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
英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
5 Q: N2 k  Z* a8 ]7 J% y6 O编号： 11297
ISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
译者：   于歆杰 周根贵
4 P8 n) e) j2 n, T3 o出版社：   清华大学出版社
) M" h! K8 I! f$ S7 @) p系列丛书：   
" e* Q. v0 o7 A9 ~" C6 U5 q" P# _出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
% P3 }* Z5 l, e) Y7 y页数：   391
开本： 16开
' q' |* G: K/ g: j+ h  u/ j4 H$ J; N6 q
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。
8 g1 ~: G# B8 U4 l' a1 l! x
4 V& y& m/ m5 ]$ ~        译者的话
8 p  u# k. h9 l7 Q1 G
序言
9 G2 x2 n$ ?( V
* z: _" S1 O9 p1 j- F第1章遗传算法的基础

- s* V/ v# E% w* S) b1.1引言

- |$ L+ ], y! M$ R4 S* e1.1.1编码问题

! S$ t+ r  h# \1.1.2遗传算子

1.1.3选择
4 s9 C/ w+ ~& {
: u- @) D" m2 x  o5 }3 V1.1.4遗传局部搜索

1.2遗传算法的适应性
! K/ n; y3 }5 ~  p
1.2.1结构适应性

1.2.2参数适应性

1.2.3模糊逻辑控制器
  N5 K9 R& l7 q  I
* p4 x( \! |5 `: k1.3遗传优化
  q# t+ l/ b+ @8 R3 c' V
1.3.1全局优化

1.3.2约束优化

1.3.3组合优化

1 ^5 H0 r2 }' {8 A1 v1.3.4多目标优化
8 \4 ^- `6 d% @! z
1.4近期遗传算法的论文
5 E* ]$ p! }  z
第2章组合优化问题

2.1引言
3 t. Q7 }. Q+ h2 r
2.2集覆盖问题

* g0 h+ c( N) y+ O& _2.2.1航线机组成员调度问题
- z' l# }. Q! r' p3 U# ~& ~
2.2.2遗传表示
# B% K. B, Q  S  u
- s6 r- P. b5 g  h, q9 h2 j/ r2.2.3遗传算子
, ~6 i, d3 z; c  E
) O; ?1 z7 O% D+ N1 o! f2 S# H, H: V2.2.4遗传算法
0 N0 C" q' {9 X3 r- S% A; g# D' \
2.2.5计算经验
1 K6 q; |* `; [1 O
2.3装箱问题

/ a- q. {' t. M5 m- m2.3.1启发式算法
6 K8 I" \) p' H% u* t/ C  C$ e+ {
( k5 d- ^' [- Q  T2.3.2遗传表示
; `: k6 h8 t; K& {" [
2.3.3遗传算子
2 X1 ^- K% [$ M
  [* v! x4 B2 |# c# a" ~2.3.4适应值函数

4 q  v# n7 F" c$ x5 a" {5 x. a2.3.5初始化种群

2.3.6计算经验
0 C; u. S+ [  a! k0 ^
& @% m7 B/ Y1 N. O% W0 G/ Y: P4 y2.4背包问题

2.4.1多选择背包问题

' p- p/ T8 A/ ?; Y2.4.2多约束背包问题

! r; S; m7 G; s& Q3 K2.5最小生成树问题

2.5.1二次最小生成树问题
! R. K( x4 ?' U5 Y8 e2 I8 J+ [, E5 [( `
2.5.2度约束的最小生成树问题
) o9 [' x1 y. p% O4 G9 q
2.5.3双目标最小生成树问题

, @5 ^* @6 ]1 J5 E第3章多目标优化问题
7 e. j) g7 z5 |3 j5 v+ O
4 l" t% n+ W- o8 w0 E- b3.1引言

3.2多目标优化的基本概念
  Z5 x7 j* S: q* Z2 ^
3.2.1非支配解
. [$ v# |: M/ y" ^* Y) I% E6 H
3.2.2偏好结构

- \' d3 P' w, C: i& x4 K( }) X% f3.2.3基本求解方法

# H2 K1 x/ u! @8 E3.2.4问题的结构和特性

" k- |4 w9 A. T% z3.3遗传多目标优化
0 o0 \$ A& Q% W: X; I
: q8 u! H. E/ k  q4 b2 _3.3.1遗传搜索的特征
1 b3 \7 v7 W. q" O- G
5 s4 w, O3 }) J2 K0 ?9 o3.3.2适应值分配机制

