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
/ e* M6 \/ z5 A0 a5 B  BISBN：  7302074828
' B$ R* X, {- ?. t; M1 q. C  B! w作者： 玄光男 程润伟
( H# Z- p( |" R6 S  w3 _6 m译者：   于歆杰 周根贵
3 \. Z. H) v# U出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
3 ^- `* n3 C4 U% h8 i, c3 s出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
1 o" U1 j2 y2 h页数：   391
# U7 i2 B, p4 r" M, [+ w开本： 16开
& d& x8 a$ N; @( _  n0 }1 W
内容简介
: {% l, e1 X  b& T' L7 T    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 O, \1 p- T4 q2 l; X5 C0 V
        译者的话

序言

; v4 s; ?2 X, B; Y' A, U1 b第1章遗传算法的基础

( `4 m& t& k6 Z1.1引言
# c3 `& J/ ?& C* L' ?
1.1.1编码问题
( J0 F3 e) H( e. @6 M' v* }5 P3 F
& b( H5 Z  p5 C0 z1.1.2遗传算子
1 |3 ^2 T7 Z0 t- K2 `: L
. F+ h: {* y5 i4 K8 Y1.1.3选择
( {4 |9 t1 t, Y# }+ Z+ a! H/ K2 ^
1.1.4遗传局部搜索
& J; X$ j5 |/ E) P" u
1.2遗传算法的适应性
' j5 V: G$ F0 q, @
" ]8 q7 [& E5 U6 P1.2.1结构适应性
5 b1 T1 @  Y0 r6 {+ h) V2 i1 D& |9 R
! O- U2 ]% C* h, _5 \1.2.2参数适应性
# F% {8 i! B, h& H7 ?2 ^4 D/ t/ }% j
# }/ L. k: Q  d( T+ G7 z  A1.2.3模糊逻辑控制器

: }! I) X/ D7 }+ ?3 ?1.3遗传优化
" c( C: p) p7 e2 B# J2 I
1.3.1全局优化
; Y4 O2 w$ m% K" o$ u: z
" m$ t9 ]6 l, y1.3.2约束优化

; @! _0 g, [5 I3 X% I1 u0 q3 U9 ^1.3.3组合优化

& Y( J1 K" t0 ~: P! j) g3 Q. p1.3.4多目标优化
. b- y( X' j$ b6 V* Q
! e+ Q, ~/ H$ q# ?& X+ d( ^1.4近期遗传算法的论文

4 k9 L1 G! s' U9 I8 e+ x! {第2章组合优化问题
$ ~: @: a5 h  y0 o5 H& [8 J) M
2.1引言
7 t" ?% f" v7 z. f$ A
5 r5 n- S5 R( G; B: R6 j, r2.2集覆盖问题
; k) s3 x# w5 j9 h
2.2.1航线机组成员调度问题
& n  M% u& ]% y
+ r  y% Q+ {' V, E0 y  P( n; i/ K; l9 b2.2.2遗传表示
( M9 i+ p( Q3 P3 _+ [: j$ G; O
2.2.3遗传算子
$ u5 b. @  S$ N; h1 i4 c
! b: L, L7 T" Y* V& ]2.2.4遗传算法
7 n( r9 v% z5 V' [& K0 X# j
2.2.5计算经验
3 s1 }$ r* S( P0 r& g# |' A  N
2.3装箱问题

( k2 w' g! v/ l; Q2.3.1启发式算法
6 e2 W9 m% o8 W& {. C, l% F# U
1 n% d% s2 J; U2.3.2遗传表示
) i6 g, l; o: I, O
" d; |2 g3 y. g2.3.3遗传算子

+ l) p% a# K+ n; z1 J6 f" g2.3.4适应值函数
4 \& d1 |. N) T2 E/ b3 J
2.3.5初始化种群
, D6 _' F+ M% j  h$ [
# [* R5 U' M/ o2.3.6计算经验
! d; w! a$ a" ]( Y2 |, i: P
% l. {5 y3 r6 f3 H9 \0 S' s  X+ x2.4背包问题

