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》 ) o( B7 T) o0 I$ K ) D [( g8 ^1 `& p c- Y

引言 第一部分 遗传算法 " D- c0 f4 x- S% q1 p& U6 Y第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 * Z7 ?! B: [! Y c; O* O6 B" O( E1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 ' Y3 j# Z2 A- U. a- ^1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 3 z1 Q) P9 F9 H: Z" O2 {1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 ' Z$ P+ O7 e5 N. U1?2?1 策略表达 9 ^" O, o: I# f/ Q3 f1?2?2 遗传算法的轮廓 5 ?0 c' K! p# ^3 N' H. w# L6 ^1?2?3 实算结果 + U- ^$ i3 F: Q& K- H% w1?3 货郎担问题 , N5 j$ D1 E8 m: \# k1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 9 J5 i+ |" h X1?5 结论 第2章 遗传算法的运行步骤 4 X0 h6 r7 l$ [- K5 f: E2 ?第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 * s% z, S6 Z7 l @& ]: f( Z/ `( Q4?1 取样机制 4?2 函数特征 8 q9 \/ f4 g6 o% i4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 1 n! v" ?8 U3 K) J/ c4?5 遗传算法、约束及背包问题 $ T9 w- D1 R8 q4?5?1 0/1背包问题及测试数据 5 \ n- H4 `0 m$ c) F4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 第二部分 数值优化 ( u- {7 ^1 @0 a8 \+ A0 Y第5章 二进制编码和浮点编码 / O+ p$ d9 D6 L: N( K, R5 P4 X5?1 测试例子 ; f% |; X; T5 g% k+ [( V5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 . |5 z5 [1 @ k ]' n5?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 ; l6 [, ^8 b2 s8 z- S( J5?3?3 其他算子 5?4 执行时间 3 j6 d6 r7 R9 P( D- \+ E! o1 t1 a5?5 结论 第6章 局部微调 % O+ H& s, _# a5 B6?1 测试例子 . k" V9 Q: i; @- Z5 t6?1?1 线性二次万间颧 ; S0 _, P7 ]2 b6?1?2 收获问题 ; H* N b; { _ m# {: _/ `$ ]6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 6 o4 G- x: U8 }# _) O+ ]6?3 实算和结果 ) C2 \* `; i* z# T# e6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 % b5 V, \; M9 g3 a. ^$ j+ Z6 X6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 6 \! r5 p% A( ^5 R6?5 结论 $ M+ }9 i! \; D- K( ]! l第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 5 S7 |: _+ h/ A2 n7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 ! j" G o$ p0 G4 P/ ~0 [7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 0 ~3 Y: h1 R# g `" T9 Y7?3 其他技术 ( @( Y1 u) ^' I0 X2 |2 B8 ]2 g f# i7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 x: u* k8 ]( V5 Z; T7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 7 k, J7 ^7 H0 p( b第8章 演化策略和其他方法 9 K. ?9 R. p5 }, ]' w: k1 c8?1 演化策略的进展 7 @% y7 X- a( S* c8?2 演化策略和遗传算法的比较 - D0 Q b% b6 E( Q I: k8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 / t) Z% m% ~' J- f* t: e% F/ H L8?3?2 多目标优化 ) C) Q6 |4 U. n4 g8 r9 R. `8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 . j; }6 i9 x0 J* G- E% j* X第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 c( }1 r$ ]: _9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 9?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 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 " Y0 E; l, W8 I5 W% t9?2?3 评价 - E: s+ @1 O/ \( O6 T9?2?4 算子 ~5 A5 x. C- h2 U9?2?5 参数 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 4 C/ m3 |' X4 d( S9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 第11章 基于各种离散问题的演化程序 4 v8 d7 a+ t0 _11?1 日程表 11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 2 N+ ?6 @0 q, u$ G11?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 0 K6 V2 N' f3 u) |12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 12?4 比较 ( O+ J+ b4 H# f( L/ T o1 h# ]12?5 REGAL 1 [& d1 n u/ t1 H, k: D" c4 |9 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 8 t. n, O/ l! {! N第14章 演化程序的等级 ; K4 D4 k5 W* [' v' [: e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 15?2 可行解和不可行解 3 X b+ I1 n0 `( i* g6 X* W15?3 评价个体的启发式方法 p" M: j9 G7 ?' r( l第16章 结论 / Z+ l3 L3 |9 n附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 6 w. I4 B( S3 ]! Y附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数 8 U0 b+ b. W6 z$ v6 H) Z; T9 a附录D 演化计算方法课程安排 8 ?' p/ W% W0 ^1 R+ g参考文献

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梦中

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jja65

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mark91

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