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》 8 K8 C- ~* s' B& |

引言 # @6 j3 G4 a8 b: k) f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 % Z' n7 z, W4 t" p* U1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 6 a3 }. \& f: S; k" }; K+ `$ m- V2 B1?1?4 遗传算子 1 o' n2 h# `. E5 l" E P; m1?1?5 参数 6 ?; e: r/ G0 C1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 & {( P+ |/ k: E1?2?1 策略表达 1?2?2 遗传算法的轮廓 1?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 第3章 遗传算法的理论基础 第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制 4?2 函数特征 4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 - p3 J$ _/ A+ R8 I* F% R4?5 遗传算法、约束及背包问题 : q; {2 ~4 ~0 y4?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 % c& S2 u* w" j9 h+ p! A4?6 其他思想 2 n( a! `, q1 l4 }! z3 B# _2 |第二部分 数值优化 - D7 N1 b5 h# |. O7 U4 S; S第5章 二进制编码和浮点编码 ' b+ \$ A/ n& F, E5?1 测试例子 7 `9 u u* U6 p. c8 R5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 ; V+ p+ c$ h7 ^! X5?2?2 浮点执行 7 D' @; ?- p' v# h5?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 5?4 执行时间 5?5 结论 2 a, D- X6 m! ` Q4 e2 v9 M第6章 局部微调 $ D R! [: [/ y6 [6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 2 A; N* }& h$ n5 ^" l p6?1?2 收获问题 6 c" A" }9 j: k6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 }4 N7 n8 _8 D# n, w5 o6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 6?4?1 线性二次万问题 0 k+ x1 q' @' O; R! N6?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 : q2 `5 b& p7 k0 z2 i# ~; [1 K6?5 结论 & b2 f8 ^: b. n! x- w第7章 处理约束技巧 9 ]4 I# m' \7 }2 h+ P3 g- n7?1 一个演化程序GENOCOP系统 7?1?1 一个例子 ! F" {' z, t: `& B! b' ?& z: {) y7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 7?2 非线性优化GENOCOPII ! z) X" R" Z5 Y; P; r( d5 h7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 : y( w1 Y2 ?3 d1 ^5 O0 J7?4 其他可能性 / P7 d$ X% E! l% u$ e7?5 GENOCOPIII 8 E6 L+ G+ }# t4 @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 8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 $ Q5 G% G7 X0 ?7 L8?4 其他演化程序 ) e/ ]5 O; P. k- E& q3 h第三部分 演化程序 第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 2 k$ e& j3 w. T) w( C' G G& M) y9?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 1 b4 \& Y$ l9 M9?1?4 结论 ! w j8 ?( b/ L5 m7 V E9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 ! g& M3 n0 d5 O" ~9?2?2 初始化 9?2?3 评价 9?2?4 算子 ' ?0 x Z' Q/ R; m4 `9?2?5 参数 9?2?6 测试 * c3 O7 W3 H! m: a6 B) w$ b7 U9?2?7 实算和结果 9 M1 C7 r0 j- D) o( O ~8 \; B$ ^' c4 k9?2?8 结论 & |- }7 {0 e0 l- l: [; w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 ' f* e5 m- j, B% v- m( ]11?5 评述 第12章 机器学习 : c$ ~# `7 R6 v' h- S5 q5 n3 f12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 $ U* v* t! P3 M9 W3 R7 l12?3 一个演化程序:GIL系统 " m- u3 \" j3 }7 {12?3?1 数据编码 % Y$ {& x+ T+ e. ~' i12?3?2 遗传算子 12?4 比较 12?5 REGAL : x7 _3 F1 I3 \+ m& ^第13章 演化规划和遗传规划 9 s$ D' w! Q. T- K13?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 ; S0 F2 w' G3 k3 }2 N15?1 技术和启发式规划概述 0 ?# F2 Z/ b$ P- e& s; e5 x# t4 B; g15?2 可行解和不可行解 5 h; S0 {3 [+ }- _- m15?3 评价个体的启发式方法 - f/ m; r8 U/ ^) _* T) } G第16章 结论 0 ?9 |) K% j- \9 t! _% U/ ~. w附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 : h/ ^# c! v1 W* c1 w% u/ d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 5 }3 `% K6 o$ f+ \" X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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pg1984

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hwentao

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mark91

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