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( v9 ^+ @2 A& Z5 ?# K" _+ C+ U; h* Y6 D( g; Q9 h
1 R$ I( f+ r. z4 S6 j, W4 T" J$ @
《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》8 Y' P5 V! R- I H9 ^% i2 k
9 E; L( X& g6 j2 [
| 4 @3 g" M Q6 R7 R$ P9 U
2 J& `# @4 X1 h' P2 m6 k| 引言- W4 F3 i# Y! ^$ Q9 j6 i
第一部分 遗传算法5 u, F8 i3 [& e, y6 O) e
第1章 遗传算法的主要特征, H8 w& D: s- `4 E% b
1?1 简单函数的优化( y4 ~7 t9 k+ l# v! E5 ^# |3 R
1?1?1 表达# ^: |' I" [2 q( j* \
1?1?2 初始群体% A! j$ w8 |" i( T3 ^
1?1?3 评价函数' U- l* Q& r* X1 H/ _
1?1?4 遗传算子
* ?* J1 @5 E: H' X1?1?5 参数3 M! d+ s- H2 [ s% n% L
1?1?6 实算结果5 J9 K$ B% t6 |# X( M
1?2 囚犯困境
8 D! F6 c/ r* Q; |" m& _1?2?1 策略表达
! D1 c+ l8 y# p& y5 ?: |" C# N1?2?2 遗传算法的轮廓
, }1 E+ I; w4 y1?2?3 实算结果3 g- Y$ Q6 f2 k
1?3 货郎担问题
, C5 D/ F/ Q* c$ g1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法/ t" }1 d/ ?% j% |. |2 n* P4 @
1?5 结论
$ B/ v. b1 d. u" q( R+ V第2章 遗传算法的运行步骤1 D: U- }2 o4 f$ @& a
第3章 遗传算法的理论基础) V& z: k$ i& L
第4章 遗传算法的典型专题 A* V$ k: S4 U( P) w7 @; ^7 g5 `
4?1 取样机制
, O- X2 c* d5 _) K0 m4?2 函数特征* O; z! g! o# ~- e" C, f5 f
4?3 收缩映射遗传算法
3 f! T6 Z- n. I3 m4?4 变群体规模的遗传算法
' n3 s z. Q! c3 {# F% A% a. ]' @4?5 遗传算法、约束及背包问题
/ ]8 }: P8 U3 W6 V S9 X; g. b4?5?1 0/1背包问题及测试数据
4 y3 m" ?8 r8 c* }: M( P4 G4?5?2 算法的描述
" w4 i9 k% A5 h2 |! }4?5?3 实算与结果
4 O, m! j( R8 M2 W4?6 其他思想7 J0 Y4 q3 A a- |" }3 W
第二部分 数值优化" L! ~" P! R) a, I
第5章 二进制编码和浮点编码
7 J' v) P7 e: E& D) B" k* s5?1 测试例子
* G p y& {! L y5?2 两种执行. r: n% H. U5 V+ U
5?2?1 二进制执行
- W7 o, U4 a6 R! F8 o5?2?2 浮点执行
( y3 Z5 c5 V( l3 w5?3 实算
/ ^! I5 f2 U" S5?3?1 随机变异和杂交
/ Q3 [$ x7 F$ x/ V4 `# W3 x5?3?2 非均匀变异
" J' l3 H" O' y9 J* K1 S5?3?3 其他算子' R8 F- _9 P3 q) S% D) {
5?4 执行时间
; Q) a, j6 z8 J% Y( H* g6 H5?5 结论
1 K1 q1 L- \8 E" E第6章 局部微调* S* U. z3 b6 [. I. F
6?1 测试例子! W) D2 i6 _/ P$ }" B2 a1 c
6?1?1 线性二次万间颧
# [* }. e6 y3 `7 i7 J) q6?1?2 收获问题
$ A ?5 N- g# {) _. a6?1?3 推车问题" a: A3 r+ U% _: N) z I0 G2 G; O
6?2 数值优化的演化程序" {* v) B, e7 O. m3 F
6?2?1 浮点表达6 j# D7 V& w) I
6?2?2 特殊算子; n& L3 o8 b7 A# `+ P: [; k
6?3 实算和结果
0 P0 q* S9 w0 v, s. Y+ a6?4 演化程序与其他方法
; a# J& p. l# X+ s. t. @3 d6?4?1 线性二次万问题
9 n+ {& l! x% I# X3 }" }6 x1 u6?4?2 收获问题
6 J( X3 n( f+ p7 s0 p0 u8 H6?4?3 推车问题' k5 I9 T- N% j, ]2 W
6?4?4 非均匀变异的优越性9 H$ c# X9 o. [: B
6?5 结论9 m s5 m$ B- Y2 n% [+ i+ N+ S" l( Y
第7章 处理约束技巧
& a+ r* p3 D {4 g6 f: h) \' D7?1 一个演化程序GENOCOP系统* R/ W: U9 D) A