0 h3 }- J, }" \. X9 X2.4.1多选择背包问题
! _' [/ F1 C4 s  n! N, W( d
2.4.2多约束背包问题

2.5最小生成树问题

2.5.1二次最小生成树问题

6 B! J4 J) I# C5 V, @$ ?$ F0 b2.5.2度约束的最小生成树问题
5 w: n2 O1 r+ f
2.5.3双目标最小生成树问题

第3章多目标优化问题
1 i. F2 T( v0 w6 y  ~+ G  K* Y
3.1引言
2 |3 L/ }' `4 |
) Z6 F, [0 T  D- f3 l3.2多目标优化的基本概念
) N$ J( X& q0 M; _
" b5 M) A, E- K, d2 _! t3.2.1非支配解
) p, Y) Q' L; X
# m2 _# H) b, b  |' I3.2.2偏好结构

3.2.3基本求解方法

3.2.4问题的结构和特性

3.3遗传多目标优化

/ a% u+ j2 |; E. x1 c9 S, j6 n3.3.1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
7 N3 L3 ]4 [8 e& B2 [
' k3 Y% Q' V, e2 M$ V* w9 I3.3.4Pareto解的概念
; l. c, m0 ]" f. {6 y
3.4向量评价遗传算法

: B# F* q- a& Q3.5Pareto排序和竞争方法
4 U7 b, g, a9 s0 E( G: z+ H% _
3.5.1Pareto排序方法
1 ^2 I: `9 ~; _/ C5 y& J& @
3.5.2Pareto竞争方法
: C. q# b5 H( y6 i1 a
3.6权重和方法

7 ?& H' c  H$ q+ v1 p" p1 Q3.6.1随机权重方法

  ?4 ?) n: ~' ?) P  ~3.6.2适应性权重方法
8 e. n' @7 ^( }+ q& [
3.7距离方法
/ R2 ~3 e8 N1 i4 W
3.7.1距离方法的一般思想
; d# _6 O# X$ x+ d( f, ~* x
1 m$ h) P& P4 r6 L5 u3.7.2计算距离度量

3.7.3距离方法的应用
7 f% S: s# e) O1 z2 \
3.8妥协方法

3.9目标规划方法
) K( \, e, x+ I5 B' r, S5 ~3 K; x
  C0 r1 l% K/ f) @. n1 i6 |第4章模糊优化问题
/ j8 j; ]8 l4 n" B3 v( p8 x4 Q
4.1引言
% ]) }0 t  Z% i: n; S
4.2模糊线性规划
6 A* ~7 q3 F+ U. g) ?/ |) m7 @! w
+ D; m7 L" f; p: V' Q2 h4.2.1模糊线性规划模型

6 S( |) k/ @2 {6 S3 }% H/ ]! l4 Y4.2.2遗传算法方法
  L  \/ q8 Z$ [
4.2.3交互式方法
+ t; O1 g( ]1 }+ O
6 v3 J; }1 T. Z. x  b4.2.4数值例子
, E1 Y; J) d$ E! j
4.3模糊非线性规划

4.3.1非线性规划模型

4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

. f8 c# N3 E- l+ e2 F4.3.3交互式方法

4.3.4数值例子

% ^  R/ T) S* n, m4 U4.4模糊非线性混合整数目标规划
" m* y8 S9 {2 g$ G( k- L
6 |$ o# D# Q! f/ |, F4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
& ?; Y; `; z2 y8 @# |1 p5 y4 j
4.4.2遗传算法方法

4 P: J& w, I9 v8 B4.4.3数值例子

# U" A+ \) J( `! |) L, ^0 l4.5模糊多目标整数规划

4.5.1问题描述
, E1 j* Q3 o$ E, w7 u
: N" V& ?4 K9 G8 L4.5.2增广的最小最大问题
, \/ ]7 s" ^; N# r  Y5 K& N
4.5.3遗传算法方法

8 _) e+ ?$ J) F" R* ]4.5.4交互式模糊满意方法
& U" N+ n- g; S+ b/ ]
4.5.5数值例子
) k* A6 B5 j* t2 W6 x- ~" w2 l" u
: @9 f( C% S7 H" H( [第5章可靠性设计问题
% w% p! w* _; ?% L  h
7 ]4 X; _1 P2 H, y5.1引言
- h" E$ G7 u& K6 k
5.2网络可靠性设计

! N. ]- }1 I9 R) E0 m) E5.2.1问题描述
2 _4 x8 t8 j0 _! }
+ e) G0 }. y9 X# Q/ N" V5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法

