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
4 \" e; `  O+ J8 @* `4 j编号： 11297
ISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
7 L4 T5 ]3 b% |+ a, m; ~2 R8 c+ G( u4 T译者：   于歆杰 周根贵
! y+ t! K: c4 M) j! ~出版社：   清华大学出版社
. \* v2 f( i2 @4 \1 B, ?系列丛书：   
出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
! x  B1 m. m* c0 ?开本： 16开

2 C7 K4 c7 _3 F1 A8 n1 \  H内容简介
, v) v8 z8 U  w" y1 j! q4 a& d    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。

2 U3 [7 b7 X7 W' ]# d        译者的话
: o$ D! `* Q% D0 ~9 Y+ _( d
6 I9 J+ f8 a4 R3 n序言

第1章遗传算法的基础

. @& d: q* X7 e. a1.1引言
% b+ R& n0 O1 J, `4 A/ t3 @8 k( X( T% a
1.1.1编码问题

1.1.2遗传算子

1.1.3选择
+ v4 U( E1 l$ n" I
/ G6 b+ z+ c/ c4 |3 v8 I$ [, _1.1.4遗传局部搜索

& F  `4 Y4 C' q$ G$ W* }1.2遗传算法的适应性
4 L  K5 E( T5 m, j3 ?
) Q6 E; X9 {# m1 |; Q7 r" x3 c; m1.2.1结构适应性
( P7 X: ?2 [0 a2 T9 e: S
, D6 i+ O, A2 j" L- v1.2.2参数适应性
& e1 _1 R4 X6 W* c  a# s5 H7 r
$ `: [/ B/ v9 C9 f' |! J1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化

9 Y$ K2 _+ H' ?- l1.3.1全局优化

1.3.2约束优化
6 T+ _7 d! w7 ~2 u
+ |$ f! j3 d6 r6 ]1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

" A5 t5 q$ _4 A( W1 s1.4近期遗传算法的论文

第2章组合优化问题
9 m: W* i( a3 W
2.1引言
7 T7 [) |) C! c& s
" A0 [7 X; d  l' C' t2.2集覆盖问题

' R: D+ x" l- }* A6 q3 O! b: ~2.2.1航线机组成员调度问题
  ]: }/ r8 {) g6 g
2.2.2遗传表示

2.2.3遗传算子
: y) D& E/ a! R( Y$ X) R6 p
2.2.4遗传算法

2.2.5计算经验
3 {) {7 X0 s, d$ A2 x/ y) k  j" K
2.3装箱问题

! S# e3 D5 x1 F, g" d/ c6 z2.3.1启发式算法

2.3.2遗传表示
: v! {& g7 ^2 `; q" I) _
2.3.3遗传算子
& ~* Y- D! t5 i7 d1 e
2.3.4适应值函数
) p* m: C% t2 F' P5 G2 |* O
3 s4 F2 [' H5 H1 Z# r; P' z2.3.5初始化种群
, g( B, B  |1 n2 _* d
5 b6 v' b; B) _! f: V: J% I6 ?7 }2.3.6计算经验

2.4背包问题

2.4.1多选择背包问题
$ n* F: M7 h/ c& |! R: }" q' ]
2.4.2多约束背包问题
2 g3 O, J1 `" u1 i& c3 T) H
2.5最小生成树问题

0 b* V, O- {5 c7 c1 t: U* c2.5.1二次最小生成树问题

2.5.2度约束的最小生成树问题

( M, W. d0 R5 O* U2.5.3双目标最小生成树问题

& |& T( C3 y0 N% [+ l1 z( M0 W% d. N第3章多目标优化问题

3.1引言

3.2多目标优化的基本概念

2 c- l3 u5 K1 x% e/ q9 G# y3.2.1非支配解

7 H' F2 h! z; S+ Z* Y! k  y, ~& W3.2.2偏好结构
' |6 z( W3 P# t9 \* Y, }, e; n
3.2.3基本求解方法

8 |0 ?' ~7 x0 n3 T0 ~3.2.4问题的结构和特性
0 c( b2 G7 n, K
3.3遗传多目标优化
# y2 g8 {6 _  d, v4 V
3.3.1遗传搜索的特征
, d' z* d6 Y. ]0 c2 J
3.3.2适应值分配机制
- @, |9 |! p% ^0 t1 y
3.3.3适应值共享和种群多样性

