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
+ |$ R. X+ p# \+ ^) E$ ^英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
编号： 11297
ISBN：  7302074828
9 k' r1 i6 C0 `* B- I( q- ~1 A+ {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
系列丛书：   
9 T+ Y1 {& b3 O3 ?9 ^; k出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
& J: G, J% o9 e( b1 p% C* S页数：   391
  L  ^' [+ G3 t2 I开本： 16开
$ i) I' p8 a. X, o/ j
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。

6 X9 F; z1 H) U+ U% t* t( E        译者的话

. Y& |: f7 m. ]3 K" A序言
# @: y! n! c  D
1 O, Q$ M$ [& g/ G第1章遗传算法的基础

+ U8 x! n9 L' h0 O  r2 l7 f1.1引言
' _# T, F8 c1 M, _2 y+ Z5 k
8 N% V! b& V) e0 |( X, d7 M) I1.1.1编码问题

7 h5 l/ c( B: e1.1.2遗传算子
; P1 n% v/ k! }8 {
" m8 [! j, ]- R; p+ z1.1.3选择
/ j3 u, U! d+ h4 s
1.1.4遗传局部搜索
8 Q9 S! W2 z" `: V
" z4 E, v- Z6 o1.2遗传算法的适应性
. |! r; U8 n& \" I9 M
" v, j/ f: v6 \1 ~5 m5 u1.2.1结构适应性

1.2.2参数适应性

1.2.3模糊逻辑控制器
) i' d: S4 H2 ?; O4 T( ?. I% b  |
1.3遗传优化
5 h* g* o1 u" S7 }& @! D: o
9 O6 }3 {+ }0 [3 ], c, `/ P5 h1.3.1全局优化

1.3.2约束优化

1.3.3组合优化
$ J7 u' p. {3 @% V
1.3.4多目标优化

1.4近期遗传算法的论文
, @; p9 }* ], J/ W! a
第2章组合优化问题

2.1引言
# S* C  A# N3 {+ V1 l9 c
2.2集覆盖问题

9 [0 U; R3 _1 w! s( _3 T2.2.1航线机组成员调度问题

2.2.2遗传表示
& v' |: K7 V3 ~
! n- M. V1 }+ ~, U) l! h0 c2.2.3遗传算子
. a# S) y# L8 |8 {
2.2.4遗传算法
) \) w9 [, v! M
& T( B9 h# S0 n( C: t0 F4 H3 Q2.2.5计算经验

2.3装箱问题

2.3.1启发式算法
0 o7 m6 {( o+ h4 x* J3 s
& |! L) O/ ^! {  c( N8 }+ w2.3.2遗传表示

1 L" C5 Z, K  U, I4 s, s9 b2.3.3遗传算子
. a1 `, D6 u& E% B7 N1 S0 ]
2.3.4适应值函数
3 M& N5 r8 h$ V( N8 M9 ]( B
2.3.5初始化种群
2 \0 h9 s9 R/ C! X
2.3.6计算经验
# n9 N7 r4 A2 b, y: ~% V
% W, z% M- l. {8 k2.4背包问题

2.4.1多选择背包问题
$ S4 W" t5 x* b) S! L4 c8 Q
2.4.2多约束背包问题
4 E) m8 l8 s# _! g5 p* N* _
2.5最小生成树问题

2.5.1二次最小生成树问题

8 i2 C0 y  d5 r8 y$ [2.5.2度约束的最小生成树问题
0 R* d  Z+ h# N# B8 E$ @
2.5.3双目标最小生成树问题
) `; T4 O3 ]" T" z) s
第3章多目标优化问题
9 f* b: b* k. j6 M+ ]  `
3.1引言

$ k- m5 F, d2 B' J3.2多目标优化的基本概念

5 m! b5 a# Q# d* K) K3 z3.2.1非支配解

3.2.2偏好结构

% U. x$ R, B0 [. B& @2 _' H. r' b5 ?3.2.3基本求解方法

3.2.4问题的结构和特性
1 t, S7 L0 K. ]
7 S) e+ t+ h$ Y; ?8 I3.3遗传多目标优化
: y! M+ @: T9 g! ]$ p& ?
8 G, i# v/ c4 Z: d3.3.1遗传搜索的特征
4 _6 `: A% e+ Q! n" d" U
3.3.2适应值分配机制

