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6 M# t; v! f8 y* h0 z/ E) T4 z+ ]9 _, p5 L. T
) ~3 Q" d; K. o, a4 F3 y8 [: o2 }. u《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》
8 r) T$ m% [, D : F; B; }; _/ P0 O8 X+ ?; e: v9 n
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c& R+ R* d9 q1 u. L* S K/ {! N) t2 u' B: {3 C/ L3 j+ {- o
| 引言2 F& B! ~1 D! T: c% a) x7 U& J' c
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! C6 k# s% l( b( e/ a W1 h- K
1?1?1 表达
& E6 ~1 [! S) o' p1?1?2 初始群体1 V4 N( S& y0 B2 A% Z9 Y
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* H1 h7 a1 @' q1 G( `! k" Y
1?1?6 实算结果
, B2 \4 I+ @" M* |4 s5 L1?2 囚犯困境9 f; R! j4 \$ n
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, N# G* L! v( V
1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法# B4 t7 Q6 I: c0 _6 P, ?
1?5 结论
% F3 [0 j2 r v5 N4 d' |第2章 遗传算法的运行步骤6 f7 _+ \! N7 w4 s( H' Q1 e
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! H/ D; D; ? o6 c h6 B& _
4?1 取样机制* y; ]' J. G3 S& t+ ~* \
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0 ?7 o$ m8 j8 r2 b
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. o% _7 z4 K0 Y0 x0 U1 r1 D1 q
第二部分 数值优化3 P. }) L, E1 z! b5 O! u
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8 d4 ]6 e: }% U) ~# g( A/ \5 B
5?2 两种执行
0 U3 B9 V# E: c8 U, U5?2?1 二进制执行, U7 f6 L3 j b1 o4 Z
5?2?2 浮点执行
; u7 M$ i& K5 n* R5?3 实算! \4 s1 F1 \% N/ }
5?3?1 随机变异和杂交9 d" j' ?4 w Z9 [! J
5?3?2 非均匀变异0 o( E0 R& e. w
5?3?3 其他算子
; F2 W6 C. w3 U0 \6 B/ E) e% P5?4 执行时间1 g( \' \# ^1 |
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( y/ ~& v! X2 {/ z4 _- G" {& A- [
6?1?3 推车问题; x% ~9 x- K$ X+ {/ G
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$ y3 g* q4 \) r$ ^7 J! Z. s
6?3 实算和结果0 ^. w$ {2 q- g$ A6 O& B
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+ a1 B0 [ {# Z+ E! p d2 M
6?4?3 推车问题; M- h5 A9 d0 N: F
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/ D7 S( g$ K$ I. u' I; @9 i4 l
7?1?3 测试GENOCOP
0 k& |/ c+ S2 C9 Y. U0 ^8 h/ u$ @2 ^7?2 非线性优化GENOCOPII4 k, ?$ f& d: `# a& E: U
7?3 其他技术6 o4 c i. Y( c: t% R
7?3?1 五个测试实例# r$ i8 {% V. o, ]% B& Q1 t
7?3?2 实算; `2 {" e! j8 C7 U$ _: C8 u' s' y
7?4 其他可能性 {/ a2 W1 a. w+ @
7?5 GENOCOPIII/ t2 b, g' O5 n$ N
第8章 演化策略和其他方法9 {2 x" H+ c" ^! E5 z4 z, j' I
8?1 演化策略的进展9 x: ~; ]. H& t8 {. \2 C
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+ b X( l6 E7 \- y
8?3?1 多峰优化
1 \2 ~) E! G' x8?3?2 多目标优化, h6 B4 S4 Q% m
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) q8 m M. b5 K2 T, J# W- Q' P
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$ n+ h& Y0 N& e3 O) i- L# k1 Z
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; P% N2 k+ D- @1 D# O2 r# k- J
9?2?2 初始化& M( w7 Y' D1 g8 @+ h
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; p+ d& W* h0 D9 t
9?2?6 测试7 k0 z3 x% {# R h. g
9?2?7 实算和结果) s, e* f( k$ q2 m* A) t
9?2?8 结论' O8 V" M& U- g" p0 T! ~
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0 @6 L! h7 Q0 a: `1 J
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, d& S; d# a9 b) L8 _- ]1 K
第12章 机器学习) k1 e( R1 l R; x3 o( o0 S
12?1 Michigan法) t( r8 A5 g4 B( e
12?2 Pitt法
, Z" Y) ~! t& J) _, [5 X* e2 g- T12?3 一个演化程序:GIL系统. ?$ n6 r% w+ u/ [6 V- g
12?3?1 数据编码
+ Y" R; `4 _# P' Y12?3?2 遗传算子/ I1 V) @" g8 t7 V$ X/ ?3 W
12?4 比较* A/ t5 K; a4 K7 e
12?5 REGAL; F6 G1 c Z4 u$ i
第13章 演化规划和遗传规划7 G ^6 h' q9 Q. M
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/ M0 M" V* [+ _5 N3 \$ g6 A
15?3 评价个体的启发式方法% `8 k# F- M( ?) N% ^
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/ e T& Q. c2 q* S/ @9 _
参考文献 | |
zan
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