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 r) T$ m% [, D

引言 第一部分 遗传算法 & [6 N3 g9 C G第1章 遗传算法的主要特征 ' |' z# R) _* h% _$ e1?1 简单函数的优化 1?1?1 表达 & E6 ~1 [! S) o' p1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 ' F2 l- w" W; x2 U- j$ E1 f- u7 U1?1?4 遗传算子 ! f* `2 J6 u8 q" e1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 , B2 \4 I+ @" M* |4 s5 L1?2 囚犯困境 1?2?1 策略表达 ) Q: ]# w$ N+ W, G: ~1?2?2 遗传算法的轮廓 % W$ ~$ W7 [' L0 b# E8 I& N1?2?3 实算结果 4 G. u0 n* w8 V7 |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 % F3 [0 j2 r v5 N4 d' |第2章 遗传算法的运行步骤 第3章 遗传算法的理论基础 6 u m+ W: T' k1 H$ D第4章 遗传算法的典型专题 4?1 取样机制 4?2 函数特征 , k; D- J9 L; [" E" X) F% m4?3 收缩映射遗传算法 # k1 g& f8 F# s1 W/ m3 _4?4 变群体规模的遗传算法 4?5 遗传算法、约束及背包问题 6 l* I3 j: t- U6 @7 ~6 b4?5?1 0/1背包问题及测试数据 ; P* F7 D/ Q P( l3 R2 l" Y3 a/ H. b4?5?2 算法的描述 0 A1 t' K) x' g5 r2 u4?5?3 实算与结果 " q. @' j5 t9 t# L+ G; V- i1 ?" ]9 I, b4?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 ; v* l& s7 m: J* x7 U; O" b3 z5?1 测试例子 5?2 两种执行 0 U3 B9 V# E: c8 U, U5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 ; u7 M$ i& K5 n* R5?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 ; F2 W6 C. w3 U0 \6 B/ E) e% P5?4 执行时间 5?5 结论 $ M9 f9 j! {- L! y/ j+ E第6章 局部微调 , w3 _4 J& t1 x* @; g" c( P5 s6?1 测试例子 8 P; x# h5 L+ H K& z4 B6?1?1 线性二次万间颧 7 E8 v8 a% o& e" k6?1?2 收获问题 6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 2 u5 m' q# L9 u% V+ r8 k6?2?1 浮点表达 2 A: |# p5 d5 X; L8 R; |. M6?2?2 特殊算子 6?3 实算和结果 6?4 演化程序与其他方法 : l" b! q+ l9 A7 O. D6?4?1 线性二次万问题 ( Y5 n& i, f. x% M6 g6?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 . K7 X8 [; a* M& h3 V1 d; C6?5 结论 * Q# `6 B# z' j" C; P第7章 处理约束技巧 3 c$ c- \+ v1 a4 o) d7?1 一个演化程序GENOCOP系统 , h( X% C7 _, O/ u$ F2 i4 u7?1?1 一个例子 ! T D G( c; A" f7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 0 k& |/ c+ S2 C9 Y. U0 ^8 h/ u$ @2 ^7?2 非线性优化GENOCOPII 7?3 其他技术 7?3?1 五个测试实例 7?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 8?2 演化策略和遗传算法的比较 ( m& P$ n( ~& w3 p. u; S' T0 w; `8?3 多峰和多目标函数优化 8?3?1 多峰优化 1 \2 ~) E! G' x8?3?2 多目标优化 8?4 其他演化程序 7 Q) m/ y1 m; m% o O. f1 S第三部分 演化程序 2 {- r# o- g2 d& ~ k e2 B第9章 运输问题 . ?- f2 G6 ^! j9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 0 W# K9 X" E `; h! d- c3 J9?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 e9 |- J2 a. ~+ a# c5 E) }3 o9?1?4 结论 * Z9 A: j: k5 N# S9?2 非线惟运输问题 8 Q+ ]8 m" d* E: i9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 6 k+ ?6 E h! }9 f; g9?2?4 算子 0 C! @) |- p, L$ X# ?. r9?2?5 参数 9?2?6 测试 9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 第10章 货郎担问题 * n9 J- O) s( C2 ?" b第11章 基于各种离散问题的演化程序 ' H7 V$ b; u" U, Y e$ w# K* J11?1 日程表 ( Y5 z* s, X# E8 C/ S9 F11?2 时间表问题 11?3 分割对象或图 / ]9 [3 J5 D N11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 / F, p: G! ]2 w: V- S1 a11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 , Z" Y) ~! t& J) _, [5 X* e2 g- T12?3 一个演化程序:GIL系统 12?3?1 数据编码 + Y" R; `4 _# P' Y12?3?2 遗传算子 12?4 比较 12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 13?1 演化规划 # y/ E! Z2 r6 b# ?# M13?2 遗传规划 ; Z. v. e4 e3 H8 ?第14章 演化程序的等级 - f9 p- o$ p1 `; ^7 n ?9 V+ o5 E第15章 演化程序和启发式方法 , B5 L) m5 [2 y4 Z' ~15?1 技术和启发式规划概述 O! F( y0 Y! P2 g& c' O/ x6 ~15?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 , @ M/ P4 `" }) V4 y! K附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 ' W; |" Y0 j8 T# X1 ^附录B 测试函数 5 T/ U8 O g/ L" m( ~附录C 用于约束优化的测试函数 7 V5 }: @5 E& k- g0 F, s- e5 Z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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