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 : c6 n$ T6 c; s- ]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 ; [6 Y4 X2 g3 ?& E" L: F1?1?1 表达 8 @, [+ }+ G7 o. k! s6 u$ {! z3 S e1?1?2 初始群体 2 K4 f2 c% I9 W5 u3 @ Q" J& `3 d* y1?1?3 评价函数 $ _' G; T$ u% S" I/ [- F7 u1?1?4 遗传算子 9 g6 J% r( w2 N# _$ d3 P1?1?5 参数 ; b( D( m& \! f' Z4 Q$ J+ y t( o1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 + [/ b. K8 i5 {6 x* K$ H7 R1?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 ( q# {( H! U# T) v" i3 s1?5 结论 2 u c; R* a: B2 O5 X第2章 遗传算法的运行步骤 ; h6 b9 I& d1 F$ c8 I4 P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 ) p% r, ~0 {; x4?3 收缩映射遗传算法 4?4 变群体规模的遗传算法 3 b) t+ O- Z2 A! }+ A" {4?5 遗传算法、约束及背包问题 4?5?1 0/1背包问题及测试数据 2 `* x8 |& E2 M( E K/ C' q H4?5?2 算法的描述 4?5?3 实算与结果 & I3 z' R$ a% g. B" P$ d2 F8 Y; w' `$ u4?6 其他思想 第二部分 数值优化 * g/ u6 P! Y v第5章 二进制编码和浮点编码 5?1 测试例子 5?2 两种执行 * ^4 N: y! A) P/ V5?2?1 二进制执行 3 d$ b+ i; p- o! U! Q, t: S5?2?2 浮点执行 2 S. t8 t/ b# f: D2 Q5?3 实算 ) V9 v6 N1 G" r/ \" |, E5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 : d6 B# b0 S6 S0 W; T$ }" \5?3?3 其他算子 % N% L# J0 N( |; r& @7 ]! h5?4 执行时间 5?5 结论 5 p# J# E8 ^; M1 ~( B第6章 局部微调 6?1 测试例子 8 w% _* b, S/ }6?1?1 线性二次万间颧 ' N8 T; K; f4 p0 j- {2 m( X, u! h6?1?2 收获问题 ' ~% \$ u/ S$ n3 J/ z V6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 - K) k+ C8 [0 d+ J3 ]6?4?1 线性二次万问题 6?4?2 收获问题 6?4?3 推车问题 ' A6 o- f% U7 ]; Y. c6?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 7?1?1 一个例子 7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 5 a& D0 n$ Q9 O6 z. }* [" g6 W7?2 非线性优化GENOCOPII ) j4 W9 k3 u$ t9 a3 w7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 8 \- d! r5 l+ }- Q7?3?2 实算 7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 8?1 演化策略的进展 ; @- x% y' B0 l1 B! W8?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 4 j4 u( {& A. C9 ~% }1 k5 `3 v3 Z8?4 其他演化程序 # `0 @+ i0 d8 g3 L! r2 L* ^$ g第三部分 演化程序 7 @; _9 d4 e+ _; z) j9 o& _% m第9章 运输问题 8 O" K8 T/ Y E; D. |9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 , J/ T. n! Z: x9 T! d5 v& C9?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 $ e) C9 k( _1 ~& t* H9?2 非线惟运输问题 # I5 [ A, w8 N* X0 _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 d# }; {3 }( o0 A9?2?6 测试 & z* k- v4 H/ B! k9?2?7 实算和结果 ) ?, B, ~6 B; \: V0 y. a- }9?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 ) ]) g% w: \& H* \3 M j11?1 日程表 1 C" X$ I0 T" ]11?2 时间表问题 1 t/ X8 g1 y6 Q3 A11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 11?5 评述 / e1 I& I1 n8 u$ v9 E第12章 机器学习 : W& {: D/ G" E$ g- q2 w, s4 ]) R12?1 Michigan法 - N. q$ M5 b9 R* o: A12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 & |$ C! z" t Y7 ^: E2 {12?3?2 遗传算子 12?4 比较 ( [8 S5 E. ~, S; Z5 g12?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 & w9 O( o( S! }3 t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 ( A: i U( p @/ R, ^" }6 ?* Q15?2 可行解和不可行解 15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论 0 |/ d! X' I8 u+ x$ K- G2 v附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 + h2 t& U2 [: l6 a! g7 {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 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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hwentao

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mark91

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