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
编号： 11297
ISBN：  7302074828
作者： 玄光男 程润伟
译者：   于歆杰 周根贵
. p  R$ H. l) [+ H0 G% X, f出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
8 r/ ?! j& K! ]1 n7 }3 c8 n出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
1 ]/ R3 K4 R5 h- [0 ]2 W页数：   391
2 T3 K  |. v% D开本： 16开
* s3 A$ S9 \# H$ I5 \
- @: w8 T8 G8 Q* [$ H/ v内容简介
: q$ ]8 F3 ]  r4 ^    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。
# i1 V$ Y# E' F6 }8 `  a# e
/ a6 a- m4 v& r        译者的话
7 P) }: {% D; R- U4 w: `/ \$ r
( Y1 ^( @! n; [2 @) m# q序言

第1章遗传算法的基础

1.1引言
$ q* \# c5 J) A5 \" k0 O& v* o
1.1.1编码问题

: j; P. x/ V' V( p. K1.1.2遗传算子
! y, |8 w; Y- e9 M. m$ A
3 p, F: k$ j: H/ o2 X- a7 a1.1.3选择

1.1.4遗传局部搜索
% u0 F* d2 p% q" E6 K9 M
$ O/ P; k+ x6 b+ J! e1.2遗传算法的适应性

1.2.1结构适应性

1.2.2参数适应性

8 @4 i0 R& C7 L+ Y" E  b; m7 Z/ E6 E1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化

1.3.1全局优化
. n' z% W0 c. ]# a) D
1.3.2约束优化

7 Q4 _, A2 |* J2 L: W3 j& t1.3.3组合优化
- Q* u, S7 u7 n5 x
, i& |3 \. e/ @' |! Y" N; X3 Z1.3.4多目标优化
+ ?$ V+ t% l1 O! F( `
$ q8 @3 V# Z9 F% E2 u1.4近期遗传算法的论文
1 m6 v. H) e* k; n: Z' \
9 P$ H; v% v4 t+ [+ [第2章组合优化问题

2.1引言

( h, {, W3 |/ m! D0 b2.2集覆盖问题
3 M$ l% L* F9 C& y: b3 y
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

3 S6 d6 n/ c1 |. m2.2.4遗传算法

2.2.5计算经验
9 s8 S4 t! T( y6 n2 f/ |$ H( [
2.3装箱问题

- \: y  L9 s/ k& I! Z2.3.1启发式算法
3 q5 c, G3 v4 I2 v8 ]+ N* L( Y
5 |+ ~7 U: D, C: [# p0 ~2.3.2遗传表示
) _  v( _, e, W* g
$ u& \. ]. k1 y8 l2.3.3遗传算子
0 C" A. f6 V# k
' c9 c' x. ~# {; A. S; u2.3.4适应值函数

2.3.5初始化种群
, a7 y8 t' L  S# }: t
2 h! [" Q' l& m: c# }7 Z$ j1 _2.3.6计算经验
; h# g+ B. Z- w0 [* S9 ?1 l
2.4背包问题
- m( A6 g- V% ~. a6 q
2.4.1多选择背包问题

2.4.2多约束背包问题
( P' z4 N0 W' i2 Q* p* y/ Z/ g
5 n: R# Q$ |, G* \! L, o) ^9 q2.5最小生成树问题

  x4 k" p$ S9 L/ W' @8 t2.5.1二次最小生成树问题

2.5.2度约束的最小生成树问题
4 j) p8 Q6 s" f+ ~9 E+ }6 m* B
9 w: M; T' Z6 g3 r2.5.3双目标最小生成树问题

% F+ v9 G; e3 t4 L7 X第3章多目标优化问题

3.1引言
- W6 m4 h  j- }' Y) Z9 N8 W
( f/ ^8 ^. {( Y# e( h0 |. m3.2多目标优化的基本概念

3.2.1非支配解

3.2.2偏好结构
$ R0 H5 s$ h& u9 a6 Z" n$ R
2 h1 o! _6 x4 q1 O4 i) f5 f" v3.2.3基本求解方法

+ S, P1 {/ F- {& q0 U3.2.4问题的结构和特性
- a/ f) A* x- R: W3 `
2 t! |- p: E, k3.3遗传多目标优化

