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》 6 {9 T5 X& H7 e! X5 T Z, ^& }/ ?4 {1 x: ~+ F* }

引言 第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 O1 i! b2 ?3 @6 V: p1?1 简单函数的优化 2 N/ H J: I$ L4 x# t1?1?1 表达 . ^) J5 g# o7 u3 N; t# k: m2 X1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 ( r; k& G% h8 G4 l1?1?4 遗传算子 ; U7 G& I; V/ @1?1?5 参数 + ?5 {0 j7 V' g! {; y8 D1?1?6 实算结果 . {: B. d8 t& |! h# o; g/ l# F1?2 囚犯困境 ; [; }7 N Q4 ~! {1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 * Y4 P9 W" ^2 @% W$ B1?2?3 实算结果 % l3 U) X* b% v2 p. h1?3 货郎担问题 1?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 : I+ A' n% k' Y/ x* ~3 i1 G第3章 遗传算法的理论基础 2 Z6 y. u- J3 n第4章 遗传算法的典型专题 2 }& H5 x: I# f. q' Y6 Y4?1 取样机制 4?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 4 |& q( O2 h/ C0 ?# ^1 K! U) l4?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 , Q/ c6 W$ {3 z+ J6 A( p4?5?2 算法的描述 2 e! [& z5 N0 p& S4?5?3 实算与结果 4 c! o ?. w, J& J4?6 其他思想 第二部分 数值优化 第5章 二进制编码和浮点编码 8 G1 e7 T$ s7 E5?1 测试例子 5?2 两种执行 * p& Y# l7 [) V* t5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 ! s/ ?: D9 Y5 S( N8 c5?3?2 非均匀变异 . t! B( @* }0 n$ a+ I$ s5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 5 {7 ^; p+ c( d, W! h* \+ E第6章 局部微调 H( r, w+ e0 R3 a$ e2 Y6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 - k, h7 ]' W; `# m/ n4 R" N6?2?1 浮点表达 $ V& ~( y- x3 n! q) k' e6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 j { l7 `" p8 N3 P! b9 V6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 + z% L! D7 q7 K& [! k6?4?2 收获问题 ) r$ ?) _8 z, \4 c6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧 . o/ _6 m. R' `7 T4 P! O: B7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 : N+ W7 S- |; X7?1?3 测试GENOCOP 6 g ~1 O/ x- K# Z+ F% e R& O7?2 非线性优化GENOCOPII * e+ ^* s0 |5 f6 ?# X V1 B7?3 其他技术 5 ~# `% J$ f% d7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7?4 其他可能性 ! u7 P4 \' t' ^7 s/ E% V7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 ) t6 {/ P( ?3 H8 x5 z r* [. ~8?2 演化策略和遗传算法的比较 5 X( j8 B% P$ k/ x) v! i8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 5 h8 E+ N, w# j9 ^+ j0 \$ {8?3?2 多目标优化 9 w) W! D% B2 p/ @& t3 ^- Q8?4 其他演化程序 ) y4 Z2 r- T- j. ^! f第三部分 演化程序 第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 # s) m {% q' s7 Q% d! C \9?1?1 经典遗传算法 6 _! K7 K6 v2 i9 X; K |( u4 A0 j9?1?2 引入与间题有关的知识 9 j" \3 L: y# N) g8 I$ ?1 X+ m9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 0 u. {/ t. U$ g8 a5 S' C7 y: [9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 . s6 Z: D w F; P9?2?3 评价 9?2?4 算子 0 O- o I/ i: Y7 e9 N2 A9?2?5 参数 9?2?6 测试 ) N$ L/ q- r. @: M& J0 e5 K9?2?7 实算和结果 % _1 o) h2 Y2 Z8 z9 V9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 0 X! h6 K2 a; X7 G. }$ W第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 / T! K9 I+ q7 {$ J4 U8 k2 b: z* I4 e11?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 11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 7 C! r' H! _* @8 [- A* C: C12?3 一个演化程序:GIL系统 ; z w- u; Y' O5 g12?3?1 数据编码 ( [! X0 G% K$ u6 z/ g U0 P12?3?2 遗传算子 7 h X& {4 w) k5 r& k! s12?4 比较 12?5 REGAL 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 l/ |( G/ B* H2 K第15章 演化程序和启发式方法 3 U ?. u9 s$ z15?1 技术和启发式规划概述 ! K D, a% C) ?; x15?2 可行解和不可行解 + ~0 Z' D, v8 C9 ]# z: X& i15?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 附录B 测试函数 w# ~' ~# |" U; q# P4 j6 [3 M附录C 用于约束优化的测试函数 ! |: O6 C/ C/ I0 ^" T8 H$ S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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pg1984

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hwentao

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mark91

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