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 ^6 L$ C8 }! T0 {( ?+ A4 m# p$ M

引言 第一部分 遗传算法 3 p! ]( p: H ]# Z8 ~% w第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 $ ~0 b, F: v7 j5 O3 H& q) ]1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 1?1?4 遗传算子 ) H0 L$ g% j/ v' E1?1?5 参数 & i4 ?' X4 \: O7 ~6 v9 H4 l+ c9 s1 Q1?1?6 实算结果 w0 y G6 S3 ^* l. x5 C1?2 囚犯困境 2 t. Y) \# P0 R$ G( z1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 8 l( z* W: Y4 g0 L* h: r6 S( F1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 , B" j4 V3 l7 l% R1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 + r9 U8 K% r7 [9 D3 S: f1?5 结论 . o: X$ `3 G2 _* a4 y8 u* H第2章 遗传算法的运行步骤 / ~3 x$ e' u6 i- o' I第3章 遗传算法的理论基础 : \9 v5 t" a- a$ R第4章 遗传算法的典型专题 7 C# ]% D' x1 {4?1 取样机制 7 m# K8 O5 d, S$ v4?2 函数特征 4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 9 k% i6 c! B4 B5 z9 A& {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 , h7 b n9 p# n6 M" W, i( z4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 2 y; P9 d2 K. T/ J+ U5 H: U第二部分 数值优化 ) ^2 u: C* z3 B ^第5章 二进制编码和浮点编码 . \6 f w: Q8 A, [. x( x& g' I5?1 测试例子 5?2 两种执行 # M. ^1 P( L" H1 L/ r/ T3 {3 V5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 # w( f2 y K+ [+ K% [% Z, m6 }5?3 实算 " Q+ l4 h1 E# k; M5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 ' W* f Z( z9 |# C; F5?4 执行时间 , a6 ^, u6 _0 d5?5 结论 第6章 局部微调 6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 0 I+ x1 |, c8 j" e+ q5 |5 u6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 / h; \4 ]5 i) J3 Z4 T& n6?2 数值优化的演化程序 % O) G1 z% Z6 t7 _/ j6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 ; C$ {% {5 a; K8 X; j2 j6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 ( h- l, |. s# u" @/ X第7章 处理约束技巧 - \; F- z) ~7 {# _8 J7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 * G- n; w$ ]% |0 K3 Q$ R4 |- h+ O7?1?3 测试GENOCOP $ H |! y% Q1 B8 ]; z" b* I7?2 非线性优化GENOCOPII ) V& s l- v8 s7?3 其他技术 ; D+ L4 C3 |5 t6 ~' C7?3?1 五个测试实例 ) s* O. A' b; L3 I7?3?2 实算 # l5 y {# t8 y- x! E0 D7?4 其他可能性 $ ` y6 I0 }: q" K- Z7?5 GENOCOPIII ) Q1 Z* r8 m; d& |第8章 演化策略和其他方法 7 o: ~/ M. @, e* S8?1 演化策略的进展 + k+ C+ P4 p6 O8 Q2 I1 i Z8?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 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 ) S6 g5 R3 }5 k1 Y! W4 |9?1?3 作为表达结构的矩阵 . e/ w6 V0 i) B1 f5 K" ~9?1?4 结论 ' Z1 o G3 |* m" b- M9 v8 n5 g" v& b9?2 非线惟运输问题 $ _# k! z( e2 m* @2 \9?2?1 表达 9?2?2 初始化 $ i8 s/ y: p; ]- g7 D9?2?3 评价 / o& F: M$ S& ^' S- P9?2?4 算子 + ?+ g# }- }: \8 J; Q: T/ @' e6 z9?2?5 参数 9?2?6 测试 ' W2 t7 [5 p* [9?2?7 实算和结果 2 Y, Y" q1 e# H! \' y/ \9?2?8 结论 Z) v A! E9 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 11?1 日程表 11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 % a& N2 A1 g5 \$ t! d! R11?5 评述 第12章 机器学习 ; }) f- p* M# a( Z; H12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 # r, m6 e& J0 L7 u4 x9 x3 s12?3 一个演化程序:GIL系统 ; R' n, u) ~3 g12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 : N+ q) E& U4 U$ E# N% n12?4 比较 % S$ z8 w) z6 N12?5 REGAL ( x9 R) q4 O3 G( u8 N8 P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 15?1 技术和启发式规划概述 6 m# H; _8 n! P; j; A15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法 2 q) w" \, L/ w第16章 结论 & K. s0 R) @' a" a/ a/ f附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 9 A& g9 x$ R6 ^. U2 j9 @' q* p& k附录B 测试函数 ) C* A% \! K7 ^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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mark91

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