( S" s$ N2 |+ I$ t; d. R3.3.1遗传搜索的特征

3.3.2适应值分配机制

3.3.3适应值共享和种群多样性
8 ?( n' g- Y; T# m0 x
3.3.4Pareto解的概念
% A. H' M+ C  ~1 V3 u7 z* p, ~
7 g+ Y- i. O: p3 {; |3.4向量评价遗传算法

3.5Pareto排序和竞争方法
1 m1 Q/ T' {# i7 _) A7 e$ W1 N
3.5.1Pareto排序方法
$ a2 o. N3 A. u* y0 H( {! Q
" m. o. V5 Z% U( l( L3.5.2Pareto竞争方法

3.6权重和方法
9 ^; `; A' Q( ?4 V) T! }1 k
3.6.1随机权重方法
& |' e9 W1 `1 u
, Q3 n- `3 ]6 c3.6.2适应性权重方法

+ X  I0 q* p/ K& a1 v9 o! Z2 B4 _1 c3.7距离方法
" s, n( G: \3 x5 \1 y) g
3.7.1距离方法的一般思想
7 V! a* P- w. e) n) J
$ B1 g- R9 Q2 u3.7.2计算距离度量

% G. D- x: q- x: m- \/ z3.7.3距离方法的应用
4 i; Z$ ^6 Q6 D. K7 \) [7 ]
3.8妥协方法

: I; X: m( S. J% A4 @8 {' E3.9目标规划方法
' Y3 Z& V+ A# c6 W
第4章模糊优化问题
4 f6 E! Y/ C4 p2 u# e
3 X) B6 }0 t/ k4.1引言

# E* `; |. y7 W1 K0 I4.2模糊线性规划
* ?( C  E4 Y8 B( O6 _
7 S# I1 f) p7 y; X  ~) ^4.2.1模糊线性规划模型
3 L- X6 D8 ]4 r# y$ z2 S  ^
: M! _5 T5 f2 g4.2.2遗传算法方法
. [  M. z$ l; e, a; i  P2 k* Q
; k5 P) h( a+ q' z% k/ R4.2.3交互式方法

) P+ L2 z; E* y% ]& C4.2.4数值例子
: ~1 }% R8 ~, v0 L0 b
' b" p2 Q4 X7 R$ x$ d' }6 N4.3模糊非线性规划
+ T8 Y8 {# h3 e; |2 L. R3 d
) D5 T2 K/ h- {: B. N2 s/ d4.3.1非线性规划模型
* T% U6 M8 ]# Y7 ?- M9 n
% o$ z( ^' i9 Y6 @4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

4.3.3交互式方法
) ]: U* y" Z/ Y7 v1 @0 C0 i7 w
4.3.4数值例子

4.4模糊非线性混合整数目标规划

. W) T+ Q+ |  y' U4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

4.4.2遗传算法方法

! F2 m; C2 b0 x* s5 {1 T- }$ e4.4.3数值例子
8 k) \, N& }2 J3 ]
4.5模糊多目标整数规划
5 `6 [1 w/ x* h5 [6 j6 ]3 s0 V
4.5.1问题描述
* R( I9 _' N* A% Y+ K( d# I
4.5.2增广的最小最大问题

4.5.3遗传算法方法

4.5.4交互式模糊满意方法

" J; M8 R9 b( s' X8 C1 S. i" Y: D4.5.5数值例子

第5章可靠性设计问题

; j: F+ V" o" r* M8 Z+ @' p9 G5.1引言

5.2网络可靠性设计
. P$ Y- U8 \) ]) E4 V6 |* D. s
5.2.1问题描述

5 a" K& v  V6 r5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
& r8 T2 `  G+ V; j1 h6 a* p2 Q
5.2.3Deeter和Smith的方法

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
9 @2 a3 Q4 V7 j
8 p1 O2 a/ |2 i  G/ K- b5.3.2数值例子
  V" n; q% v) R, a% e3 |" d; r6 ?
5.4多目标可靠性设计

; J6 r: c8 r6 s# c6 p5.4.1双目标可靠性设计
' L. @6 p5 _- i7 g4 t; ~* O. K
- F% j& U  W* M& C1 Y5.4.2遗传算法方法

7 s4 V: t- K( d5.4.3混合遗传算法方法

5.4.4带有模糊目标的可
' B, `) P4 A& l8 W. I6 j
第6章调度问题
7 U$ f5 }, _9 D# C8 S$ I" Q5 B
6.1引言
) u* Y6 f8 f! U) f/ Y( c/ P
6.2作业车间调度

