }) W. Y+ } X: E% Q) `5.3.2数值例子
V, a/ ]/ s6 _% a. o' R
: F$ x7 x4 F9 b6 s7 p5.4多目标可靠性设计
& M) A$ o4 _/ J$ b% n8 S* y8 a% ]9 t0 D9 R G/ j6 R# w) |
5.4.1双目标可靠性设计
, Q" [! W, c* X6 f# T3 p+ G$ l; _5 M7 _. Q% l7 U0 O
5.4.2遗传算法方法9 W. l G& F4 m- |; ?5 y+ @6 {% n
6 q/ X3 \6 N8 d5 k6 l5.4.3混合遗传算法方法
3 R* \% W+ B, ]4 w7 k. o* V, ]4 \; Z" J( Y( Z0 m1 g
5.4.4带有模糊目标的可( @2 g3 X4 ?. r0 i* S
7 m# L, D# S/ g' }第6章调度问题# o" D I$ J* l( [
# ~0 h( [5 R5 o6.1引言! C6 c4 s# L5 S i: o
8 V r1 i# O/ R+ {9 Y1 @
6.2作业车间调度/ Y* |) g4 u5 r' ?' R( o
9 r9 ]: z* C5 {$ g
6.2.1基本方法) K& Z9 t+ ^4 l! r: k; V8 g
" e/ b; v; f# W0 w; y
6.2.2编码; u& Z5 a$ |% {
7 u8 v& j7 H) T7 }3 S# g6.2.3适应性遗传算子8 g; v/ B. q7 M7 ~6 z
( ~- q# O1 t, n5 i$ R3 [6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子! A4 t3 Q* ~* Y7 D' ~
7 E& J+ _' u0 K2 {; s: J6.2.5混合遗传算法
% A( l# N; @' ]5 L
% o2 t6 l% Q: c- P6.2.6讨论; S% v9 J! w- \$ N( G9 I* o/ u
( i3 Y* i: @0 {' V
6.3群体作业调度问题9 \: e$ {, M. u- @: m
" b7 j4 E& ]/ g
6.3.1问题的描述和必要条件0 f7 p2 V, ]. ` t5 D
( ^8 e+ F# t+ B& h% Z6 f6.3.2基本运行( E' T8 L/ S- l$ C
' x) y+ P4 F# D+ \" D- p4 c# d* a
6.3.3表示
- N/ o& c! Q' x2 t# S3 \; X: {3 H
3 q3 e J1 d) ?, V% n6.3.4评价
6 }- E, S6 J/ d. ?+ A: h5 _; W {3 a( K$ B" a8 |" X' B
6.3.5遗传算子" M1 r0 @! w/ w" D
* ] u3 C# q& f- B; r& M8 ]+ x4 f& s) f8 |
6.3.6整体过程
! w( \# L1 N+ E4 W) O+ c
V5 C# A0 J0 h8 q6.3.7数值例子
m; k! h) |& t* A
$ o; t6 s I3 `! X5 d& y. U6.4资源约束的项目调度
m- y8 O$ S) z# \; A! J! t, U% _7 E0 \$ v( i% {7 k2 _8 B4 Z
6.4.1基于优先权的编码) K# j+ y7 Y- v- n0 @2 H
( W) a) g3 A& k2 E5 r2 {
6.4.2遗传算子
. ~9 Q5 z& [4 d% T9 L8 K% f. T* C
6.4.3评价与选择, F6 c! \, f. W) Q% L
: ]" a; o1 U9 E8 K4 X
6.4.4试验结果
H9 x- I" A1 O7 M
$ P; I X/ r( _4 E; r7 e; H7 f6.5并行机器调度
1 f8 J4 ]2 j" s) t6 p7 ?9 Z; X2 R1 A8 Q
6.5.1支配条件/ Y& ^' [/ J( D5 j- l
3 M% S9 {! p/ C( o; i$ k
6.5.2Memetic算法+ z7 i u! d( _
, v9 a6 b4 m3 k* R1 m* E' O8 w6.5.3试验结果! z+ K2 i$ ^+ T# {5 u, o: I
z" X8 f, H( Y! y& K# t6 [6.6多处理器调度问题
* l/ |/ p& ^: N$ w7 Z) h
: o7 J- y# _; i$ u- g4 B- x" N) Q6.6.1问题描述与假设
# F% P- L$ Q. L% D7 j. m Y. v3 e: L
& q" [5 a2 T0 u; S. i8 t3 k/ \ ?# [6.6.2求解MSP的遗传算法" c$ I1 }* y4 c5 Y( q( k) B
( `6 A3 z5 J; S: m) q6.6.3数值例子* j7 i3 z" ?$ K. g
' z1 m. C. }4 H& O) h3 O( U7 S
第7章高级运输问题/ O2 b. F( N9 c6 c8 K! p, i
5 a/ X9 f4 o+ v, f1 z& v- t p$ e7 u' Y7.1引言) }3 Z6 q4 B, ?* I0 K# m- Y/ q! f
: Z! q* Z. a8 r3 s4 b
7.1.1运输模型
. t6 b' N1 j2 [' p5 j2 L6 r0 s" s8 t+ T
7.1.2运输问题的构造& g6 K) q# o* ?0 \8 B- `+ N& b
; s+ y( S6 F: Z
7.2基于生成树的方法
- T# ?& G" P& ~% Q( D5 _: v
4 N, b& ~" f* ^0 n, j% r( P! A7.2.1树的表示! U, l' T# H+ ~( [' b
0 u- T. t% H* e0 A% @' p3 D7.2.2初始化
) U9 Y, i% B$ N% s4 R$ M9 L
" M5 u/ U/ a `" O" [4 g S R. d7.2.3遗传运算
+ q# k% A+ O, \; m& i8 L
# v; O( U' A) d: o7.2.4评价与选择: _4 l( m; r: i2 X, ~1 y2 e2 _" J
9 B$ [/ X% ?& A2 F [! g: s- K% H7.2.5整个算法过程$ d& E9 G" \; l( m
. W2 w5 H7 S. z4 x3 v, s7.3多目标运输问题) C$ X+ Z& S/ p
: S% o: N" n7 R7.3.1问题的描述: C' v4 T! K; _
' a& V5 u0 k8 K9 o9 v) {6 y8 l' Y7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
: M. s% N7 h3 h1 ?% Y! s. a% N# l! X- [2 f: v
7.3.3数例9 F O* F0 ?0 w% ^; l& C/ R o
% p- u7 z+ E; w+ |9 z2 ?