7?1?1 一个例子
' w7 q! z0 g4 m+ S6 Z( `7?1?2 算子
; n6 q/ o: G) m: Y% [9 ^- A7?1?3 测试GENOCOP' ~7 o3 `, x$ h0 J6 T/ D0 V; R' i
7?2 非线性优化GENOCOPII$ u" P4 ]2 m2 G3 ^- F) W& N Y
7?3 其他技术9 P# @: o1 L- d
7?3?1 五个测试实例
, y3 _3 ]8 a/ n2 T1 w7?3?2 实算' o7 F8 f6 |. ~7 W) x
7?4 其他可能性
# a7 f' a5 f2 `8 n4 s7?5 GENOCOPIII7 j; u- r" \0 @) m+ ]# R# g0 W
第8章 演化策略和其他方法
8 r5 G5 m' z2 o8?1 演化策略的进展0 C; l2 ]3 E) H; Q i ]+ P) o1 T
8?2 演化策略和遗传算法的比较% Z, ~$ P6 J" z- |0 F9 ]+ H* d2 V
8?3 多峰和多目标函数优化7 [" |% d* T. F- Q& n4 K C
8?3?1 多峰优化6 q" ?1 A$ w) n2 T3 K7 ]
8?3?2 多目标优化5 o1 o7 o9 J" r! B. K& r
8?4 其他演化程序) h" G& d" N& m
第三部分 演化程序1 Y3 |; W3 W; ?$ j4 P
第9章 运输问题* p4 U" I7 ]/ Z
9?1 线性运输问题
2 o0 h2 w5 G. d0 `9?1?1 经典遗传算法
& r9 D0 u1 U d$ q. `+ `9?1?2 引入与间题有关的知识$ a0 S6 _% m# x; y( R
9?1?3 作为表达结构的矩阵
2 p' ^# G: p, r' o- [" H- i9?1?4 结论
. \# h7 L/ L( s$ C) J6 T, n4 i: o9?2 非线惟运输问题3 J* {! I- h8 ^7 O
9?2?1 表达
0 Q( h1 E* w; }! O7 q9?2?2 初始化
5 R8 E ^, R9 i5 ~9?2?3 评价+ H0 z0 q7 w: _! M+ [( ]8 i: z
9?2?4 算子& i" s% d( C% a! ?) i6 r
9?2?5 参数
5 D L, ?' ?. t( ~0 B2 Y7 y9?2?6 测试
8 i7 ~" t+ q9 t- p9?2?7 实算和结果
/ ]5 n2 j$ \1 p, C; ^6 X( D9?2?8 结论
' g/ i+ s4 k% E9 ~! I9 Z第10章 货郎担问题
( k" @4 t4 q! l) K. L* Z8 P第11章 基于各种离散问题的演化程序5 k5 ]( Q# z3 `% F4 u
11?1 日程表
: @# P9 d1 p6 N5 E6 E$ s/ y11?2 时间表问题4 |" w- F4 K7 C& N$ L8 l
11?3 分割对象或图
* K1 o3 E0 A% C11?4 在移动式机器人环境里的路径安排; ?- M8 w( b7 ?+ l/ }
11?5 评述
. d5 g4 B. j2 o. S6 h9 ?. f第12章 机器学习1 I. g; w$ F3 V' y
12?1 Michigan法
$ Z8 O4 d/ h6 g, s) x3 f- V/ _# ]" ?12?2 Pitt法
; S% z( m/ l& P( M1 q12?3 一个演化程序:GIL系统: V/ \4 q# W E6 l
12?3?1 数据编码
. d! s2 W) e( k! R' Z r12?3?2 遗传算子9 `0 e' U2 M$ F' I8 d
12?4 比较( D' F# J3 V& @: ^8 m9 p4 X2 w
12?5 REGAL
5 U6 a7 {% s! s" P9 P, y第13章 演化规划和遗传规划
3 C: B( w+ J {7 T) B, |2 |13?1 演化规划
1 I8 ]9 W& N9 q5 k; T4 m13?2 遗传规划
/ U9 A/ \; x/ E2 N: U! C9 L4 \! {8 O. [第14章 演化程序的等级
" j! d% w" T8 ?. O; R第15章 演化程序和启发式方法
! P" Y0 z* J% F15?1 技术和启发式规划概述5 \8 v' w& U. E7 G4 B0 ]) N. h
15?2 可行解和不可行解6 |' [" u6 M: S& }; N% @) U
15?3 评价个体的启发式方法8 r; N; y, l* M) s2 G5 q+ Z- d! G
第16章 结论
$ p8 D9 ^2 |6 T! @0 e附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码
& a8 b1 k4 d0 Q2 k: ?附录B 测试函数( ~. _- J) ~# W# [9 E/ {
附录C 用于约束优化的测试函数/ T2 _* v9 l9 b# H
附录D 演化计算方法课程安排
0 |6 A8 b W1 l3 d/ X3 s参考文献 | |
zan
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