3.3.3适应值共享和种群多样性
* \$ s- ^+ i. Y! y$ _+ Z
; b% \1 M% E4 ~/ g3.3.4Pareto解的概念
% B2 t$ h2 x( i1 ~; z1 C  e
3.4向量评价遗传算法
7 ]+ t" N7 [: d) `5 O) j
3.5Pareto排序和竞争方法

  G- A$ Y7 y9 U. [5 O* q3.5.1Pareto排序方法
  J4 S+ T9 y! s2 h* h! R
' C9 S# m8 r0 w% `3.5.2Pareto竞争方法
& P* B5 P# Y+ n/ f( n8 c
3.6权重和方法

5 N( S" N7 W+ u5 C( ~, u! O3 J% A3.6.1随机权重方法

! N" e2 b: C' d7 m  u3 y# ?3.6.2适应性权重方法
8 F4 P9 F5 L& @. R. ^! @
$ j) a5 ~! a2 C6 }6 c: E3 R3.7距离方法

3.7.1距离方法的一般思想

( D& E$ U8 z7 C, m3.7.2计算距离度量

3.7.3距离方法的应用

3.8妥协方法

3.9目标规划方法
( H; J$ q0 q, ]# M  |# Q3 e. L
第4章模糊优化问题

4.1引言
- `1 p1 K$ r5 i6 X* R- h
  L; k1 E- {$ k/ |+ [, A( U4.2模糊线性规划
) J5 x+ ?) C, s6 C/ C/ ~# }
& Z: F. y) J, c! }7 n' w! u4.2.1模糊线性规划模型

( h) @9 n: k9 s& P$ Y4.2.2遗传算法方法

4.2.3交互式方法
& S, t( f' r" I
" u8 z( W- w" P7 \4.2.4数值例子
. ]( I8 `: u! p! O( y" l6 b
4.3模糊非线性规划

6 [( X8 ~& N" t  U4 Y4.3.1非线性规划模型

' [* {7 C) V. w. {& X! [! j4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

( _# Y) J( J* ~; r. i4.3.3交互式方法

- _: s4 B) z- y1 |4.3.4数值例子

4 P3 s, ^$ X8 ^2 L4.4模糊非线性混合整数目标规划
: Q1 r+ w( |* V  u! B# v" m
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

4.4.2遗传算法方法
  y/ [# k* {8 `- E0 @
, l9 q; L. @! ?0 n( E; n4.4.3数值例子
2 g& R" b) A, D9 A
- s( `2 w& w( _: `- J  F4.5模糊多目标整数规划
8 z, C, D9 v# O: F8 B. S
* [# ^2 |! r' f# P3 s8 I4.5.1问题描述

7 S: j' T2 A4 K. {3 E+ O* |4.5.2增广的最小最大问题
3 s4 @$ ]5 n$ d5 V5 u% K
4.5.3遗传算法方法

4.5.4交互式模糊满意方法

4.5.5数值例子

第5章可靠性设计问题
$ e$ D$ K; H6 b+ Y! Y
; M7 D$ u  p) D1 C! E. d- _5.1引言

% y- u. R/ A1 Z* b5.2网络可靠性设计

# |. u+ A% b9 g: k5.2.1问题描述
. ^, i& `* \1 L" r- R4 E
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

5.2.3Deeter和Smith的方法
8 F' Q3 G' S0 m; W: _/ j
! Z5 I) q3 \# `* a5.3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

0 Z: u4 k) X& r5.3.2数值例子
7 w) N" j( ]4 y( X5 H- H  y5 i
5.4多目标可靠性设计

5.4.1双目标可靠性设计
0 r' ^/ U7 K, u/ P" K/ O2 ~  r
4 ?. i, u! ^( L2 i8 h! _5.4.2遗传算法方法
1 ^) s' D# w5 Q( A% H6 B
% Z7 m, N* M' u3 \) R; S5.4.3混合遗传算法方法

5.4.4带有模糊目标的可

第6章调度问题
' ?5 H& D7 x# W$ n+ a& T  b% D
6.1引言
, J6 G4 M6 l+ x: G$ J6 g! a; ]. ]
6.2作业车间调度

5 L8 N( i; I+ W. c6.2.1基本方法
3 W/ r8 m0 G- J# T7 G
+ L. a# \- h  w, U6.2.2编码

6.2.3适应性遗传算子

. A( i" L% v' \) m5 V: G6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
4 G- P+ o3 Z- R% Y/ y% ~
6.2.5混合遗传算法

