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
; Q9 }& l9 ~( i$ |3 F/ }* k5 b英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
1 X+ V9 h2 \5 Q& B编号： 11297
ISBN：  7302074828
% k* }# \+ S) c% L% ~6 k- k0 C作者： 玄光男 程润伟
/ m7 U3 e6 G+ a译者：   于歆杰 周根贵
& L2 \5 ]! q$ a4 Q# S3 x出版社：   清华大学出版社
& x  @" j0 E7 |& }  W9 Q系列丛书：   
* X4 ]. Y$ M) ^. s9 K出版日期：   2004 年 2 月
1 c/ o. _# O; A4 p印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
8 T  {9 R, p( L1 d* z6 F! m. d, u开本： 16开

; }& G! \2 J& f% u: V% P) R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。
* O  i  p6 W! R3 W& C4 }9 N
        译者的话

4 z+ `. y9 Y, ^; |序言
8 P+ [/ ^  U* ^4 S6 S- R
2 R1 L* A2 K% `) t+ u& c! S第1章遗传算法的基础
/ k* E1 T8 M0 b1 e! K
1.1引言

1.1.1编码问题
0 [( Y& R% U+ d* r
. w4 A/ E1 U9 x/ f1.1.2遗传算子
) Q' @& [* X7 A* R+ q
/ Y: i2 U5 j4 W1 p1 p: N1.1.3选择

1.1.4遗传局部搜索
% W" {* [! ~  O: Y) f3 b6 s: i
1.2遗传算法的适应性
1 O  j+ e+ d6 ^$ r0 c
0 L7 _3 p( ~/ K* t. P1.2.1结构适应性
% K' B, }$ q" p
8 T. K: h+ x# ~" E8 D$ K1.2.2参数适应性
: r1 G; ~8 f4 A/ Q, `% P+ l
1.2.3模糊逻辑控制器
+ V- s0 i0 y$ Q1 j
* e7 h% R9 l6 X. ?. O1.3遗传优化

9 j6 [9 J+ H( T1.3.1全局优化
  p% `. o! N# V% i- U' e: ~9 g2 i
5 g& R* u8 O2 Z1.3.2约束优化
2 ?$ A4 q% V" u' O8 L( J: T. E* ^
' b, i+ i( J8 J1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化
3 J. W, m9 X6 M0 M9 I2 \
1.4近期遗传算法的论文

) v' L& m4 L& Z5 v0 Z9 ?/ d" J第2章组合优化问题

; }1 O8 D, Z+ D' ~- x' M9 _# M8 K2.1引言

2.2集覆盖问题

) s! s! w' f7 Y" }% ]' C" ^2.2.1航线机组成员调度问题

2.2.2遗传表示

2.2.3遗传算子

2.2.4遗传算法

2.2.5计算经验

; h" y: ?' \' X  l% K2.3装箱问题

2.3.1启发式算法
0 x1 Z7 ^% v- \  n2 ~! G
2.3.2遗传表示
# j. T2 r* R7 Y1 ~
2.3.3遗传算子
! c. P& `5 _) W1 w
2.3.4适应值函数

2.3.5初始化种群
6 B. E$ }0 F+ n" \% T
2.3.6计算经验

$ Y" F5 n) d6 R, w* G% e2.4背包问题
$ p8 L( G$ {3 S6 r+ z5 L1 w, j
! P: I- ]* y0 a, y  V3 B2.4.1多选择背包问题
3 u7 H/ [5 \# V: s5 Q. i! V
, ?1 E9 C0 F+ I2.4.2多约束背包问题
, \0 b/ H3 I# t  i2 L" A3 k
; `) D. l& j+ `7 n, ~2.5最小生成树问题

3 V: g( o' |& B' X2 b& s2.5.1二次最小生成树问题

) R1 B! C. U1 M# B. r% d1 Q2.5.2度约束的最小生成树问题
' _$ Q3 @5 {; l3 a# k
2.5.3双目标最小生成树问题
) _% `( A# w- m# }4 T) @
$ h, f( O0 N  `. U/ O3 Z" k第3章多目标优化问题