6.2.1基本方法

6.2.2编码
/ }, e9 F& j9 @3 E; p5 B' R
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

6.2.5混合遗传算法
" l5 t# N3 Q1 u2 h2 h" k$ X- ~
3 v  {( w0 y( Y1 s7 m+ d6.2.6讨论

6.3群体作业调度问题

6.3.1问题的描述和必要条件

6.3.2基本运行

+ S: a. y! R" v2 M5 t6.3.3表示
- U2 W1 g' o  a$ ]5 R7 }6 C: j
7 p2 W: e* a# R+ ], P3 x& |6.3.4评价
' H" N5 I8 w' D% y" X  K! ]# k
4 n; j% I2 q7 k, V. Q  f9 q2 E6.3.5遗传算子
& I4 d( m) n7 y( B$ }8 w
6.3.6整体过程
7 G/ v' I6 K  o* W# {. P$ R$ `% A
  _: ]$ `9 E2 X! f) x# G6.3.7数值例子

6.4资源约束的项目调度
/ f" d4 A7 R3 U7 l: l0 P* q
6.4.1基于优先权的编码

6.4.2遗传算子
* {; k; n" J) @* y
6.4.3评价与选择

+ ?' r; R. B5 Z7 g! Y- Y6.4.4试验结果

6.5并行机器调度

6.5.1支配条件
; O* H( k0 \) q9 w# ?
0 T% g  I7 x! U! a* G4 {6.5.2Memetic算法
, ?( j6 E5 H4 h, M% n7 N
6.5.3试验结果

$ E5 W* @" U' m) @6.6多处理器调度问题
( I+ F" `' J) F! b) q& ~) k8 a
6.6.1问题描述与假设
& r2 b  ^& b7 z/ b4 J
: G3 ]* P* ~! }1 L( B' C6 h5 u6.6.2求解MSP的遗传算法
7 e+ H! H, c* A9 p% m0 z& {
6.6.3数值例子
, H) j. O( S" i, T& d# ^
( ~5 r! G" u6 h% ]( n2 S1 ~第7章高级运输问题
& h- f/ Y, o  x% r1 h9 r
7.1引言
% q' t) n: E% @2 v" F( c
7.1.1运输模型

+ i- V# s( F* H7.1.2运输问题的构造
* u9 Y# e5 I) P0 F8 N. |3 B# Y
7.2基于生成树的方法
) ]9 @4 u, B* b; j: A" k! S0 Z
7.2.1树的表示
0 Z2 R, N: f+ G% |. a: D
7.2.2初始化
9 T: Y, a# s# N6 G
' W; s8 X/ {' `' C+ A2 w' {' a7.2.3遗传运算
+ Z& _% Q! `* v' t! K6 h
7.2.4评价与选择
" T8 |- I5 E- a7 \0 A9 J+ ^
7.2.5整个算法过程
7 o& o/ _: W8 K
( v# h9 _5 [& J& |, l7.3多目标运输问题

8 W5 O& c* G# o: u. ]7 Q7 r% U7.3.1问题的描述

/ e8 S. u  S! \+ k4 H7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

7.3.3数例

3 c: c) [1 I0 x0 H  `1 R$ m" d+ p7.4固定费用运输问题
7 S% n, b  _* Z# F) q/ r1 t) B
7.4.1数学模型

5 V% }' z' d3 ?1 Y; D+ U7.4.2fcTP问题的难点
7 B9 n6 ]9 c4 s
: o  r( ?8 v4 h& \2 \) l7.4.3fcTP的求解方法
6 ^6 d5 L7 z) n! s' [, D
& r8 j2 R% r/ O- L: T7.4.4遗传算法的实现
" l! j& X; J* D0 ]/ v
# k  {! ^3 X% P$ M1 s7.4.5数例
% d7 b. }! o* X" a
7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型
. Z" h" u6 b' x) I8 F2 p& p' E) U
$ L. e$ b+ E6 @4 k  s5 s: L7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
0 g6 T) K& x3 q% }9 S
7.5.3数例
# A& \# U# W+ K
7.6带模糊系数的双目标运输问题
9 o$ Y8 ^* v# Y# l: M4 s9 `7 B6 j+ J
( ^# n' E' h/ Y' I+ P( p3 i7.6.1问题的表述
8 N4 Y; m8 ~2 c6 B5 i: }$ T% Q4 v
, v2 h6 `; N9 {" `6 W% s8 M7.6.2排序模糊数
/ \, Z: b4 [4 l6 E6 ]
7.6.3遗传算法的实现

