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》

引言 第一部分 遗传算法 & j$ d `9 V L; V+ ?* J) k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 3 a, b) V& u, \% T3 h3 p1?1?2 初始群体 * {* Y$ [: R( n" p$ f: b$ Y: _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 1?2 囚犯困境 ) M0 P' C* @$ Y& D& P3 U1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 2 H2 n4 t$ { G) c0 f8 ~1?2?3 实算结果 1?3 货郎担问题 ! V! n6 `) ~7 F" ?* M1 t1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 6 P; N1 H' ~% L$ P$ ]1?5 结论 . k3 ]% A1 Q2 J2 V第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 6 p. k( V2 {: v( |* l$ ?& H4?1 取样机制 5 L S q3 n( z# |) b5 ?4?2 函数特征 , t" X3 Y# d \9 O' _* D4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 ! v7 a7 D9 u" V4?5 遗传算法、约束及背包问题 # c) K' K9 Y* g* c7 m0 X4?5?1 0/1背包问题及测试数据 4?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 第5章 二进制编码和浮点编码 5?1 测试例子 4 _% a' N W/ R& d" y5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 Y3 B6 B L& w* H6 k p5?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 7 N( Z- A9 D9 m5?3?3 其他算子 9 j* F/ G3 O' ~ V# R5?4 执行时间 & T/ e: V( e% R3 E v2 @9 `5?5 结论 7 L* T& ~& W0 W( X第6章 局部微调 6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 ; [' L) J$ Q) w- D/ A1 c/ X6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 3 r3 V4 @1 P! q8 M8 ~) C6?2?2 特殊算子 ) S" h! m5 X' S& I, f$ j& J6?3 实算和结果 ' ~' ]- Y" E, T- o5 Q6?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 6?4?3 推车问题 6?4?4 非均匀变异的优越性 # V8 w* L0 m" n6?5 结论 第7章 处理约束技巧 7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 0 |, A. z M# O. d7 J6 v( g7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP ! G1 q5 y) q8 {7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 5 \2 {/ A5 P- m% O7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII - J! [2 w; S0 ^/ V: [ F, X第8章 演化策略和其他方法 ; f1 I# J/ N& Z( } o5 U5 F# g8?1 演化策略的进展 8?2 演化策略和遗传算法的比较 $ G5 m" {8 V: x6 G: F8 t; M/ ~8?3 多峰和多目标函数优化 2 I0 H8 h* p! g: C8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 2 X7 ^/ b& k+ c8?4 其他演化程序 - c" M! H# s" U5 d第三部分 演化程序 第9章 运输问题 ' X- B* S; w9 G9 O: l" s+ t9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 9 F8 X n# L! f3 K9?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 1 L" W& w6 k, K( ]9?2?1 表达 ) T2 H% \" O! `9 `4 A4 o9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 9?2?5 参数 9?2?6 测试 " v9 ^ u! C/ [( X9?2?7 实算和结果 8 m) \% `/ M, X5 D+ s; j9?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 11?1 日程表 11?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 * ~6 \( w8 q: K' w. d11?5 评述 : j3 N# _/ ]# R3 j第12章 机器学习 7 i# d" R3 n, k" X! W8 I+ Z& P12?1 Michigan法 $ W% k, A0 B: c0 N2 H% p4 X+ l) [9 R12?2 Pitt法 $ d% ~& J; G7 j+ s12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 " F" [6 i$ L! k( D3 K12?3?2 遗传算子 12?4 比较 % X9 L% e6 g; A12?5 REGAL # ^3 u! g% ]/ T% j8 f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 ) J% Y0 X+ z- l0 H15?2 可行解和不可行解 0 n7 z& p% O6 k* P15?3 评价个体的启发式方法 . r: `! X$ _4 N第16章 结论 3 M6 A Q# Y- q O# r附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数 , J2 E& V9 K/ ~附录D 演化计算方法课程安排 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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mark91

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