' M7 j7 T5 ~, d! q7 C+ v# r3.3.3适应值共享和种群多样性

3.3.4Pareto解的概念
1 x/ p7 N2 n, h
3.4向量评价遗传算法

8 h6 ~. |% u! s& `0 e# P3 f) D3.5Pareto排序和竞争方法

3.5.1Pareto排序方法
. J/ L  k! V2 V6 T0 J0 N
3.5.2Pareto竞争方法
, `/ E8 V; n, M# g( q
0 V: i, X  l, r3.6权重和方法
8 n* P* m- G1 Y+ l- D2 @
3.6.1随机权重方法

# ^) C2 a, U) [" C7 q  h3.6.2适应性权重方法
, K& c5 n. v6 Y( W" T
# e$ N9 H' Y' E: ?0 c* W3.7距离方法
( n0 l* l; V$ b& V
3.7.1距离方法的一般思想
) I* O- `# Y3 `$ t" T' {
3.7.2计算距离度量

3.7.3距离方法的应用
: l. C5 _% Q  G  ^- y# E
3.8妥协方法
4 U4 R3 L- [, f( x% D+ d
3.9目标规划方法
  R6 k9 B) F& k. R0 q/ r1 T
, p! j# \7 B7 u6 E) H8 p8 L第4章模糊优化问题

" f. }( M" Q! q' {5 S/ ~4.1引言

# O' T+ O& `) }5 }: ?4.2模糊线性规划

4.2.1模糊线性规划模型
: k* w$ O; N, x
4.2.2遗传算法方法
' }8 R& {$ m: w$ a
' T4 u  G6 @* T: A' t% r6 B) m4 v4.2.3交互式方法
: u, @6 b% H6 P" S( t, F
4.2.4数值例子

* u7 _: N/ h/ ^( H4 g$ [4.3模糊非线性规划
0 b% g% \% _' m# L* U7 b
4.3.1非线性规划模型
: l6 a6 Z) [) c4 Y
1 t; ]( I2 @! k) y6 K1 G! ]! C4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

4.3.3交互式方法
2 a6 f2 Q& Z9 J5 u
4.3.4数值例子

4.4模糊非线性混合整数目标规划
7 t3 @) C1 f6 ?
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
; R( P8 s+ j. c& P
4.4.2遗传算法方法

/ F( |0 f1 |0 i% I% `4.4.3数值例子

4.5模糊多目标整数规划
. r. }1 a7 R) R$ ?
) O- L8 ]6 R" t9 Y4 i+ |3 V4.5.1问题描述
. A* O* i4 T! t* F
4.5.2增广的最小最大问题
& N+ v# {" L- E  M# k
4.5.3遗传算法方法
$ T/ H5 w; u# z# l
! p# y% Y; }! Y4 [$ U0 d5 E* r4.5.4交互式模糊满意方法
5 p0 N. ~( N! D6 Q/ o: {
4.5.5数值例子

5 o, F  M: \3 |: E' p' t第5章可靠性设计问题

5.1引言
) s$ _: N! f2 I
8 \" {, x1 J' r0 k" x# I  @5.2网络可靠性设计
- p$ `6 V/ w1 Y- w
: K# i3 O" z  x% |$ w5.2.1问题描述
3 Q9 [3 H$ _- H1 i- R
5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

: a. j: ^: R  w0 A; w% q5.2.3Deeter和Smith的方法

+ I5 _% ]* M4 Q+ N5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
$ h  j- F" |, I* v3 T
9 ]0 y5 ^3 h/ U" w( v5.3.1双目标网络拓扑设计

* d4 b' ^$ X+ z. k, @5.3.2数值例子
$ ~8 F2 W: K: Z( @! l0 b
% e4 u! k7 k3 J, c( T8 u) A% n; E5.4多目标可靠性设计
% ~8 c3 _8 h/ H" m/ B+ C
$ A5 @2 ^4 X' G. u2 b9 g5.4.1双目标可靠性设计

5.4.2遗传算法方法
  X) Q2 p, i  A3 N$ d& |1 c0 ]3 v
5.4.3混合遗传算法方法

" H1 b0 T- G) \5.4.4带有模糊目标的可
; v: W+ c8 k2 [. k6 C
第6章调度问题
6 {# L  I1 g- Y9 ~7 \3 v/ \* T
8 c' q+ a* z+ s# T& U5 U" |( {6.1引言

. A2 L/ ~2 J( `) a, n6 w* q6.2作业车间调度

. h; m! v  O' u8 c6.2.1基本方法

6.2.2编码

6.2.3适应性遗传算子

( w( E1 s3 k& M, l6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
: F- x/ |+ n6 O8 w- e
6.2.5混合遗传算法