5.2.3Deeter和Smith的方法
' G+ a( U9 J, Y/ q( m: f
0 g2 E3 J0 M# z0 C, b2 X% J5.3基于树的网络可靠性和局域网设计

: W' @9 \3 ]( h7 W. U% Q5.3.1双目标网络拓扑设计
5 c$ W3 L/ y0 `" v5 r) ^3 u( [( L
: {/ w+ [) C. t$ ^5.3.2数值例子
& [% s% ~! V8 x+ ]& o% |  n; J' j
5.4多目标可靠性设计
* V2 }- c; k  I2 E7 N* @3 C8 R2 \
5.4.1双目标可靠性设计
  V4 E% k# f1 b  j: d. f7 [9 N
5.4.2遗传算法方法

5.4.3混合遗传算法方法
5 v. ]( d& m1 [6 }3 O
3 M5 \& E6 F9 P; c  c5.4.4带有模糊目标的可

第6章调度问题
2 O) q$ w0 K, @) B& d
6.1引言
- O* Z7 L& _0 G+ Y6 B; d
5 D. h: p( g4 E8 h1 M9 l0 h+ Q6.2作业车间调度

6.2.1基本方法
2 W/ n* Q9 D, h  U5 L. u: P5 H& ?" l
5 M9 O1 Y5 k+ a6.2.2编码
$ S+ m% P7 d0 ?( x- F4 U/ U8 v, \$ ^  E
6.2.3适应性遗传算子

1 j( o8 c( \: ?4 h4 m6 k6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

' ^. e! a) }7 I# G9 c0 n6.2.5混合遗传算法
9 ]% v" m: K$ ?  S
! {$ |; i8 d+ k! q2 g6.2.6讨论

' n" H( }1 S/ v! J! r! J2 Q, F6.3群体作业调度问题

, ^- ^9 \' m/ N  E+ t, d, m/ R  S6.3.1问题的描述和必要条件

6.3.2基本运行

; \$ V$ M% c$ _3 I1 u' x" X6.3.3表示

6.3.4评价
8 K0 p6 s1 F' N+ u# e, k
6.3.5遗传算子

) ]* T, g6 {. i9 M4 U6.3.6整体过程
4 b6 ]% e" X1 x+ `) q+ c% g
& j& g3 V! w7 r% r" F8 g1 q5 |6.3.7数值例子
% q' r. V9 `" ~) M* i1 V
# O; q/ ?7 d0 \2 a+ C6.4资源约束的项目调度
( |8 H# ?5 a5 Y/ B: h: O
6.4.1基于优先权的编码

6.4.2遗传算子

) Y6 N% p8 }- G/ F. u6.4.3评价与选择
: @( x# W$ D  h' I8 p' _$ E/ c
6.4.4试验结果

. n4 m/ I# ]& ]3 M( Y$ J. Q0 Y6.5并行机器调度
% z: T$ h' a7 f( A% l' ?& J1 D; Z
6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
4 ?6 }& x/ H6 J: f
1 b: M7 F( Y' ?6 x* T6.5.3试验结果

6.6多处理器调度问题

6.6.1问题描述与假设
5 }/ O5 }% A$ h& \0 E) O% x; A  h
6.6.2求解MSP的遗传算法

6.6.3数值例子
) A* _- E2 T# _/ b# u
第7章高级运输问题
& T! I7 U2 p7 y4 k( x4 F  O
7.1引言
' k9 x# G9 y) I3 P  W
3 l' W  i( w9 A. U; P7 p7.1.1运输模型
- J, U" N8 z3 g0 a# v& X
7.1.2运输问题的构造

) X* i: Z+ a; w- A' l& T0 z) F4 L7.2基于生成树的方法

. U- \+ v+ ^% v. T9 H( M) W  r7 t7.2.1树的表示
) `$ I6 e9 Y9 i/ v
7.2.2初始化

7.2.3遗传运算

7.2.4评价与选择
$ W# x# E; e; Q& z* d* d/ X! e' _" ~
7.2.5整个算法过程

6 b5 p( c- i+ v$ L& Q+ X$ c( y6 u7.3多目标运输问题
& j9 L. b' ^* A% M  Y6 K: A% p# ]
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
% I+ r  K! ~8 T& s" A
7.3.3数例