# |0 K& j' s5 F4 v. f3.3.4Pareto解的概念
6 A: ], [6 x! E) h; t) v4 C
9 p) w  f  G. v+ I6 K8 T! N3.4向量评价遗传算法
9 e* t2 r* r5 [& s+ Q% ^- {" o
1 @! m, B3 Z) l3.5Pareto排序和竞争方法

3.5.1Pareto排序方法
9 f+ z' ~0 {; T, p
! R5 x! N6 x0 L$ R( o" `  `3.5.2Pareto竞争方法
! c9 W  p1 ~2 i0 i
& c6 e: f& r% e: C  q8 {3.6权重和方法
; K6 V  t  u8 o# `2 b: N$ E0 b
3.6.1随机权重方法
# r/ _. A; O6 V7 Q7 t" V* a
% Y' H8 G4 b- ?; J- }. K3.6.2适应性权重方法

( n8 c* @9 w4 h0 p4 w7 ?; f* i3.7距离方法
; ]4 G5 A8 Q6 p4 b5 v
# `5 [. E; o1 f1 O) O- l: s, t+ @3.7.1距离方法的一般思想

3.7.2计算距离度量
: P5 c1 z. h9 f6 y) b* S
3.7.3距离方法的应用

% ?& q# u. v# q3.8妥协方法
9 S; a; z6 ^$ `8 a: C' K' Y- v
4 q# L: _* Y7 G. R& g) r3.9目标规划方法
5 u1 s6 ^+ w4 c1 W2 B6 V- [$ w
第4章模糊优化问题
" @# d0 ]/ p$ T) Z" O- s
4.1引言
- m6 v% a$ ^/ K: J+ o2 `
4.2模糊线性规划
% i& Y4 D; K2 L
3 f6 G0 G9 e7 m; Z0 H1 j4.2.1模糊线性规划模型

% W- J6 X( y7 h3 T  |; l4.2.2遗传算法方法
3 w( L  G! K& d6 b3 U
4.2.3交互式方法

$ m* g% [; W6 r: T( G( l" q) K4.2.4数值例子
5 y9 N, Z2 O: P6 s: ?
4.3模糊非线性规划
& U* f% `0 S6 X% }
4.3.1非线性规划模型
" I6 u# [5 k7 K; C2 X" X
4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
$ ~  e1 ^: d% L. t* S0 s& o- {+ c
: H* ~# W; p4 `! i9 c4.3.3交互式方法

0 k/ Z; ^  |& X4.3.4数值例子
0 y# [/ U; L2 s- Q$ ]- g
! @: I; @: }4 L# G  d4.4模糊非线性混合整数目标规划

4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

4.4.2遗传算法方法
3 M& X5 [7 L% s; K
& x  x6 B& ]  B1 H4.4.3数值例子
: W; i: G5 T; x& `# F
4.5模糊多目标整数规划
  T& G) x& C0 H! j
/ Y/ W$ l8 {# g$ k& ?9 M# J' j- `4.5.1问题描述
" b+ Z/ N* x9 v: U6 W
) H# Q6 J; M$ ?4 S6 z+ t4.5.2增广的最小最大问题

8 J+ i- N  R' _& z4.5.3遗传算法方法
- W* ?% q  x# H2 @4 M$ E' S9 m
4.5.4交互式模糊满意方法
  T8 ^3 j; ?! Z" ]/ _
4.5.5数值例子
: b3 o  s! Q( Y( m- |6 F" ^
第5章可靠性设计问题

5.1引言
1 Y4 {$ @! i% h0 ^# C  s
5.2网络可靠性设计
! c: K, r1 [9 P! {' c0 y: a
6 _. b) s2 V, K' ]5.2.1问题描述

5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

% N; \  D" }% s  e1 X% n5.2.3Deeter和Smith的方法
  `. l/ |% H/ S
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计

. t& X* J) J+ ~( `& w! S5.3.1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

5 ^' h: P7 @3 U3 w- n. F5.4.1双目标可靠性设计
; W8 b  V1 T# y; J
. \& _. p  {3 s% r) s5.4.2遗传算法方法

5.4.3混合遗传算法方法
7 Y$ d3 a6 n7 T& h2 ?0 f& Q% V
3 k6 _+ n6 h$ i0 ]3 y6 U5.4.4带有模糊目标的可

