有关遗传算法

from911

遗传算法采用实数编码,是怎么做的?有没有例子?

Allos

书名： 遗传算法与工程优化
, k, }) f- V8 I2 t英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
编号： 11297
! x% i) u" D5 C# r! f4 fISBN：  7302074828
' t$ r( F8 ]4 J+ D. c1 x作者： 玄光男 程润伟
译者：   于歆杰 周根贵
出版社：   清华大学出版社
! |  `" G) u! f- `9 k( V' t系列丛书：   
( J0 P5 D; \( W& r( ]0 `7 W出版日期：   2004 年 2 月
  B' n! ?- x8 p' n9 X4 e! E% i印刷日期：   2004 年 2 月
0 H  V  [+ g/ ]0 N6 W8 }) W0 k页数：   391
开本： 16开
' a; R" C# D; ~/ u' y+ F
内容简介
    本书总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章：遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。内容既涵盖了遗传算法在传统优化问题中的新进展，又涉及了目前在供应链和物流研究中相当热门的话题。本书论述严谨、深入浅出，并有大量图形和表格，便于读者深入理解其内容。 本书可供高等院校或科研机构相关专业的高年级本科生、研究生、教师和研究人员参考。

4 _7 h  P8 r. u! S0 ^        译者的话

1 X6 ^0 k7 {. u" n7 _* [+ g- k序言

5 w' Z; v) O- A第1章遗传算法的基础

. J) _4 p0 X* I1.1引言
3 X$ `$ t9 j3 ~! Y
1.1.1编码问题

1.1.2遗传算子
* x: Z5 s, r% @, S5 x. Y( i" z
4 H: H' {9 l: p/ @8 H1.1.3选择

1.1.4遗传局部搜索
' I2 J7 z3 a  U# T  m
1.2遗传算法的适应性

; F( j# x. S( D, M1.2.1结构适应性
$ `5 ]- N7 p4 I/ T
! D) i6 @( s- c$ i# B9 ^  d5 `1.2.2参数适应性
8 G1 N/ @# m' [! x
3 D/ L1 g# S: Y0 e1.2.3模糊逻辑控制器
3 u8 X* o) v( k" t& l" Z1 Q
1.3遗传优化
2 E" [* A8 z3 O+ s! q
( J, C5 p) F3 [. E" T1.3.1全局优化
, g' k+ c/ K2 j$ I: s2 |' U* B
1.3.2约束优化
9 f) q) U! f# q% k
1.3.3组合优化

5 z8 ]9 ?6 E; W1.3.4多目标优化
7 K9 p/ `: m3 [+ Z1 `0 m
1.4近期遗传算法的论文
/ q$ a. R; r$ k4 j" j2 T5 r/ K4 }: b
  f1 W4 n* K1 }' p- ?$ e. I第2章组合优化问题

2.1引言
6 P; F" t6 @+ U  Q# k
6 {: x+ {# x# z* m% r0 z2 P; \2.2集覆盖问题

, F6 ]  S* {- y: s5 z3 g' X# X2.2.1航线机组成员调度问题

2.2.2遗传表示

2.2.3遗传算子

  g8 o5 s# G6 O/ J0 }' h2.2.4遗传算法
# ^; t- r# _# K4 y* U5 y1 u
2.2.5计算经验
4 R- f# A- u7 m6 ^
2.3装箱问题
, d- U  _2 m. n; |9 A: l
8 S9 N% n/ x: {$ B5 y. P2.3.1启发式算法

2.3.2遗传表示
; E$ g0 j5 B3 o
4 D2 d' G) r" I1 l0 ~( h2.3.3遗传算子
! N* ?8 N" u# k5 w! }6 R( s
" U, ]* @) ?& X( F: f. E0 P2.3.4适应值函数
! \% Z+ \' P/ H+ g
% a* c+ b8 D$ s: J2.3.5初始化种群
8 z6 \6 ?. W0 G0 e0 _* g
2.3.6计算经验

2.4背包问题

8 L: ]% {2 P6 U  X; R( g' r  E) [2.4.1多选择背包问题
0 p8 t3 o, N5 @# N0 ]6 p( k2 s
( g, v4 K! E0 W& c( Y! ?& a2.4.2多约束背包问题

" P( i0 w* s; J1 q" O* w2.5最小生成树问题
+ W3 _' v. I0 O) u4 t- t
2.5.1二次最小生成树问题
# G& U9 l3 ^) s
4 x: O* v- f5 y- {1 `6 c: Q2.5.2度约束的最小生成树问题
4 s' G/ U7 u4 b
2.5.3双目标最小生成树问题
8 D$ S* g; S8 j9 G! U" M7 c
! o. R( a5 z- v0 a第3章多目标优化问题
' W( A6 I) `- o% |
3.1引言
: e# h' s* o; V( T2 g- d& Y
3.2多目标优化的基本概念
3 k5 C- U3 t5 @
3.2.1非支配解