4 H" F3 ?3 n4 B" z7 ~! i) I6.2.6讨论

6 `9 F% B4 {; U3 g0 ^- _! E) C* T6.3群体作业调度问题
1 L7 R2 Y4 B. T. h0 |, S' E
6.3.1问题的描述和必要条件

$ o& D; Y# z# I4 J6.3.2基本运行
4 |, l( B' B4 G# v3 V/ D. W7 s
& _3 S8 l, N/ O' J6.3.3表示
: m! o. B( z8 U+ L) u7 H4 l; m! h( O
6.3.4评价

6.3.5遗传算子

6.3.6整体过程
7 d* h* b" d% ]& [
; ]4 ]8 [# J" i3 j+ p6.3.7数值例子

$ c/ `0 w! d' c2 T! `8 B6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码

6.4.2遗传算子
% [  ?) l! S/ T- f) P. k1 O
. T4 V. k8 F  W, r8 j7 i8 p6.4.3评价与选择

( o3 l% ~; w$ s/ M- g8 V5 J6.4.4试验结果
+ j3 S5 t6 y  |/ Z6 s$ u
6.5并行机器调度
5 g0 d2 I2 D; t# a/ X  z
6 u4 f' Y9 @8 Y5 j; I* J8 P; z6.5.1支配条件
5 W& Q+ t6 F8 ?& Z5 U8 B3 d
& w; r' ?7 `' H, J9 r' E6.5.2Memetic算法

6.5.3试验结果
6 V9 y- h9 E% p( Q4 l/ z6 u# m. W3 X
$ B$ Y4 ^: r8 {& R: a: b# K6.6多处理器调度问题

) n/ M& ]# n$ Q5 Y" c3 \% i6.6.1问题描述与假设

6.6.2求解MSP的遗传算法

6.6.3数值例子
4 k) @8 O0 |% R
第7章高级运输问题
9 l  ]# J% B& f# f
7.1引言
0 ^, A6 \- y6 q  y. P
- r  h  M/ Q6 a/ d% m7 X1 x7.1.1运输模型
* C4 D; g9 ?4 U4 m9 M5 m
7.1.2运输问题的构造

% V& }3 A  b" w+ i3 A# _" o$ |7.2基于生成树的方法
' N$ p; V9 N7 r3 m
- X1 X* [3 ^3 ]/ o; F4 x7.2.1树的表示
) p5 o+ r9 U. o% Q0 u
7.2.2初始化

7.2.3遗传运算

7.2.4评价与选择
* x% M: i) r9 w
* f* {6 K6 s, H1 }$ d8 W7.2.5整个算法过程
1 T. Y( H4 i% }$ V6 q4 Z/ e
7.3多目标运输问题
6 i# F# e) _! @- W1 i' l
7.3.1问题的描述

% s0 i# S4 J1 V9 I: T7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
3 J* z8 f. @, T3 S
8 l8 @9 D" p* k. ?* _6 p7 z7.3.3数例

7.4固定费用运输问题
; F' Y, S! y# Z* o  O
# Y+ G- T+ j! T6 P1 W  `$ a7.4.1数学模型
  R, `! S: f6 a, x& d2 F
/ V& z1 \9 O; x5 ]( b7.4.2fcTP问题的难点
- @* v/ @9 K; ^! _5 K# a! o
7.4.3fcTP的求解方法

7.4.4遗传算法的实现

1 y: ~. O( Q0 u# b6 x4 ^% k4 e2 N7.4.5数例

7.5容量限制的工厂选址问题
/ M. a; h" i" }
7.5.1数学模型
) e- z; A4 @, J$ y5 D+ a; {7 }% Y
/ s2 J4 l# P3 m/ n2 m2 W" r, K7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
6 p) H# K9 j7 W+ |- C0 p8 b
7.5.3数例
- i$ v8 a- ~; M, s4 B
0 L0 j5 e& Q, f2 r7.6带模糊系数的双目标运输问题

7.6.1问题的表述
1 U* J8 y7 m$ Y0 Y, K( E
7.6.2排序模糊数
5 N) X# D1 W$ ^% z' _3 [" |5 b
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
2 G: I0 u7 W. v6 a) C, ], N! [8 w! d
5 W: `8 n+ f7 v( p7 j; X/ D8.1引言
  Y0 E8 t; a9 W' P# M6 u3 u
8.2最短路径问题

