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》 * P6 V8 v% J- z t 5 P% F, A" T5 F& _) P1 [

引言 o! g; f6 C7 o第一部分 遗传算法 " c+ P7 P8 b, ] H( ]! x! o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 1?1?2 初始群体 1?1?3 评价函数 8 |" x) t/ j8 ^0 | Y1?1?4 遗传算子 1?1?5 参数 + p3 \/ k0 U7 |- L; c1?1?6 实算结果 1?2 囚犯困境 ; S, S% ^" b! M; I' R1?2?1 策略表达 + C3 m6 |* x- ?; n" N1?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 0 `' p2 P" i- A& Z- u8 Y, g8 F% H5 D4?1 取样机制 1 i3 \& w( r% F4?2 函数特征 4?3 收缩映射遗传算法 4 b2 y5 N( i4 G7 o6 Q2 c* e+ w4?4 变群体规模的遗传算法 1 d* w$ f1 \9 ]3 @- ?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 4?5?2 算法的描述 & ]/ y4 ^# j! j, P+ C4?5?3 实算与结果 8 ?" @/ a' y) G5 |! r; K4?6 其他思想 ; S6 l4 f ~5 I8 g8 [1 p3 y; b( e) z* x第二部分 数值优化 % w0 O# g, [+ v8 `第5章 二进制编码和浮点编码 5?1 测试例子 / W" U- u5 a3 B5 u: A5?2 两种执行 5?2?1 二进制执行 * `# l: `! \8 w5?2?2 浮点执行 * `1 q( F8 ?% v5?3 实算 5?3?1 随机变异和杂交 5?3?2 非均匀变异 : r! N5 |; S8 W& h2 T( p5?3?3 其他算子 + N/ H8 c4 A8 v% }5?4 执行时间 5?5 结论 第6章 局部微调 ! o' E6 X+ a0 R _4 N6?1 测试例子 6?1?1 线性二次万间颧 6?1?2 收获问题 " F( ^1 e3 ^' d2 e6?1?3 推车问题 $ M0 @! P% {6 U6 _% c6?2 数值优化的演化程序 f' t. g" `$ T* u5 }) E6?2?1 浮点表达 6?2?2 特殊算子 - i( m& ~; o* w6 @. q, P* X6?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 I3 t# u/ ~+ [6?4?2 收获问题 7 v6 n B9 Q9 h3 u% t6?4?3 推车问题 5 E4 X, m3 [% v2 o( A& i6?4?4 非均匀变异的优越性 1 k" o7 [# ?! J& ?$ l6?5 结论 第7章 处理约束技巧 ' |( Q) ~3 \+ [# d( |7?1 一个演化程序GENOCOP系统 5 R" G% o4 M. W w$ K9 `, C7?1?1 一个例子 3 L9 J0 g6 X5 I% I% _; k( Z* p% f7?1?2 算子 7?1?3 测试GENOCOP 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 ) J5 w# A& g4 G6 w; H1 i7?5 GENOCOPIII 第8章 演化策略和其他方法 3 M9 R' L& P! f& n% n; ]" H! P8?1 演化策略的进展 / z# f7 k& v" a! r8?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 + K* ~1 v; c& m/ g8?3?1 多峰优化 8?3?2 多目标优化 , v! j: C. I& L9 _' r2 w2 h: S8?4 其他演化程序 第三部分 演化程序 4 f2 z4 f- J$ b$ R( t) V第9章 运输问题 9?1 线性运输问题 9?1?1 经典遗传算法 $ l. q$ P/ }' C, d3 l# w9?1?2 引入与间题有关的知识 * z. o& p( i4 v5 m3 ~# T* @9?1?3 作为表达结构的矩阵 9?1?4 结论 9?2 非线惟运输问题 9?2?1 表达 9?2?2 初始化 9?2?3 评价 7 X' V7 M" ]+ C0 ?0 b% e! k9?2?4 算子 7 G6 _2 |( p# `! I' ]# J/ h7 f7 j: Y2 |9?2?5 参数 $ g9 u" b6 b, J5 b& L( W6 B9?2?6 测试 % e+ J' A6 O+ ~+ F+ G; y) }3 U$ J9?2?7 实算和结果 9?2?8 结论 ! c6 g0 ]9 M" H5 q& t: f( J第10章 货郎担问题 8 U. G* J7 ~7 ~' r8 N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 + r) r" C2 X# Y9 J: @5 N5 t11?5 评述 第12章 机器学习 12?1 Michigan法 12?2 Pitt法 12?3 一个演化程序:GIL系统 - M4 k! T7 F+ \9 g# {+ ?12?3?1 数据编码 ^1 d5 ]- A7 x3 X, V3 R12?3?2 遗传算子 % ^* H9 q6 K+ W9 a& ?' I12?4 比较 0 g+ t4 I) l8 p- U2 ]4 W12?5 REGAL 第13章 演化规划和遗传规划 ' A6 r5 B `1 H( c8 s* m13?1 演化规划 8 W' w6 c8 A, B! P$ G' h: z7 C9 V" q0 K13?2 遗传规划 ; ? z2 U( M2 I$ R- v' L, d, \第14章 演化程序的等级 ( Y+ R* z: L" G) f第15章 演化程序和启发式方法 ( x. q% q/ n- O" Z6 @1 w( a) \15?1 技术和启发式规划概述 U" G1 [! V% T+ U15?2 可行解和不可行解 3 _& g" R" `) M: k; V7 I0 F15?3 评价个体的启发式方法 第16章 结论 6 J0 b7 x6 e( \附录A 一个简单实用的遗传算汉C代码 附录B 测试函数 附录C 用于约束优化的测试函数 1 ~. r6 k. t: v' \4 Y0 m附录D 演化计算方法课程安排 参考文献

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梦中

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