8 K* T' E8 L# t, ^- {6 u; m9 V5 E3.2.2偏好结构

+ s1 F# k$ N' A) j" w3.2.3基本求解方法
* S) n- }1 b0 [0 x- w
; \# H1 ~% [( I4 j3 l# d) t3 N7 d0 L, P3.2.4问题的结构和特性
7 |! O4 k7 H) `5 E1 p; ?- o) ?0 L
3.3遗传多目标优化

7 c# S2 X4 W+ j5 r6 A$ U3.3.1遗传搜索的特征

' [  e# E  r) w% T' a" l+ g& J3.3.2适应值分配机制

3.3.3适应值共享和种群多样性
9 L: H' }  O! T# K) l
3.3.4Pareto解的概念

3.4向量评价遗传算法

% g: B0 k1 Z: ]3 v) t3.5Pareto排序和竞争方法

- n8 `& g8 H8 y3.5.1Pareto排序方法
5 D6 N3 X& W7 {/ b$ A( k" Z
- s% G8 k9 e0 b6 w! k3.5.2Pareto竞争方法
) X* M3 f1 L8 g' ?* G
3.6权重和方法
4 Q2 J& h$ d% ]7 s
5 T, l/ H1 a0 e7 B2 m! ^3.6.1随机权重方法

3.6.2适应性权重方法

4 S' C# D2 \% s* l8 y! J% a3.7距离方法

3.7.1距离方法的一般思想
* i+ w2 Y* U; A/ S9 Q- `2 g
! }; I5 f* f$ g* G2 F3.7.2计算距离度量
3 `( x( J1 }" Z$ B
3.7.3距离方法的应用
1 B  j' P& H5 R: J0 e
3.8妥协方法

  @% }3 }, G& n& ]/ \+ Q0 ^3.9目标规划方法

第4章模糊优化问题
  F& n$ c# X7 D. z3 }: I
4.1引言
( p& e4 t3 m0 v8 V! l
' q. T" X7 D9 f4 J3 V; D( T4.2模糊线性规划
' N8 H: V. x6 H
) x# w0 {+ W: X) T- U! m3 ^4 a4.2.1模糊线性规划模型

8 ?$ h2 t% {! N2 _6 [) A% v* v% j/ R4.2.2遗传算法方法

4.2.3交互式方法

4.2.4数值例子

$ f0 {7 a& U% t1 k, Z4.3模糊非线性规划

9 Q+ _2 T( e4 I* x: [6 {. Y  W4 @4.3.1非线性规划模型
4 X4 }4 {5 h6 i! b+ L" S6 s/ f
4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
  D! @. c4 Q% o; ]
+ f$ V8 Q# X% s; V/ V+ e4.3.3交互式方法

; Q9 ?# ?4 q1 s6 N8 K! I( B2 Y4.3.4数值例子

* Y' l( @- k& S9 _4.4模糊非线性混合整数目标规划
% n2 m8 q2 f# Z# f$ A2 k# H4 `% }
& X' p* t- c6 w/ _5 I5 d  ?4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
# }. Z4 {# }1 X" W0 V) ?8 g
7 V& ^1 i5 l! i0 J" E# d* ]4.4.2遗传算法方法

4.4.3数值例子

9 D: j0 x% U' q( n7 B' U4.5模糊多目标整数规划
# B- G. w! F! G( a5 r- L  h
7 ~- H  |4 E/ X) `6 ~4.5.1问题描述
- U: N9 m1 z) _$ l" _  \. E
5 ~2 Q9 A+ ]$ R1 D4.5.2增广的最小最大问题
2 B: M8 g8 R1 x+ J* _: X
4.5.3遗传算法方法

6 v. Q8 J1 ^8 f) _, J: ?! B4.5.4交互式模糊满意方法

$ O2 A: j* A% S5 i7 _2 x& H/ v( |4.5.5数值例子
4 N% q5 s" f/ A# D& k) P8 _5 e; R1 a
) \" s  j5 j5 [- b! X第5章可靠性设计问题
; O. c2 Q  T( T5 i" V
5.1引言
1 U( S( N  U: ~' `* `, W  ]) q
5.2网络可靠性设计

2 v+ a7 B$ s% `4 ]" \* S5.2.1问题描述
# _! v, R! b! J: _0 B$ K( Q+ Q
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
: }, f7 y3 k- t# j! R) J4 y
& e; k1 {: I6 {9 k. y  T7 L5.2.3Deeter和Smith的方法
1 V8 I2 D- ?; u  d0 p8 o
6 f: A. Q7 ~+ a$ x$ n5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
# x$ i/ p$ [. Q, E+ y: s7 W6 F
5.3.1双目标网络拓扑设计
" Q# d8 C6 h' W, c7 K6 ]7 n- S9 X8 r
5.3.2数值例子
: O3 F& s- F% o9 \+ n4 M
5.4多目标可靠性设计
+ @8 k5 M1 ~2 y0 S- r" y
6 m0 ?9 _+ P' Z! f5 V5.4.1双目标可靠性设计
5 e& n1 [4 v% `, B0 ?
4 c: ~) F. x. c3 {, ~% L5.4.2遗传算法方法