3.1引言
. S/ H8 x: ?. [4 V0 g: Y+ N
3.2多目标优化的基本概念

3.2.1非支配解
# P3 _* H# k8 r+ c1 n& s: L
0 A, C6 [4 U( O5 d) L# ?, k3.2.2偏好结构
* |5 t2 u# |) m
( C' ^/ {! V% z  J' L$ u0 E, D3.2.3基本求解方法
4 G( _& r% `! e) f$ i
3.2.4问题的结构和特性
* d1 T  X( @! C/ `2 n! j' r, x) v4 ^0 R+ v
3.3遗传多目标优化

6 R8 O7 Q: X7 }6 [- [* z3.3.1遗传搜索的特征

0 O, I4 k$ Y6 p3.3.2适应值分配机制
) N' N1 {! V: s! z% W
3.3.3适应值共享和种群多样性
9 V8 z+ s$ k3 P( t9 F  ?! m# J$ W
3.3.4Pareto解的概念
5 j0 u. C$ s( O1 D
3.4向量评价遗传算法

3.5Pareto排序和竞争方法
2 H4 N8 t- h; ?- X  V/ B( S
3.5.1Pareto排序方法

3.5.2Pareto竞争方法

3.6权重和方法
* g6 h/ ]6 u* p, D7 {: a- h/ C
3.6.1随机权重方法

3.6.2适应性权重方法
+ y; u* e. _7 n
3.7距离方法

" W- Q& O6 i+ D  U' P3.7.1距离方法的一般思想

; t5 h( i/ k4 F% N3 Z" U+ I# b" s3.7.2计算距离度量

3.7.3距离方法的应用
. F7 V. n9 j( }( z9 O, b+ @
3.8妥协方法
8 ]% i& W+ R, ]3 L
3.9目标规划方法

+ v1 Q3 c  `- h% d4 L第4章模糊优化问题

; r0 `' u8 }1 f/ D: i% I2 H6 M4.1引言
8 [* k& p+ l8 U& D. ^% j( p
4.2模糊线性规划

4.2.1模糊线性规划模型
! o* H; k, ]% W# Q% J
4.2.2遗传算法方法
% i# n, _  L, s. [& L
: q* H+ ]$ S7 Q5 C$ y( y) A7 ^4.2.3交互式方法

5 J2 R! p9 c/ H4 p; w7 G" g5 [& }& D4.2.4数值例子
2 H, O8 t+ g3 e! j+ ~
2 g, C4 C. |3 F; u' S9 T4.3模糊非线性规划
. k, b0 H, }# l& `5 V6 ?" J
4.3.1非线性规划模型
/ g' w' R- q8 n- f% Q
% b& D# j0 H0 z2 B5 v4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

3 x5 C8 l, t9 j5 p1 _0 I4.3.3交互式方法
  a! e% l: S2 Q% l6 ^0 Q1 e
4.3.4数值例子
1 M+ h8 z* E' J
; `9 `1 H) W* a/ r4.4模糊非线性混合整数目标规划

/ b& h6 B& d* i# G2 }2 \: M2 N. n4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

" m* P- A' C. \4 b/ O8 |7 @" P4.4.2遗传算法方法
2 F, ~, r1 |& S8 o- {
4.4.3数值例子
# ~* P6 W4 J7 @6 E2 L
4.5模糊多目标整数规划

4.5.1问题描述

4.5.2增广的最小最大问题

, P& V: B) k7 o$ x2 ]: O( ~3 B4.5.3遗传算法方法
3 [# R- t* x- g  K5 Q% E* Y
8 z! z) B1 J% {4 i) Y6 J4 Z5 X4.5.4交互式模糊满意方法

) s; F7 i8 O( w$ u" x4.5.5数值例子
1 {5 L2 `& \- Q5 X1 e5 q: `
第5章可靠性设计问题
1 R& R; s: Z# C3 a7 u
( {0 G' {' b( x1 H% X+ {* M0 o; P% I5.1引言
, G5 ?8 S1 i) E& ~
! _7 u7 n' c+ e3 l! i/ G/ \& t5.2网络可靠性设计

5.2.1问题描述
% U) {; }% p: p* l: M! T2 r3 i
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
  _. r( u) X; F% C
5.2.3Deeter和Smith的方法