# w/ N2 b% R% y7 w, }* L; B第6章调度问题

6.1引言

1 I8 i( P4 p" e9 w6.2作业车间调度
% l' J+ `6 e: i( T; p! \
6.2.1基本方法

6.2.2编码
* f- [  G! M( ?$ B
; j4 {) a& T8 u( u' |" a, @6.2.3适应性遗传算子
' G; m, X0 m% H1 k
6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
# ^6 m9 l1 a0 I( @
9 C( [; w1 b8 n  v: |$ |& J6.2.5混合遗传算法
# m7 r8 I, E8 ^  b: [3 e$ y
+ R' r$ X$ O. {& N# q6.2.6讨论

6.3群体作业调度问题

. Z" Z+ [& e6 C! E; A6.3.1问题的描述和必要条件

6.3.2基本运行

6.3.3表示

! W, j( `# Z3 ^/ E5 O- z! w8 ~6.3.4评价
( [- {+ l- s" P/ A4 r
6.3.5遗传算子

" o& a# G+ R$ M3 J% F7 x6.3.6整体过程
1 `4 G2 {4 f) L! Y5 f
6.3.7数值例子
0 }" \2 @- W% w
: v  V/ O3 h# m+ G' k7 C# i2 c6.4资源约束的项目调度
0 i' r9 [$ L: r6 b
& }: c9 b8 D" k8 p$ @8 A2 Y- N6.4.1基于优先权的编码
) g! X% L6 P( H6 S# T
2 v5 T9 `  n5 B, I8 d- b6.4.2遗传算子
* k4 R9 }9 a7 d; P& j7 H1 F
6.4.3评价与选择

) ^$ ^+ N( F/ Q6.4.4试验结果
1 i, l6 N6 N, r& H# Q
2 ^. h$ N2 b5 t# z  P4 C6.5并行机器调度

. q. G# N1 ~: q4 W2 p6.5.1支配条件
8 w9 ]3 M" w2 r! j; s$ l* k: R
% s1 G* ^& E; Q6.5.2Memetic算法
9 e* D9 \1 ~% A9 `/ m
+ m' O) a9 B0 M+ u& v6 U6.5.3试验结果
5 h" T$ H- w& o+ T9 _: w  M
6.6多处理器调度问题

6.6.1问题描述与假设

6.6.2求解MSP的遗传算法

6.6.3数值例子

第7章高级运输问题
6 A2 f$ l) L" i7 l( Q7 R2 a
. B' y5 u9 _. A8 R% Y. G, g( B7.1引言

! F8 a" L4 L% O: U3 B3 l( f7.1.1运输模型
4 J! d8 u  P7 ]; u; ^: a
' W& s& I' F: ~7.1.2运输问题的构造

7.2基于生成树的方法

1 ^6 ^; |# f; p7.2.1树的表示
7 o/ l& a& A- e4 V# F" M$ n
7.2.2初始化

) m1 L4 Z9 F. ~* Y0 q1 Z; |7.2.3遗传运算
- w. P5 |( `- Y/ E: C4 c
, N# f3 R  O. C  J" ~7.2.4评价与选择

7.2.5整个算法过程
' F8 Q' y( n8 S7 X5 }
. M; M% a. M# t9 e: A7.3多目标运输问题
5 h3 C" b6 T' ]$ U0 T+ S4 _
  _( m% E0 n, G& d$ ]( [7.3.1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
9 Z. d' X, \9 ?: X: Y: d" m3 v9 ^2 |' i8 o
. d- p8 J, X( |1 t7.3.3数例

7.4固定费用运输问题

; R( O9 w+ M2 f- }! O) ]3 W& q  i7.4.1数学模型
: w% p. X5 j( a) [$ a4 p
7 V7 o  ~) P9 v7.4.2fcTP问题的难点

! w) V$ F1 U2 `) ^7 f+ ?7 }7.4.3fcTP的求解方法
' O; N( g& |, K* U5 y+ q# a3 h
5 n' I$ _, C3 Q$ E7.4.4遗传算法的实现

+ g" J0 t! N% F5 |0 Q( {8 a. ?7.4.5数例
0 w- J4 ~1 K+ `' F, e) B0 D
( Q+ A) t% T, o& J+ s7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型

7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

7.5.3数例

# j8 f( [* W) g' L4 E7 P2 y/ [+ d7.6带模糊系数的双目标运输问题
! t! a. g3 r1 p, K2 W; T
7.6.1问题的表述

% I$ K# j" Z" N+ j; q* }! T8 l1 {, y# ]7.6.2排序模糊数

. L/ Y3 h3 x2 K3 X6 ^* C, d# m1 D) l7.6.3遗传算法的实现

+ ?. y) `: o" Q" p0 m+ x( t7.6.4数例
7 K7 M3 ]8 L9 X) |
9 k  Y7 ~* P1 G+ N/ I" z2 R第8章网络设计与路径
7 w7 r# B7 d9 U( {- q
8.1引言
5 ^( m! ~% p/ I' b! _* {" C
8.2最短路径问题