7.4固定费用运输问题
( U8 ^. M) k, m k, f/ K4 T# b* t; t( j+ R8 D9 C. |
7.4.1数学模型' u* I, P6 p6 `9 |1 O: c2 e
" S( e$ |" W. @ ]7 _' h' R( B- O7.4.2fcTP问题的难点
4 Z! G+ u6 V R) V( I. ]3 \7 b( S' t- X# r1 Q* Q
7.4.3fcTP的求解方法$ ?* t' y3 w: C
8 n5 c$ I3 O# @& H
7.4.4遗传算法的实现$ ?2 n$ l9 c9 k6 [
5 @' H& u$ L: _# `9 C! }' m
7.4.5数例* N/ O! w; O9 j h
! [5 N9 W6 r/ i' F7 _9 s
7.5容量限制的工厂选址问题
" J% q+ N& j1 Z& Q7 L, N. n
2 T0 m) |. V- Q. C3 n7.5.1数学模型# P( p0 Z6 K" j2 S% r
4 {" s' L& F4 M4 p) F
7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法% ?* x; ]& z9 d. A
/ L) O# `3 h6 L# h! W6 l7.5.3数例
: H( _9 F7 i. f5 k4 b
6 D. _8 A- n, q: Z1 N7.6带模糊系数的双目标运输问题
! [ N5 v* S8 m+ D+ W
% a) N+ b9 n* p8 c2 t7.6.1问题的表述5 L4 q/ v4 J2 ^) z9 E* \
& J, z) I" x' |7.6.2排序模糊数
) I$ A& t( N. o* J
6 ]+ w2 A3 f2 ?/ u; m/ ]7.6.3遗传算法的实现
* n2 u7 e" B! {( [0 ~' x
8 F; k2 z2 F6 K$ y$ H1 x0 h- s7.6.4数例
+ C9 T5 D$ }5 y2 R# w8 W/ \# V+ m) F7 c
第8章网络设计与路径% M0 |% \$ B8 G: Z
x) M; D6 |' \, w% {8 ?$ l9 T$ e! Z
8.1引言
. x6 |% E' H0 a v3 b' h) C9 G* b5 q* }* A5 s2 S
8.2最短路径问题' x+ G! G M/ C' G$ f3 g" }; j
( v! F) K9 L$ N8 W; J! f# @' f+ {
8.2.1问题描述8 c+ m' D: [3 V2 G6 {8 w S
: i' U3 {/ }2 W& Q* Y, P s! y6 ^
8.2.2遗传算法的方法
" z& W% r/ i3 K' O- K) S5 \, x0 _2 C$ |
8.2.3数例
5 P9 h9 h7 {7 O; E/ C1 q7 d2 Z: V. i3 k( j
8.3有适应能力的网络路由) b+ h, i5 w7 x' L
+ i+ q0 H, u$ S; P) q& k" X
8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由# G. f6 u# [2 F/ N# F* I( g7 o' Z
' Y, Y; `) X, ]8.3.2染色体表示9 o3 T0 H' X, I( s- a( B& H- K
) s: P& f. m" X
8.3.3染色体评价- }3 U# m5 O) J0 [! T C
1 s2 I! Z) b/ n. W' V. H1 n8.3.4遗传算子
6 B3 Q+ L$ r! m2 P
& M, ?# j% ^7 {1 I8.3.5数例
. q# @; ?. A' x% r
! ~, C- I! O0 y6 w& ~6 E) W8.4集中式网络设计
/ c' O% c% v+ }* [9 H! } Q9 g- k \; ]7 d6 r% l2 \) d% X& V6 k! @
8.4.1问题的描述3 p4 ]2 A, ]9 ~) a% U' \6 { a
7 _$ F8 Q7 U1 Z7 h/ ~" ^& J. R; ?
