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》 # M# F; Q/ x7 H$ B+ O ; a- t# V7 t" e9 s$ L

引言 * z8 N/ y% d, V% H! Z2 G: K第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 ) i- ?. J& A' y9 ~& E1?1 简单函数的优化 9 Q: }( v8 C' x, W: h1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 6 \0 |% d; K* w) O7 d ^1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 3 y ~& o4 D; a8 i" }* P: \1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 2 M6 a, {' V8 i4 i) V$ t5 M1?2?2 遗传算法的轮廓 " h; ]# V9 u0 V; {! E* Y8 I1?2?3 实算结果 4 x+ j# M2 X3 {0 _4 b$ a8 Z$ r6 R1?3 货郎担问题 # {/ s+ b0 C5 L1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 1?5 结论 6 e8 K3 ~' f* w' e$ T第2章 遗传算法的运行步骤 2 B4 i3 x5 b/ j& e第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 , Y, |1 R' Y# t' E/ ^% }4 i9 l4?1 取样机制 4?2 函数特征 ( B# M* }7 }# u- w2 |6 Y7 j" O4?3 收缩映射遗传算法 . n( D4 b% \/ l/ {4?4 变群体规模的遗传算法 1 i2 _: m+ o8 |# R$ ]" c$ B4?5 遗传算法、约束及背包问题 ( L$ O7 `( i, |" t5 W; ~4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4 e% p6 @4 ~# v& C! l9 C- T! x4?5?2 算法的描述 x- G: a" O2 ^" P6 r7 ?. N# S( a4?5?3 实算与结果 4?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 q) m0 W* l( h5?1 测试例子 5?2 两种执行 ' |3 ?5 o- H( b& u: H; {$ H5?2?1 二进制执行 4 j) m$ H' P" z! l+ H2 B1 Y5 ?2 h5?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 : M4 H. o8 H' Q4 q, K. c" M2 t/ A0 ~5?4 执行时间 - C- J' s3 x3 o2 g9 u1 c5?5 结论 第6章 局部微调 0 R% f2 F3 R& H/ ^$ M4 O# i6?1 测试例子 1 d7 l5 o6 |9 N' L# Z6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 8 E9 x9 n' o' p. [5 |+ ~6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 1 W; z- b. i' o `& y! Q8 f* D6 Q6?2?1 浮点表达 2 K' L) F W8 [) I9 o6?2?2 特殊算子 0 x$ G3 b P1 [; b' v6 I0 N6?3 实算和结果 # j. a+ O' `2 B3 v& Q6 m6?4 演化程序与其他方法 9 k! y( d5 S/ o6 p1 {0 w6?4?1 线性二次万问题 + R2 [6 g5 q1 k! @( F, A; g, x6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 & L) t& O9 p q6?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 9 l' T' w& B8 c# u2 j$ r3 W7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP ' O+ p# [' }3 E1 b# N* b7?2 非线性优化GENOCOPII 9 J1 C- K) `/ Y4 m, D- I7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 & F- V3 i; |& v9 r8 B+ C8 j7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII % x) \( n( d) p0 X |- _1 g第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 8?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 ' m* _( L' j: U( c# ?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 . w& L8 f7 ^5 U1 H5 Z( h第9章 运输问题 9 M! }. E3 K1 n7 p% X0 t9?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 2 C5 `, K# g8 p9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 8 S( t7 D5 i/ E9 @, t8 a9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 ) H* F& P1 r4 C% ^ n$ K9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 9?2?6 测试 ' r. i8 M: r1 o' z$ i% \9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 9 a# d( f) y; J4 Z第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 & x% Z" h8 H- ?$ f11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 4 G7 }2 s& X! j y11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 2 h; E# Q7 s3 u! @11?5 评述 7 Q2 k0 U9 S% [第12章 机器学习 2 }9 c# v& k) r M. r12?1 Michigan法 7 q O6 `' y* p6 n% c; k+ z* c12?2 Pitt法 2 Z! v8 l: Y9 A' l) z12?3 一个演化程序:GIL系统 ) K8 a2 K% ^8 D& V12?3?1 数据编码 # ~: Y* @. M/ Y/ y& H2 z12?3?2 遗传算子 9 a! ^, N6 @5 g0 T; L12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 0 S- j D9 I4 _ ^13?1 演化规划 + D5 J8 v2 e2 D5 ~+ T2 n: y13?2 遗传规划 第14章 演化程序的等级 " s9 l9 s& Z* ~ b8 Z第15章 演化程序和启发式方法 / U; o# Q x) E1 G0 e15?1 技术和启发式规划概述 + [6 G: q' r3 U" g15?2 可行解和不可行解 N* j7 C3 D- b/ n1 u( R# t0 Y* j15?3 评价个体的启发式方法 : j' a8 \3 `* s% I第16章 结论 . o" Q& p$ H+ q5 K# u; K( [附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 5 |& F7 ~" X2 x& K! z3 l: D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 9 V5 v% S9 }. n参考文献

student

哪个出版社？作者何人？

梦中

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jja65

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