3 O" E0 A, i8 s: x6 D2 @) b# ~5.3基于树的网络可靠性和局域网设计

5.3.1双目标网络拓扑设计

5.3.2数值例子
; U9 Y9 \  Q6 J; G, c: h: f
5.4多目标可靠性设计
9 J) X9 ]. i% z
5.4.1双目标可靠性设计

5.4.2遗传算法方法

6 g! X  K4 N  y! m1 h7 o: q5.4.3混合遗传算法方法

5.4.4带有模糊目标的可
& d0 x* Y, m. ~8 S- O
) U, f8 m9 E# e0 H第6章调度问题

6.1引言
7 w; F) y' ~7 }4 f8 ]4 i+ c4 B
6.2作业车间调度
( N, }' q7 Y; Y
) C4 B$ j* y5 o' Z! p  j9 {' r6.2.1基本方法

" ~6 F; d2 o2 m6.2.2编码
, |, y& z3 a+ U3 f7 }
% e3 M: R& |. c- r- |6.2.3适应性遗传算子

9 q- B+ K) r: U' |% `* z; ]% i6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

9 C( ]+ E& O1 R3 y( i6.2.5混合遗传算法
9 E% Z: R: y% F5 @7 a( B9 ]
" U% S0 R  V" C5 M6.2.6讨论
4 a: y) @( e6 v$ ~, X! L4 Y; B
6.3群体作业调度问题

6.3.1问题的描述和必要条件
$ t; u! ^1 g4 o4 x8 e# A% k6 }. b
6.3.2基本运行

6.3.3表示

4 ]/ D" ^4 g9 [1 k+ w# i( Y6.3.4评价
/ S" v6 D/ o7 U9 Z6 m
6.3.5遗传算子
8 o1 ~& |- P5 b7 O3 O' T
6.3.6整体过程

# H$ \# X* G* @7 A& n6 y9 \9 K/ U3 c6.3.7数值例子
" Z' s% X  {. O
6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码

/ Z) f: |% q6 w6.4.2遗传算子

6.4.3评价与选择
+ ?. E! Z4 `) y7 K: w* l4 k( E: J% J
6.4.4试验结果
; H) o' _( f& S4 `& `6 k2 y
7 C/ q) E  R. N* C7 ~3 o6.5并行机器调度
6 `! s( I) a+ W; i
6 i% s; t! {- J  B4 d6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
) B- v; I2 ~) N- U9 Z3 r0 i
0 a# ~0 l/ P; K7 ?7 U. c6.5.3试验结果
9 y% s$ ~$ L2 ]8 }
/ z8 a# F# e+ |6.6多处理器调度问题

8 F5 |$ e3 |6 {3 i) }0 m& t/ \/ d; a6.6.1问题描述与假设

: X7 L& w# `+ x. Y% \0 X1 E6.6.2求解MSP的遗传算法

6 Y  W+ ~' p* d3 r" b9 m" @6 M6.6.3数值例子
2 K$ s. A2 V5 S2 j
; L% g9 I6 `2 w- G第7章高级运输问题
9 p' M! n4 c3 s
7.1引言

9 z, U8 K- A1 N* S7.1.1运输模型

7.1.2运输问题的构造
4 g- q4 A, q0 i  s
7.2基于生成树的方法
; ]; c$ d+ s, ]/ o/ w- @, `
7.2.1树的表示
4 G: Y8 O2 ~+ C, K, w8 ?
7.2.2初始化
9 u0 h4 d  E4 ]1 T% Y
' m9 i1 s# ]. t: ~/ l$ N) o- [! L7.2.3遗传运算
, j9 d6 C/ G4 y2 h0 D0 T
7.2.4评价与选择

7.2.5整个算法过程
1 k2 b! J- O8 f7 @( H/ u
7.3多目标运输问题

( G  d# x8 Z2 s0 e7.3.1问题的描述
4 @8 S! Q0 w* V. E2 u' }, z
9 g* M3 n* r2 d' x, }# b" y2 [7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
0 g; [  H( w8 ]  c6 q9 W3 n
* l! ]) S# X6 L: S! O7.3.3数例

1 `( R+ g* n' J* W7.4固定费用运输问题
8 ?8 Q2 M6 A6 ?# {, ?6 W
7.4.1数学模型
- y1 j  V' A, b$ t1 _% L
7.4.2fcTP问题的难点
$ ^& T) x& \# ]0 P7 w5 H; V4 _* G
7.4.3fcTP的求解方法
4 }+ A* S: m  y  k
& Z3 P4 o+ A$ f1 b5 v$ j6 ]7.4.4遗传算法的实现