1 Y0 m& Y% D1 q2 d7 l5.4.3混合遗传算法方法

5.4.4带有模糊目标的可
& B& n/ L! E; J; R7 E
第6章调度问题

1 d/ `3 T6 \2 P& {: v5 O- @6.1引言
/ z& [8 L* B0 x+ q
6.2作业车间调度

8 ^6 v% a' K. n! V: x! k, R6 v6.2.1基本方法
9 B0 i5 A2 K  L3 o7 m0 {* C
6.2.2编码

6.2.3适应性遗传算子

6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
5 U/ q6 O, F/ P2 H
) e/ g9 P* j- ~$ x% A( Q: _! t6.2.5混合遗传算法

6.2.6讨论

5 p9 S2 ?( e2 ^, V8 U! X6.3群体作业调度问题
" c, o+ m+ ^$ N  v6 Q7 A
. d6 H6 d( E1 L% H& k& `6.3.1问题的描述和必要条件
1 x) i3 t3 A, x; _( c( L* _
6.3.2基本运行
9 g4 e; n1 I* ]5 P, p( V  T( `& I4 u
0 x' P* j& D2 c3 P9 g" E* ^6.3.3表示
, p$ ?( w- j4 s% n; d( t4 w1 X* P
% _. [7 L/ ]6 m7 y6.3.4评价
# p: ]. O9 h8 x& X* F$ U/ w
6.3.5遗传算子

6.3.6整体过程

4 @* t% B9 R# B1 S  ]. f6.3.7数值例子
* M8 X! z  M, a2 t( y* ?  ^! i
! H# W- e2 N+ L8 z  i# B7 ?7 m; X6.4资源约束的项目调度
0 O$ ]' j% s# w7 h% `
6 V% j3 r) F/ N1 \! D( l# [6 g6.4.1基于优先权的编码
0 ?8 s+ y4 c+ _- G0 m2 O
% _& }# S4 e8 _$ H8 F6.4.2遗传算子

6.4.3评价与选择
: J9 |2 W3 L( h0 s3 E' U6 Y: M+ |. L. N
6.4.4试验结果

6.5并行机器调度
% Y, b' O/ L& x7 p, r
) Y! `# T' {1 U! P- u. }5 I6.5.1支配条件
! ^8 c6 B& o  }" R3 i
6.5.2Memetic算法

6.5.3试验结果
# D$ j+ ]$ ^1 Q# {2 d/ p0 ~
6.6多处理器调度问题
$ V; F% E. e2 G4 @' L
, l- W% `! g3 V% k$ C# C& X6.6.1问题描述与假设
, r! U) H2 ^3 S5 l0 I; o
6.6.2求解MSP的遗传算法
& }* s' x8 X& X7 Y
3 ~5 @9 @& T* ~1 D, |" O! f6.6.3数值例子

第7章高级运输问题
  M6 _. W% D3 @
) b# W( Z- n2 Y' v5 E& b7.1引言
6 U- K, g) r4 k' Y" Y" ~- |: R9 V
, s4 h/ }7 q/ `) z! x4 S7.1.1运输模型

/ J3 E0 M% K  i8 D7 H9 {& @/ p7.1.2运输问题的构造

7.2基于生成树的方法

7.2.1树的表示

, v4 C8 e4 q9 p/ c; i7.2.2初始化

$ y+ N0 b" Y' i( f+ \+ S$ r' @7.2.3遗传运算

/ @. X! J5 D3 I6 ?# Q  Y7.2.4评价与选择
2 `; h; b  X4 d7 [
7.2.5整个算法过程
# Z2 [$ e- Y& `  e1 M. m
7.3多目标运输问题
1 W" |+ V* h2 s  M$ l2 [
7.3.1问题的描述

7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

/ [; [$ U' R' C; P2 ~) S7 O9 A/ M7.3.3数例

8 F' Q! t# m$ h3 ]1 e7.4固定费用运输问题
  w7 o* t) f' [: I) {  \
7.4.1数学模型

9 y; M( X- n7 q& G9 S& q7.4.2fcTP问题的难点

0 P- ~0 q: h+ e# g; W: C4 C8 Q- E7.4.3fcTP的求解方法

7.4.4遗传算法的实现

; \" `0 j+ i& i* N# X$ M9 M7.4.5数例

7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型
- i( p6 s! E0 [" X( N
7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

