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》 ' z$ }! H( p9 | 3 D; K1 N8 m! x+ r+ U) T# |( d: @, o1 F

引言 7 q$ s7 _9 r+ q* T第一部分 遗传算法 第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 " Z: H7 q$ j+ P" Q; u& o1?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 1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 , q; r4 k" H* o1 @" @1?2?2 遗传算法的轮廓 ; n& {/ i6 \; \9 i; s; }$ Q1?2?3 实算结果 1?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 5 @6 z9 ]% `6 x: f0 v第3章 遗传算法的理论基础 : O2 a* Y5 Y9 r' J/ ?第4章 遗传算法的典型专题 4 s t* {& ?$ {& M9 @4?1 取样机制 ; O9 E5 s; L) m# D4?2 函数特征 * t$ n0 t+ H8 |1 O& Z& z9 b, t$ ^4?3 收缩映射遗传算法 & ~4 _8 r1 l6 h6 z |8 D" X1 Z4?4 变群体规模的遗传算法 4?5 遗传算法、约束及背包问题 7 X, _) N* K7 h# y. C4?5?1 0/1背包问题及测试数据 - L- U7 j! @4 v. R4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 4?6 其他思想 , @) s" }* O, u+ r7 X7 ]第二部分 数值优化 第5章 二进制编码和浮点编码 " i5 y$ h% o" e5?1 测试例子 5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 3 W$ A/ W& X; m' m$ c$ W5?2?2 浮点执行 7 x+ v$ e6 k \2 I* F2 C5 i9 K1 i* Z5?3 实算 , x3 `# L8 ~0 D5?3?1 随机变异和杂交 " t5 b. q a- C5?3?2 非均匀变异 : P" f; Y0 W8 T) _* p1 \5?3?3 其他算子 w" D5 b8 ?, M9 R# _- e5?4 执行时间 5?5 结论 ' ^& f, Y: i) f* _$ {- U1 t第6章 局部微调 6?1 测试例子 4 _2 Q% l* H' z5 y0 x3 C' k6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 2 v9 @; K6 B# h; t6?1?3 推车问题 9 i: m" p; y, ]* t% E \0 r1 B6?2 数值优化的演化程序 6 T8 d, j# ]4 Q6?2?1 浮点表达 8 f! i: I, Y% X6 W! Y6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 ) J) v, p E$ q+ J) t6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 5 j$ @1 |6 r: {, g; ^6?4?4 非均匀变异的优越性 6?5 结论 1 ]4 V& k8 E9 o( q+ o( ~0 E+ O第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 8 {; X" W$ [; S$ ]; @ U7?1?1 一个例子 9 z6 M3 i# G" r& h v1 i8 Y7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII 3 H0 _3 J" F# Y3 B% z6 N7?3 其他技术 ! P7 x' ~! Q. c. W/ s7?3?1 五个测试实例 2 ^4 J! I- L1 L) ~: Z/ c8 D7?3?2 实算 * v( l7 ~: f' `, d& C% |7?4 其他可能性 8 C" a) C0 d. u# d2 T$ t7?5 GENOCOPIII 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 $ u# j5 M5 I5 L/ T# G8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 ( C' l6 G& C% p% l9 [/ g2 z8?3?2 多目标优化 4 y; ~' x! h" v" O+ }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 7 U, i* S0 o' ^- Z9?1?1 经典遗传算法 9?1?2 引入与间题有关的知识 & Z+ [. I/ a4 [ B; C, R% W9?1?3 作为表达结构的矩阵 8 n* A( R# b9 T! i* P9?1?4 结论 / C" j0 O& I/ P- o9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 9 w4 a2 r8 Y; w' Y' X) I% I9?2?6 测试 * E7 ?- W0 \. h" G9?2?7 实算和结果 1 W8 o( P) {1 \+ Z' z! J* K9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 7 M$ X& v* d0 M" C8 P' g第11章 基于各种离散问题的演化程序 11?1 日程表 ! m% O# l, E+ y n# ]' x11?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 5 X0 }! J0 o, i9 D# j1 V11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 & A" W% I- O0 d) g12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 4 H4 U* G8 W) P: V12?3?1 数据编码 12?3?2 遗传算子 12?4 比较 * N' H p, M; D4 I12?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 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 % _+ E4 P. `+ X9 Q" _4 D, E15?3 评价个体的启发式方法 : }- m* `! C7 [/ Q! Z* l第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 6 \3 L4 n8 ~- ?3 u5 i2 ~. W附录B 测试函数 $ f# Y6 M! C& p" X( G; ^附录C 用于约束优化的测试函数 5 o6 W% [: G! D- z) h8 w0 F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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