- }) C' K. l' a3 u& {+ G7.6.4数例

0 X1 t. l! `1 y8 S" ?- _6 M第8章网络设计与路径
) F9 o2 ^$ d# L! g. T
8.1引言
- Z% F8 D% e" }4 L- v( c9 X
8.2最短路径问题
) z5 K" P9 g* H$ D! e0 s
6 Y  t8 M& T& Y8 P+ A0 p8.2.1问题描述

4 {9 g8 [: P3 l8.2.2遗传算法的方法
1 {6 i  A8 r- r+ A4 ^' M, \5 ^
8.2.3数例

1 k7 N" v4 C( ?6 {8.3有适应能力的网络路由

8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由

* p. m& Z( y* r. w: b% Q8.3.2染色体表示
& c/ Z$ u* D! \3 X  m. ]
8.3.3染色体评价
4 T; O& ]4 k2 X6 o% B' A2 v
8.3.4遗传算子

6 D& M* J; ?$ Q6 H' l& ?. l8.3.5数例

8.4集中式网络设计

9 u1 a  W, P7 {. M5 n9 Z2 s8.4.1问题的描述
2 e& p3 m4 {1 `" B
8.4.2遗传算法
4 C5 K$ k; f8 }
" Z5 u# N: Z: e' D8.4.3数例

8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述
: e6 K+ E- V) \! M" O
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
- t( p/ l& i; b; W8 j7 R
8.5.3数例
7 q! R9 J/ O8 E* }7 Y! T4 _
/ D+ b$ e; a3 u8.6多阶段工序计划

8.6.1问题的描述

8.6.2遗传算法
0 X3 c6 Y5 P) O9 Q" }0 }7 N$ h
8.6.3数例
! K) [9 H' Y) Z2 _* r& B
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
) o: |! Y  d: ^% E$ t7 m3 B6 R& W, x1 }9 m
8.7.1问题的描述
- l! g- R1 a* |9 l
# |, U/ C# W9 x6 O8.7.2进化计算方法

9 W, {" u6 X( K1 f& F4 `0 a4 {8.7.3数例

" r9 [, ]) D* a8 @: F2 m4 F1 Q第9章制造元设计

9.1引言

( Q6 Q5 q* A9 u1 k% ~( V! Y9.2制造元设计
( S( ]( U, q) Y; o# ^& M
0 d' k3 V* G! |: i  [; }9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法

9.3.2基于数组的方法
# l4 T1 f9 n$ E: f& G
9.3.3数学规划方法

9.3.4图与网络方法

# f6 Y* L% F4 n% g9.4遗传算法方法

9.4.1遗传子表示和遗传算子
" g, c3 K+ `. K- M' e, i$ K
9.4.2Joines基于次序的方法
8 j" f2 D, X5 ^" E9 c, X: R6 c
) A, z" ?& o* v9.4.3Moon和Kim的方法

9.4.4Joines的整数规划方法

5 m5 C  K( _( [6 x9 z6 b; l9.4.5其他方法

$ r. ~+ D5 b/ D9 c% g9.5可选加工计划的制造元设计

7 m; q3 N7 ^: q1 U1 R8 n  K9 \- i9.5.1可选操作和机器冗余的结合

  H4 ^" i7 b2 g4 e2 M9.5.2可选路径的结合
2 `/ f) z& q, C& w8 T1 F% t6 ~& P9 F
; V. L2 k, p- |8 d2 k' _7 Q0 D9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

9.6独立单元的设计

9.6.1机器类型数最小化的族群构造
/ o* s' q$ a# W/ J
  s  C; M, z& j) v7 O. U" Z9.6.2族群数的确定

8 p" Q8 j: Y/ b9.6.3极小化机器数
/ ~% u2 k6 g& x8 X) O
9.6.4其他设想
# N. B, {/ t: c  k7 a1 \2 K6 t
参考文献

; A; Y+ q7 }/ k- J& O8 a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! i2 M1 F; G

有没有程序代码!!

7 s0 G) t: `* T+ D# Z, L0 `, a a; ~

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！