7.5.3数例

7 Y3 P6 O5 ]- J6 z) b, L7.6带模糊系数的双目标运输问题
& c2 J' r' P* X
7.6.1问题的表述

7 [/ y  s- e9 Z+ @- l7.6.2排序模糊数

7.6.3遗传算法的实现

; k: X8 a( B0 `! p7.6.4数例
( k, u& ~6 r' p8 \. J, }
第8章网络设计与路径
0 \) M7 z7 p' i
6 g" v, r* F* z  y8.1引言

' a: A6 m1 y# l& q# {0 d8.2最短路径问题

, }& t' ]: U! ]5 X1 s; b2 ]8.2.1问题描述
: |4 \- |% V# y0 a
! g; ~) }& ~) C8.2.2遗传算法的方法

0 @# D  q( i' a8.2.3数例
8 g$ l: {+ m& z0 F6 C
+ l. P6 N* l6 p6 @0 r$ `+ d8.3有适应能力的网络路由
/ u% v+ v4 V1 ^4 D8 m
* L% N1 K, d, ]) W' H8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
  s1 C1 u; L# R
0 _% ^$ W+ f: E! n8.3.2染色体表示

8.3.3染色体评价

8.3.4遗传算子
7 N0 P) ~( r" x
8.3.5数例
+ l, X9 f0 S" V5 G: V  ?! h
8.4集中式网络设计
4 m" N- v5 W$ f. A
8.4.1问题的描述

) J0 Y5 W( J* k$ G9 e+ g8.4.2遗传算法
2 f& X- J$ n! P& U
& u8 E$ m4 `2 }& M" T9 O, e; @8.4.3数例

8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述

8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
0 l- R# ~  x# ?) G- ]; u
/ i+ [' l" U8 I/ V' ^# j; H8.5.3数例

8.6多阶段工序计划

% T0 e5 q: b! y+ D, l3 Z4 c; r2 q8.6.1问题的描述
9 |5 I3 U6 ^9 z- e9 [, S
! _& l# l) ^+ o1 F+ z$ p$ w8.6.2遗传算法

$ V8 q4 z( S: a$ G+ t8.6.3数例
$ a! e$ p) C* y
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
, X- l1 \( ~5 n5 c) D
7 S4 ]0 t, @2 C( J; O8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法
; M8 g) K$ A4 X. a; d% n% ~8 ~4 E
4 C4 a/ c6 f; X, c0 _8.7.3数例

2 S) {$ j4 ~2 {; Y% Z9 G第9章制造元设计

% ~6 `9 @- z0 z' Z- x9.1引言
1 `. X* T% F% G6 {, y! e. f7 t
9.2制造元设计
5 d, I: Y' k) |# t! Y9 O
9.3传统的制造元设计方法

; q! V* z6 f; T: W4 `7 R8 I, \9.3.1相似系数方法
6 {/ I! t# C( }# q7 [& e1 o
9.3.2基于数组的方法

# m0 j0 A2 k3 _9.3.3数学规划方法
: K5 Z( T; X2 p  B1 {* n: L
9.3.4图与网络方法
% ~+ Z* K' s! f: t# P
9.4遗传算法方法
# Z9 d1 ]. o: Y
7 y8 [" h6 B  a* b' [9.4.1遗传子表示和遗传算子

9.4.2Joines基于次序的方法
' C9 f. `8 g) b. M
" i3 x7 T, |! H% P* l9.4.3Moon和Kim的方法
: z+ P8 ]( F* Y$ Q! C
9.4.4Joines的整数规划方法

6 J+ I9 Y+ @$ j; T6 |4 R- ~9.4.5其他方法

+ l" o5 c* v( K- D  l: `& M& k9.5可选加工计划的制造元设计

; @+ J6 a5 n5 _* e; p$ ?9.5.1可选操作和机器冗余的结合

9.5.2可选路径的结合

9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

9.6独立单元的设计
' ?' I3 @0 u( J/ y4 k
9.6.1机器类型数最小化的族群构造
; k1 g5 _4 i) X% M
9.6.2族群数的确定
5 U  A1 o6 d2 |2 c$ Q
$ O+ w5 v2 t0 r$ Z6 B( X9.6.3极小化机器数

9.6.4其他设想
4 h. {5 _7 m. a- G( l6 t0 G0 k
参考文献

索引

simple

回帖看明白了再会亚

netgod

let me see.thanks

yannoble

想求解有关蚁群算法

- v, z7 [7 P$ ^5 y5 [

有没有程序代码!!

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

最好是MATLAB源程序

谢谢啊

xiajim

hao

scarman

有关遗传算法的程序实例很多，到网上去下吧

chz0829

请问在哪可以免费下载matlab软件啊？多些了

jinfly4997

好书，可惜又舍不得花钱——实在是有点拮据啊！