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》 * e5 x4 O' U; h9 [

引言 * O" j' I" }4 O. \" M第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 4 Y- B I$ I6 S! q% G- B- O1?1 简单函数的优化 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 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 9 q v4 u! N$ l" q$ b$ x1?2 囚犯困境 5 a) H4 `( \; s, t G5 W1?2?1 策略表达 : t1 w3 Q" n) Z9 i- O8 v6 o" x1?2?2 遗传算法的轮廓 9 Z9 A4 ^2 S$ q- e/ T% m$ k1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 , }& ^+ V# J5 P: V6 g1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 1?5 结论 + O+ P1 v$ T) D! r7 N: Y$ w第2章 遗传算法的运行步骤 # S# D7 e$ I! B' D' v/ M5 U第3章 遗传算法的理论基础 0 J! x+ `) ]% C7 x第4章 遗传算法的典型专题 8 N/ B2 _! Z! h9 {( {& y+ t4?1 取样机制 " a9 K3 M u l! s1 |4?2 函数特征 w7 p1 L2 {1 E3 B' |5 b4?3 收缩映射遗传算法 ! ^! y) V5 o- e3 I F7 W/ Q4?4 变群体规模的遗传算法 - M7 {- B1 U! [( U% S4?5 遗传算法、约束及背包问题 0 n9 u0 F B1 l4 }: |0 t0 s( q, v& i4?5?1 0/1背包问题及测试数据 & l2 n/ w; \5 v/ m% [4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 % }( j; H/ D$ x; s/ j第二部分 数值优化 ) O$ u/ p+ i r( ?第5章 二进制编码和浮点编码 5?1 测试例子 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 4 Z. Z3 D1 W5 M, o0 ]5?2?2 浮点执行 5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 5?5 结论 1 B8 A9 G, N8 G$ r第6章 局部微调 6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 0 p' L+ S2 j Q ~9 ^6?1?2 收获问题 u) O3 l3 ~" t% v) z6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 5 L1 ?) Y; O& u6?2?1 浮点表达 0 }( k- x8 y5 U9 z: c% S ]3 Z6?2?2 特殊算子 " u2 b( C5 V: ]/ ? k6?3 实算和结果 9 f; z# t; o" g6?4 演化程序与其他方法 4 Q4 e2 ^. T% l2 j6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 - c+ x, x0 g' I6 M5 A+ i5 t6?4?3 推车问题 1 j7 U# q" n1 @6 R& c4 w6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 ; u7 R6 m& m. m* N1 W' y7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII / r) _ _/ k/ ^3 O8 n7?3 其他技术 2 G/ O$ Y* p! K8 w0 I7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 9 d! h1 j b+ ~3 i: s+ P7 a: m第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 5 V& J" n! {7 t4 ]0 K/ F8?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 : v* T/ D' I& v' L' Z8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 1 L7 f" D" x/ `& b第三部分 演化程序 第9章 运输问题 # P! [* N! R; b' G* y9?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 - U0 f: U" b6 q( o9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 $ ~6 L+ ]$ s4 `" w9?2?1 表达 ?# V& N: g2 W# y3 b! K0 g4 t' T5 K9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 # ^& R9 d8 j" [! L i7 Q9?2?5 参数 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 / \4 R* H, |' n' V" G1 k I% p" M$ @9?2?8 结论 , F1 x' }6 o, j# b第10章 货郎担问题 4 R/ X' i' u* c8 I+ n- r第11章 基于各种离散问题的演化程序 ( w" f; m! y$ r% t( b11?1 日程表 11?2 时间表问题 ! K6 i0 S% k: t* z$ c9 f2 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 11?5 评述 第12章 机器学习 - m7 G4 S( T9 l7 Z1 B1 f2 q/ d12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 0 B' U/ W; K' c12?3?2 遗传算子 12?4 比较 4 \- P* w7 y7 z0 `2 V2 |" o% V7 V3 Y12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 6 j1 d5 J# Z( L. y! m+ P- G13?1 演化规划 5 e6 g5 L* l& X( M13?2 遗传规划 . B- L) d9 h" X- h第14章 演化程序的等级 第15章 演化程序和启发式方法 & i. A; u' e% X( q* x- p15?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 7 M5 ^4 J+ f2 I; G附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 1 i! Q6 v7 v* ]附录C 用于约束优化的测试函数 - z. z. K8 }: s; D6 ~/ }附录D 演化计算方法课程安排 参考文献

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梦中

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jja65

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hwentao

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mark91

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