5 u) U. w3 p, N* @: C" |8.2.1问题描述
! F9 ?, {0 D* W; ^
8.2.2遗传算法的方法

9 }  u1 I, Y+ V; p- R. m2 }0 T# \8.2.3数例
! R8 n; B- c3 X: U8 k9 w
8.3有适应能力的网络路由

% u8 B2 x  i4 M! ^8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
. |" X3 m5 m, Z& a4 m  H4 D
8.3.2染色体表示

! i6 `- \. p+ q2 p: c" i2 F4 n* `% H8.3.3染色体评价

8.3.4遗传算子

7 t- p: C% h* R  `+ V0 m( V6 Y8.3.5数例
7 R0 F. E9 I9 `' d1 J8 O! h- u% V7 h
8.4集中式网络设计

: r) \3 I5 s$ ^6 H1 Y% f2 C- _8.4.1问题的描述

8.4.2遗传算法
9 \' M! W0 @$ d: ~3 W! k
+ Z' }5 `5 U: ~$ l2 D0 v9 s8.4.3数例
  ^  P& p5 F, \5 V
8.5计算机网络扩展
) h. z9 P  W0 y
8.5.1问题描述
1 V5 E# o! }& O  C/ i
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

+ K7 a" l0 s0 C! T7 S- o8.5.3数例
# [# j2 p+ J2 S
: O3 ^  i0 @- v  I$ l1 H8 p8.6多阶段工序计划

8.6.1问题的描述
, ~7 V8 y; y3 `6 O0 J
' _: B5 ~  ]3 K- c$ C2 U8 c5 ?  w# X  S8.6.2遗传算法
. v0 _: u, N- w, c
( M- n) z4 k8 F8 O  l& i$ o8.6.3数例

) y6 \: s. I( o; _8.7网络上的M／G／s队列设备定位

9 |1 F  e. o/ _2 ?! J* f8.7.1问题的描述
; S  O: r' F+ e6 Q3 K# r
8.7.2进化计算方法
* t, c( Y6 b- R5 @) D
8.7.3数例
/ g# A, q6 D1 y# q5 D& u: M
第9章制造元设计

) a' a/ ]& [% ^& n9.1引言

9.2制造元设计
# v3 o$ i4 M3 x* a: p  }+ y  s
5 F, U4 ~3 b8 L* t1 ?, ^9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法
# A: d" ?$ x7 y  w' p* T4 `
, e9 W+ F% y0 |0 S! T9.3.2基于数组的方法
- X. o9 v# A  g' x; A* N. e
! u3 D8 J! F+ g9.3.3数学规划方法
- V3 _# e: _3 c, \
! `+ R' G( C$ ^4 [# `1 j  M9.3.4图与网络方法

9.4遗传算法方法

) j+ y' G" r+ {% G$ f# w$ `. Z: d0 n9.4.1遗传子表示和遗传算子
7 L- Y) i8 L  Y; P  c% \! ?9 ?
9.4.2Joines基于次序的方法

6 T) ?$ m% N% }9.4.3Moon和Kim的方法
  O& n- M2 U8 B* I
5 k% q/ j7 }0 `8 j' J% H9.4.4Joines的整数规划方法
& U! K1 `; O. J/ ^: m
9.4.5其他方法

9.5可选加工计划的制造元设计
2 I$ [+ M: R6 R% Y: v0 N/ @( [; |
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
  X  T) r. C' @
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

9.6独立单元的设计

; ?/ o: ?8 B" W1 P7 j6 c9.6.1机器类型数最小化的族群构造
. H2 ^4 B6 D9 Z1 o' V6 }) s# b
; f2 y; r8 f  N; K  u9.6.2族群数的确定

/ i( h- `7 p+ k- y9 E4 Q4 Q3 R+ i9.6.3极小化机器数
* ^9 [& |, g* \2 G6 c' a
9.6.4其他设想

参考文献
" S$ _1 i4 Y7 v" n$ b$ z9 E# D
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

5 V2 C4 B- ^3 ]- f0 l# I! T( g

有没有程序代码!!

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

. \4 J8 F Z5 [

最好是MATLAB源程序

" V- a# ~; h j% I' d& `

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！