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》 2 U9 a9 K+ M$ L$ J: u. J; k

引言 ! x2 N5 y2 e( l- Y7 W第一部分 遗传算法 ' b; Y( i+ s+ ~第1章 遗传算法的主要特征 1?1 简单函数的优化 5 N( b: ^! B' J7 B) `. g H# e1?1?1 表达 1?1?2 初始群体 ! D5 i! `) X- o: q* s1?1?3 评价函数 % \: A9 ~! O" K6 Y% q& |1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 1?1?6 实算结果 , P/ A% G7 l( I5 G3 r' c2 M) [1?2 囚犯困境 " d; z$ R- n! X3 ] c0 Q6 Y1?2?1 策略表达 ) x5 `6 ^2 Y. E! F# i8 k1?2?2 遗传算法的轮廓 1?2?3 实算结果 1 q1 h5 A5 d9 _& U6 T1?3 货郎担问题 1?4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 * x, m; M4 J' N; X1?5 结论 7 Z3 |8 o4 R/ ]# R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 ) i/ O- v4 p5 B2 t' j( v. ] V4?3 收缩映射遗传算法 * D- C- ]/ k, i& Z; A4?4 变群体规模的遗传算法 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 3 N7 f: z. E: ] ~; m5 n) h4?5?2 算法的描述 & i8 i4 ^: L8 x w7 f4?5?3 实算与结果 , L5 |( W/ W8 T1 Y4?6 其他思想 6 J% |7 J& R- I& s. n第二部分 数值优化 # j' l0 x2 O! u# O& ?- M* w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 5?2?1 二进制执行 5?2?2 浮点执行 % r+ R1 x: H- b2 N$ c5?3 实算 ! d0 K1 ~" [) J( H6 X) y5?3?1 随机变异和杂交 " `4 G1 c7 u( f5?3?2 非均匀变异 ( O( t8 ]$ P. X5?3?3 其他算子 6 K) [5 U% _" W- i5?4 执行时间 , {6 E2 R; J0 y5?5 结论 第6章 局部微调 / b0 f( e r" c: V) Q6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 + W- l+ n3 y. a" j5 ]6?1?3 推车问题 6?2 数值优化的演化程序 % @( l7 A4 B& r# f* D- j* u& U6?2?1 浮点表达 # H) i2 X8 x& p. m$ a6 a6 t6?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 8 O4 ?$ A. p1 f v; E7 X B6?4?2 收获问题 ( Y+ n! \+ K3 z4 Y" K5 F. W6?4?3 推车问题 6?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 R5 ? M; b; u" i9 R) }7?1 一个演化程序GENOCOP系统 $ `: T+ p& g7 T+ ]7?1?1 一个例子 ! W# p# K* n: f# Y( r* K9 S7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP . S' l- b! u& _6 c( b7?2 非线性优化GENOCOPII . n8 k e; d0 E: K7?3 其他技术 : `: K& E# \1 P, q8 ^0 A7?3?1 五个测试实例 7?3?2 实算 ( O6 j4 w, G# d' f: k7?4 其他可能性 7?5 GENOCOPIII 7 F" X/ |9 W1 O3 _- A1 u. Z* g: F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 0 ^% C! V: z0 C8 B2 f/ B* i3 H8?3 多峰和多目标函数优化 - r' i: j, ?8 `+ z. l8?3?1 多峰优化 1 X5 W! ?4 r& G/ c0 b* S4 H, W8?3?2 多目标优化 " F, d: Y4 Q1 Q8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 3 r; [/ B6 d# \# W第9章 运输问题 t K' n6 |% U6 @. t' e& K* G9?1 线性运输问题 . A5 A5 @" K; g- N, T5 C9?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 9?1?4 结论 ' ~" h# o" z) N8 m, c' S9 P4 W {/ U9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 , o: |) M& n& ^& f9?2?3 评价 % y" g$ d$ r# y( T! I* n9?2?4 算子 # I# w) I3 C! _) l9?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 7 ^3 ]( J$ P5 p. \5 ?! q第11章 基于各种离散问题的演化程序 ' O0 X8 l X% V3 X6 z' v4 G11?1 日程表 11?2 时间表问题 # X* G& S/ G7 I" F4 N11?3 分割对象或图 11?4 在移动式机器人环境里的路径安排 4 I! q0 `0 m+ w6 A* W, t x7 N11?5 评述 % f% Y& l' D0 q4 ]. O0 D第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 * L' Y% w/ d# L5 N, q% L- E12?3 一个演化程序:GIL系统 ! O0 S9 ]. H8 W$ }1 K12?3?1 数据编码 * ^2 R9 `( f6 x! `12?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 : A, C5 C, A8 r/ ^' l7 V# Q: M13?1 演化规划 13?2 遗传规划 ' ^ Z9 l, [+ _# C$ R1 U8 A第14章 演化程序的等级 ( C, l" s: N( n) p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 2 j, r: W% A7 ]2 |% B3 a15?2 可行解和不可行解 . T9 _" ?& L. n0 z/ [# Q15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论 附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 ; Y2 u% A* ?3 p) W2 p. ~, v; P, e# M附录B 测试函数 : P/ I& {9 f% N. j2 n附录C 用于约束优化的测试函数 7 o& |1 z8 j* O, X7 ?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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jja65

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pg1984

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mark91

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