8.4.2遗传算法: ]/ W) x) C7 U5 U0 y6 D" L" ?
: \! K. b& p5 d8.4.3数例" @+ f, {4 l0 a1 \: P- J1 v: N }$ D
$ E$ o. q! E- t! X% k5 a# H; O
8.5计算机网络扩展
$ Z% f n5 ~9 h9 a( D% P. Y* R0 j: d
8.5.1问题描述
, j! M" R5 G, U! R/ n( y# D' P& N7 Y+ c2 a# z) B2 u( c
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法& `+ V$ } g/ s7 A; P* }) l' e1 P
1 i+ a0 s) p4 p7 L: L& I- {8.5.3数例0 L, c3 b( C* V. Y+ r, x# i
# R* e9 L) I1 n% Q# l( i
8.6多阶段工序计划
$ B0 q8 }5 C+ x% G
1 ]" G1 g* x' _/ x' G8.6.1问题的描述
+ ^# j& h E0 G8 F* \# u2 c7 w
$ @. P& n( }, t# q" L; f$ z8.6.2遗传算法
; a" l3 @3 }/ Q7 R0 c3 h( E* N4 x9 H% w2 a6 R. t; j) i
8.6.3数例0 c& q- r& A: [3 Q0 f
^/ J3 w+ L/ h/ O h8.7网络上的M／G／s队列设备定位! G% |6 A5 R" R) [& Y. Z$ \0 S
4 D% m' R% {8 h8 |6 G0 P5 d) s( Q8.7.1问题的描述9 r- L% u3 U5 F+ s! m, }/ _
# Q4 q( @% I0 g% U) Y: F4 _8.7.2进化计算方法 `5 V. R8 j3 D7 F9 g$ k
1 W9 X3 D; j P1 T3 t8.7.3数例9 K' U5 H5 r; w2 L
1 J; K3 n5 _' V
第9章制造元设计+ t- }, @9 V6 p" t
; f, P: }$ {1 Q' H9.1引言1 q7 M; L/ v4 H) {0 g# z6 S
: U6 {) u# u$ N! h( b0 q3 T/ k
9.2制造元设计# ^4 m2 y5 G0 Y: j" J# |0 |
& k' p: V' Y- S- @# p1 @9.3传统的制造元设计方法
0 H5 h3 J/ A- Y, c/ \$ [* \ @% h, y+ r m9 Q5 I
9.3.1相似系数方法
5 p7 _, \( E% W0 Z3 M
+ g1 n: m7 z7 U& X- p/ m7 c! U% q9.3.2基于数组的方法8 v4 d P- |+ ~# m
' h; k* _ g) T& e6 y
9.3.3数学规划方法' {& n& u' b u9 O j# E
m& |* g/ [" U1 Y) H+ j9.3.4图与网络方法' c) X: f& R0 U8 U) z7 J* V
: p% J& }) p' e% P0 ^" B
9.4遗传算法方法# I; ~6 b6 ~# }# L6 }
/ f9 I, e5 i7 X* Y. [% {, p% [" A- V
9.4.1遗传子表示和遗传算子: a" u$ @$ G2 [8 x8 r6 i
5 j# q& m8 z/ C8 i X9.4.2Joines基于次序的方法2 t/ p" w6 L& V) s) u3 ?
3 J/ c9 O- n; y* B9.4.3Moon和Kim的方法
9 Z2 J B4 Q6 t( h W, U9 H
0 {6 g, J1 V7 a& @( t9.4.4Joines的整数规划方法
; t) c1 {; |7 _1 F9 t+ h( n: k& t: E# I1 d
9.4.5其他方法 t- Y3 ~# u) Z+ g5 A) V
: m6 o) e7 ?8 X: k0 [1 @9.5可选加工计划的制造元设计5 V1 a3 H+ r" P( w$ V
+ _9 U5 Z7 D. J; h9.5.1可选操作和机器冗余的结合) N8 P0 ^2 m4 f
& Q8 |3 g$ f" Q9 F J
9.5.2可选路径的结合
1 \' m( s& F2 X
/ C: t) P5 B( b' Z% ]9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
3 j7 O3 H" L2 r
0 L8 d2 Y+ d& x6 [: c: {9.6独立单元的设计! ~5 N0 C" N, Q
" O" a- `; j( o: S
9.6.1机器类型数最小化的族群构造
. L: j8 C6 O* j% R3 \# L, y9 }8 @) f }1 q* @: G
9.6.2族群数的确定
: g' H8 D& d5 b; f8 H5 e( k1 x# I
: A: o7 y- I) G* D( V5 W' C, p+ s9.6.3极小化机器数
" |0 ?& y6 [3 d A$ W$ C7 j% Q! L+ L$ g* u
9.6.4其他设想7 n9 R% i& }" a5 y$ S6 P; [% i
: c. e8 Z4 l5 u s& @# _
参考文献6 |: S. y$ N( B1 |" j3 Y! {/ d, C
6 b9 W+ i2 y8 w6 ?3 D& _9 |索引 |
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发表于 2004-12-28 10:37
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