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 1?1 简单函数的优化 7 g3 Q* ~" R: ]2 ]1 g; c( t1?1?1 表达 W- C' c1 |+ w9 l/ O( H4 ^0 F$ N1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 # e; i8 h( Q/ t% ^: M1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 4 T4 D4 n' I/ r/ W% W" e; q9 a1?2?1 策略表达 6 b. D) d. _0 O6 h1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 - y8 | P, I- L/ N1?3 货郎担问题 n* i! a! W, g9 G5 K1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 5 r4 b) K- c( g2 u2 L- U4 `: i# ~7 _第3章 遗传算法的理论基础 ; N# K4 x4 P: f1 j9 P6 ?% T第4章 遗传算法的典型专题 3 I/ }9 f4 @& M& [; T0 Q/ U4?1 取样机制 4?2 函数特征 + \: F0 o! b- N: T: e4?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 4?5?1 0/1背包问题及测试数据 ( @3 q. U) N6 {/ i T4?5?2 算法的描述 7 q. k" Q6 L# [, o/ P0 p4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 1 F7 g. P; K3 G6 J9 h6 R# G7 q第二部分 数值优化 第5章 二进制编码和浮点编码 + L& r- d: u( d, h- D5?1 测试例子 7 o$ B3 \; f( o! }5?2 两种执行 4 A# C) U7 P; X8 p5?2?1 二进制执行 $ Z, r/ }% a0 O1 K6 P5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 : T6 t' e0 z, g& S5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 % x0 ^% i9 X1 I第6章 局部微调 6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 ) w ^8 W1 l6 V$ |( P2 a6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 h/ q* h6 ]$ L6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 . \1 `/ s- q; i, q6?4 演化程序与其他方法 7 R; y" p. e* T( x( k6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 \; p8 A0 f) V2 [9 l6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 7 @4 J8 V- W/ j3 q5 L; z- }& A6?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 7?1?2 算子 ( Z9 C, Q a/ D) y7?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 2 _- n0 ~" E7 |7 H: ]/ ?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 , n: I' P8 g+ m+ n: K W8 X8?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 ; q( c, e2 m8 P* j& I3 |/ l. I9 ]( G8?3?2 多目标优化 ? Z6 @' Z: f$ O) i8?4 其他演化程序 - J# F: v! W) z% p9 X/ m第三部分 演化程序 " C% N4 ]) _) V; Y7 t第9章 运输问题 9?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 3 L( E; g, ~7 y8 f1 s ?) K; x9?1?3 作为表达结构的矩阵 ' j# n J k9 L9 M a9?1?4 结论 * c# {* J( m+ \5 V" r1 f9?2 非线惟运输问题 ; M, P+ k3 G" X7 n4 i, o9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 * Z4 L+ O' l9 f9 ~0 R* [" o) }' Z3 {9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 + `& Y- v6 ?+ T3 ~6 O9 F* \' z) I9?2?8 结论 & ]* \* l- [; ~, d2 S3 c- q第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 11?2 时间表问题 0 q& k& Z# `% k# S11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 6 H- \# G/ T3 B' C11?5 评述 ' \6 N( Q, T4 S5 v' G2 C0 a0 c+ ?第12章 机器学习 9 U( |% x5 J- W4 Z12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 0 }, F2 y$ |* q% W" ~) [, ~12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 12?4 比较 * |/ O+ q3 T* n1 k8 {2 @12?5 REGAL 6 l- M% M: ?# X& j# _ L) d" {' \8 L第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法 3 Y8 X' x( B& a5 C* Y15?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 1 a$ O; P$ a* w; }+ _9 p附录B 测试函数 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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是哪个出版社的呀，哪里可以买到

pg1984

有没有电子书呀?我想要这样的书.

hwentao

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mark91

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