8.2.1问题描述
  x+ l; T# H! `4 u% H
8.2.2遗传算法的方法

8.2.3数例

8.3有适应能力的网络路由
  v, ^1 L( m6 j
8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
# @5 I$ h5 Y0 E" I! [- d+ z" N
. d# d2 N0 @) p& K2 o  X8.3.2染色体表示

8.3.3染色体评价
. B1 u( ?" A  e) d9 z; }0 U
8 }2 h$ U- o# k4 F4 N; `+ R8.3.4遗传算子
$ U( `8 r( D. f0 o( e( Q
: n8 J% V$ f, W" J8 A. f# h8.3.5数例
% X9 w- M4 N0 E3 ~
8.4集中式网络设计
5 ?  C0 \! F  V, ]
) \& f# i* [# H: l8.4.1问题的描述

, X+ e% T' n/ O0 o% U6 i$ v* u8.4.2遗传算法

8.4.3数例
  b# l2 {# j' w2 p
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

6 y, ]$ P4 z8 X$ F& n8 P$ p8.5.3数例
  q, H9 ?7 |, W3 P2 W
( E. o1 X+ M* N' w$ d8.6多阶段工序计划

. K1 s& {3 f4 a6 c  l! I, r5 h8.6.1问题的描述
8 \7 S" S* f4 p
8.6.2遗传算法

& M! Q- j. e7 _! c1 R: o* a8.6.3数例

* _8 ]$ R  x; L8 E: p* j8.7网络上的M／G／s队列设备定位
1 b( ?3 M) E6 X2 {
1 C. I' a/ \; h7 T3 e( l9 s$ A8.7.1问题的描述
5 S) d5 z$ w! D2 N" k) F
8.7.2进化计算方法

8.7.3数例
0 }- X" G$ F" \# n
( y! z) R9 s/ Q% ]) w8 N( _5 c4 Z第9章制造元设计
& u/ q- y7 G* }
. B6 @3 }/ \* i  L3 p+ g2 X9.1引言
3 J2 Z& {; k& P! A( j/ _6 [
9.2制造元设计
' F) V/ M/ O' j9 ~0 O
$ c4 d' R" i: J1 K8 d9 C9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法
7 l$ g- R1 Z8 E5 ?9 [. O4 w7 ^
( \' i0 d6 o" H/ v2 V) d; Z9.3.2基于数组的方法
" x2 Y1 Q  y+ `: {# D
9.3.3数学规划方法

, X' p! D0 d/ T5 Y5 S9.3.4图与网络方法

9.4遗传算法方法
) h# V) m+ l1 T0 Y) r- g
9.4.1遗传子表示和遗传算子

* _, D  N4 I0 g8 k9.4.2Joines基于次序的方法
8 @2 }, l7 F% E6 D9 ?% G/ a2 i
9.4.3Moon和Kim的方法

1 T' }5 S$ I" G4 u. G9.4.4Joines的整数规划方法
& y  _) ^+ p* J; T
9.4.5其他方法
) o0 H! g4 s. \" p9 m; i( h
9.5可选加工计划的制造元设计

" N! @0 x3 {3 Z1 ?  X8 G6 \" T9.5.1可选操作和机器冗余的结合

5 ~7 R" o, H, S; w9 g' C# i' Q9.5.2可选路径的结合
" u+ u1 N6 V1 u- x: H9 L3 O
) S, I* M: o7 S! [* k# g* t9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
& ?) G8 _% z. ]. U# f
9.6独立单元的设计
; Z* V+ P! a6 \: R( }
9 Y- L& |. t5 i; |# [8 i9.6.1机器类型数最小化的族群构造
) a; ~5 ]  n0 k8 @
9.6.2族群数的确定

: h1 {- f" V4 A# s5 n2 M" K! b8 f# c9.6.3极小化机器数

; E9 w% L( H- X$ w9.6.4其他设想
$ ]  A" M$ ]7 b! \4 `5 b
参考文献
  j/ x, _8 L0 s: g- ^  W( J
* ?$ l: l* W$ K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

, _- R/ j U+ C

有没有程序代码!!

2 f- B$ |- W) j9 q! W% L, g

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

5 S, Q, _! m9 p4 T3 C" S) m6 N

最好是MATLAB源程序

2 J- t7 |& O% Q1 W7 `: G0 D

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！