7.4.5数例
& W0 e6 b6 r/ w
7.5容量限制的工厂选址问题
3 y7 E, S8 b7 J) _6 O
7.5.1数学模型

4 a7 W: ]- E0 m7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
- i7 }4 W/ _8 I* u! F" e) x
3 P( N. ~  `' j' ^7.5.3数例

9 O% o1 _6 l1 t; i8 X* M( E/ ~7 I7.6带模糊系数的双目标运输问题
5 {: M! z0 s" e3 c7 [( g
$ I' u0 M0 W4 z  S, y7.6.1问题的表述
* ], e" _4 B/ c9 `* h: z. w
7 `. H  H7 O; U2 J1 U7.6.2排序模糊数
, F; w, }( E( [6 Q" z9 F+ p
7.6.3遗传算法的实现

7.6.4数例

第8章网络设计与路径

8.1引言

8.2最短路径问题

8.2.1问题描述

8.2.2遗传算法的方法
3 J* q$ [( x: k# |
8.2.3数例
3 B1 k- N2 b  w# A4 m
8.3有适应能力的网络路由

9 t- A  i& T( M' ?* S5 Q. L' z6 h8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由

8.3.2染色体表示
* r2 P5 x" n* m3 R
8.3.3染色体评价
# C! {% Q3 i0 J4 W( M; R4 D% v
8.3.4遗传算子
- i( q" {* }7 [! @
8.3.5数例

8.4集中式网络设计

8.4.1问题的描述
: Q8 p- S0 E+ }9 l1 M8 n& `  m
8.4.2遗传算法
: N! s2 c# e  U. j/ Y% z
8.4.3数例

* N$ Q* \; `9 i" x* @8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述
& C( `6 W# z' C* _0 W" z, p
) E, Y  T7 D! w8 C" I8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

' \; i% @$ b) y. k8.5.3数例
, x! k+ I: H# H; e# h5 @
2 t: @. d8 |, A2 t" ~8.6多阶段工序计划

8.6.1问题的描述

8.6.2遗传算法
% O. B% ^) k! {3 y& c+ q9 Q
8.6.3数例
! I: W4 E" J, J. l# a& n: z! w% D
8.7网络上的M／G／s队列设备定位

9 }1 H" t7 Z( ^9 |8.7.1问题的描述
5 H7 y" y5 k: i
8.7.2进化计算方法
, i2 [, o* h1 B
  O( H+ O. w' {; B- g4 q3 L0 O  r8.7.3数例

3 w8 ^4 m8 |# ?* N, o* C第9章制造元设计

1 [2 _1 n/ Q5 \" l8 }1 _9.1引言
3 m) m1 I  p+ s4 }& ^3 l
9.2制造元设计
1 q$ D) D, W- s7 K. r3 `
9.3传统的制造元设计方法
! l- J3 Y$ b! h0 v! s8 p3 ^
9.3.1相似系数方法

; Q; P6 y8 ?2 H1 [/ ?( D9.3.2基于数组的方法
8 ]# V9 j( d1 [; ^0 d
9.3.3数学规划方法

$ B0 S5 v5 D1 b+ g0 c( c5 j( A/ s9.3.4图与网络方法

' P3 R7 ~8 A5 r/ C, c9.4遗传算法方法

2 I: ?. H! _; A' i9.4.1遗传子表示和遗传算子
" T% ]+ Y" T, j3 H2 q! V: ~. l4 P. v
9.4.2Joines基于次序的方法

% a: J8 L! V  B9.4.3Moon和Kim的方法

( @5 P$ |3 ?. Y6 D: ]5 v0 }  k& B9.4.4Joines的整数规划方法
7 R2 |$ V: u( x1 u. T* Y% s
9.4.5其他方法
- p" B3 c5 d7 e( }5 V3 C2 X6 w
8 {7 j8 ^& C* M5 n- v9.5可选加工计划的制造元设计
2 a4 R* q" f7 w
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

7 s/ X7 N4 d6 c( c+ ~6 X9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

9.6独立单元的设计

% I0 x4 ]4 A# U9.6.1机器类型数最小化的族群构造

9.6.2族群数的确定

) ]; [" @4 P9 U7 G9 T+ X9.6.3极小化机器数

9.6.4其他设想
: s8 E" n+ h. i6 B3 {
参考文献

9 ]* U) B% \4 t9 y: l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

7 ]. {# c" H; O% t& [

有没有程序代码!!

- \+ @ x% |2 O1 s; l8 S

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！