6.2.6讨论
" u$ d$ J; ^+ l- ]
8 R/ S3 q, E& L# m2 v6.3群体作业调度问题

6.3.1问题的描述和必要条件
6 I1 h% @2 G) F8 A
) m7 ]! ~- H* `+ S+ s9 t6.3.2基本运行

6.3.3表示

6.3.4评价
7 b5 a- m- U! h0 q/ U+ r" M
' R* t( z7 r; k( U1 E7 r/ c. u6.3.5遗传算子
% E( V7 p1 E/ z0 R' k; P5 R4 |/ Z
6.3.6整体过程
& A* l/ k1 t3 U7 a' L
) z: ^/ K  v4 n/ v6.3.7数值例子
6 m1 w- G2 Z& b% c& j9 P! @  c  b
7 A+ N9 r0 Q7 q7 _6.4资源约束的项目调度
; t6 m9 y: B( e  W2 \( o
  a7 ?& c2 K* G. }6.4.1基于优先权的编码

+ D$ e9 k/ s0 J8 Y- U& B. s6.4.2遗传算子

' {' G0 z8 z: u0 E" E( _) E' R6.4.3评价与选择
% a; W# b( a& i9 S( H* _! x
6.4.4试验结果
  a' `* Z% P& l" i9 I$ l( S' _
6.5并行机器调度

0 b# Z( j8 h! j, \: K# `7 v3 @6.5.1支配条件

1 c; @4 j7 J4 Q4 m3 }. E" @; t6.5.2Memetic算法

6.5.3试验结果
, D( f9 f) }- O2 |2 D" ~- ^
  `' W* M2 v( G: ~6 x" c7 V+ r6.6多处理器调度问题

, Z1 d" j1 o2 m3 i5 m6.6.1问题描述与假设

' p* \3 K. z9 i  A, T" e6.6.2求解MSP的遗传算法
- [; l! x7 a/ D8 O7 ~  x
, D/ ^: T& x$ v1 @% y+ o6.6.3数值例子
( G6 ?) @+ ~: G% b; n- d$ W7 B
3 m2 A2 B5 [7 Z" f  U4 |/ i+ t: D" h3 k第7章高级运输问题
" @/ H7 ~: I. Z& O+ K& g0 A; B2 d. m
7.1引言

7.1.1运输模型
' Q* n9 i1 @; E& B. `
" i8 e  ?0 d+ G! q& N6 V# p7.1.2运输问题的构造
) V, g( S8 ~' N: Z/ P
7.2基于生成树的方法

* R; k* K# R/ }# j( C; H4 N- E1 z+ X- p. p7.2.1树的表示

& Q- Y5 h7 s" u. R4 ^* C9 p7.2.2初始化
) u+ d# {( h, K
# u, h$ [$ D5 z6 B% M8 C7.2.3遗传运算
+ x  ~% M& V: U; b8 A
% d8 t( M( H: w$ d7.2.4评价与选择

7.2.5整个算法过程
4 h! G; n& I3 D+ R6 C
( d8 t/ K7 P* l7.3多目标运输问题
: T0 l' l7 [: H5 q" S, ^' x' w0 B) A
7.3.1问题的描述
* J* D6 G- h% f, V( a* H8 ?$ A" h3 ~
; U, o; r" V7 r% d) g7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
$ Q: I2 Z! E/ c
" v9 T3 g/ v7 k0 v0 v/ Y+ @& S" f7.3.3数例
, K, ?0 w$ y' G0 [; w% H  a, s
8 E3 r3 W+ i! A. j/ |, h% t. S7.4固定费用运输问题

7.4.1数学模型
3 B2 e/ Z, W/ ^3 ?7 Y
7.4.2fcTP问题的难点
9 Z9 O' Q6 s# q5 M
* n# c+ f- p& M& P( e* p7.4.3fcTP的求解方法
2 W+ X& h+ f% b5 c$ q  j7 y
7.4.4遗传算法的实现

7.4.5数例

7.5容量限制的工厂选址问题
' w& [  A: I6 S" a7 o
6 u/ q4 B* s  v1 U# Q/ l- o# x7.5.1数学模型

7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

" s/ c1 H+ _6 ]) Q  ?# |7.5.3数例

3 h: P5 v/ ~, x# J; T7.6带模糊系数的双目标运输问题
& k) R& K/ \1 c+ J
4 A. k& o7 Q) `4 h7.6.1问题的表述

7.6.2排序模糊数
+ k: F/ Z3 T+ [5 N. Z2 J
7.6.3遗传算法的实现

) H* c) z$ ^; Y2 o/ y! u$ F, D3 I+ B7.6.4数例
. f. Z7 o: G' a1 d
! v1 Z7 r/ f0 I5 F9 s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
9 Q( v7 J1 T/ X7 [9 G  ?( ^
" y4 W+ u2 |! g) \0 G8.2.2遗传算法的方法

8.2.3数例

( x$ J- y) n3 x9 J' E% L8.3有适应能力的网络路由

  X% U% c+ v8 n* 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

8.3.3染色体评价

$ [7 W+ b: r% e0 F0 r% a5 R8.3.4遗传算子

6 B: K( W# J( I6 D  f! P2 x8.3.5数例

# P5 L: m8 O4 D1 o- o5 v; S8.4集中式网络设计
1 |" V/ d- r$ u
% ?6 [  r$ b8 S( e7 }8.4.1问题的描述
# e- Y2 X2 u- ]. L% \  ~0 x8 Q
. `# k+ f8 Y% F/ B4 S; z8.4.2遗传算法

; _: H2 r+ e8 B' S* ]1 a8.4.3数例

8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述

, h+ B5 [$ j2 o4 A* U( X8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法

# p4 m8 h5 c2 B! B- M8.5.3数例

8.6多阶段工序计划
- A- ^1 v+ R2 m3 w9 K& ?
+ l7 ?" x7 x5 V- [* Y8.6.1问题的描述

8 _3 \. ~4 y0 e7 T9 R8.6.2遗传算法

" {% I8 @9 Z2 k  I. [8.6.3数例
2 C: d0 C& I2 |; y5 N
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
- R5 L3 s" R! c% G/ c/ d
8.7.1问题的描述
. z# C5 S5 v, [( r& T
8.7.2进化计算方法

8.7.3数例
7 ^) O% p  u9 M% a' t
: S6 y9 Z& ?" y% q2 T+ J& @6 Q7 X) y第9章制造元设计

* t, z" g3 X1 _+ w9.1引言
; L. I# c5 ^2 U& [5 r$ h
/ A2 e# \% {' l' X5 @9.2制造元设计
5 d( R& v2 l" n! ?
9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法

. {( d1 F3 `5 i9.3.2基于数组的方法
3 z$ h) R/ W' w; X3 C7 V, _
9.3.3数学规划方法

4 |) T0 H0 `2 ?9.3.4图与网络方法
- }4 _2 [: L% o) m  a! C
9.4遗传算法方法
/ r+ e9 u) k$ J# C# k! D( \- ^( A
- `# o3 o( {& a2 w9.4.1遗传子表示和遗传算子
( W, D+ B8 |3 N' V  ]# p
5 L5 ]- v# @& z3 }9.4.2Joines基于次序的方法
2 D9 w; H& K) T2 z2 n- a
' \$ {) w' `9 ^4 ~9.4.3Moon和Kim的方法

$ k, `3 B2 J0 u! V( w6 j1 D9.4.4Joines的整数规划方法
! h' R3 C* m- \0 r' p5 j  h
9.4.5其他方法
* O" N$ F# j4 u" R2 n8 F5 p
9.5可选加工计划的制造元设计
) d8 o- d' l0 w
9.5.1可选操作和机器冗余的结合
0 \9 d% g- t& N$ j. _
9.5.2可选路径的结合
- C" N2 S$ l7 b$ K. U1 t
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
3 b5 w# v3 V6 h1 {  M9 u
0 x8 d$ F3 }0 q# A- B9.6独立单元的设计

7 N; H: m1 w8 @0 s1 w+ X9.6.1机器类型数最小化的族群构造
, q% g3 J( E1 k7 w$ J9 }
9.6.2族群数的确定

* `- R+ @4 p0 ~2 ]% n5 M9.6.3极小化机器数
& F6 _5 i7 A/ b4 U# B# N. u6 O4 a
. s; n- g4 d' U% v* y$ M# }4 F9.6.4其他设想
& M- \2 R! Z6 f9 R/ I
  |, A! G9 C: x" u* k( 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

有没有程序代码!!

8 N) l9 W$ S3 H

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

[2 S" ~# A: o' x$ \# V

最好是MATLAB源程序

: }8 T6 @8 q$ W

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！