7.4固定费用运输问题
! f/ a2 A5 k- k& e+ q
7.4.1数学模型

7.4.2fcTP问题的难点
6 R2 d- U9 c, I
7.4.3fcTP的求解方法

7.4.4遗传算法的实现

8 p9 D. Q$ D9 C6 c8 f7.4.5数例
& S6 B! z" n% S) e/ E  E- W) b
& W7 e' Z, q/ i  U0 R7.5容量限制的工厂选址问题

, C: h* G1 Z4 J! ^4 V0 @" m4 C/ u7.5.1数学模型

7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

2 p7 a- ~$ n; G; v+ t' f7.5.3数例

7.6带模糊系数的双目标运输问题

7.6.1问题的表述

7.6.2排序模糊数
' D. V# ?9 f! k( Y
7.6.3遗传算法的实现

# z) h, v: ]$ g- t3 c. a; d$ J, I7.6.4数例

5 B$ S$ @% r( \0 }: N* m# q& t第8章网络设计与路径
- {+ ]7 |8 S; P) J
# @. Z( Z4 S3 @( D! H4 @4 m5 j8.1引言

8.2最短路径问题
3 C# t; B) k% y3 F
( j% e; X; f- l/ p# n# f3 ~0 b4 b8.2.1问题描述
$ _2 Z( R: H8 v1 X" F: N7 [6 u
% L, T- _" y5 O8.2.2遗传算法的方法

7 Q+ Y  L& B! g, |8.2.3数例
) Z; ~( |! H3 g# r0 x
7 u! ^" X: l! L. Z* t, I8.3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
; S2 P8 }8 h1 i" r6 I$ Q
8.3.2染色体表示
9 d! J) w% ?% S9 Y7 i
9 H: W0 {7 s, L: W8.3.3染色体评价
! {" @% \, l9 ]- D$ j6 ^1 p
8.3.4遗传算子

8.3.5数例
) \  o- ^4 L- W: F
  W% _6 o7 Y5 L5 d8.4集中式网络设计
' b; u, k& v% {, n+ w
1 \) g' q& V( Z- Y! ~8 @# b( s# w  _8.4.1问题的描述

8.4.2遗传算法
. N  k, z8 {9 d! r( g  N
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
/ T# F! J# v( E8 ?
1 X/ W) I, v' l& }4 d/ @8.5.3数例

8.6多阶段工序计划
6 r1 `% l, h$ L! F
8.6.1问题的描述
: x) x4 w5 p. S( x( ]5 N$ l" h& u7 M
8.6.2遗传算法

8.6.3数例
: [& j( @* E, F! p' O" J1 d
: e' `9 f7 ]5 l) k9 m" n2 i8.7网络上的M／G／s队列设备定位
" M+ \7 R& v9 G
8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法

8.7.3数例

第9章制造元设计
$ b3 I' s) Q9 Y3 M! M4 U. U& y' @
& X0 ~/ |+ k( j' P$ D9.1引言
. U1 z9 f1 g3 ~! K! e7 L2 x
. C/ ?* z/ j) d# |# a9.2制造元设计

9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法
8 ~) V2 Y) E8 V! y3 N4 N% O! u
9.3.2基于数组的方法

9.3.3数学规划方法
( g9 ]$ @+ [; \9 _9 ^' R. p+ q
( f6 \5 ]- y. U5 i. P9.3.4图与网络方法
5 [9 l5 n, X3 o- T3 J
9.4遗传算法方法

9.4.1遗传子表示和遗传算子
6 M  q8 b% o6 i  A4 n  s+ A2 p
9.4.2Joines基于次序的方法
7 V; w- I$ U3 m8 Y# E5 _; t8 @  b  Q+ ~
9.4.3Moon和Kim的方法

9.4.4Joines的整数规划方法

9.4.5其他方法
* `. d: k& E$ d9 G
9.5可选加工计划的制造元设计

9.5.1可选操作和机器冗余的结合

; v& u/ U* V& C, X0 h2 L! j9.5.2可选路径的结合

9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
* C" v5 v' G; U5 D3 D. ~" z* J
9.6独立单元的设计
, i0 A/ G- `8 L
9.6.1机器类型数最小化的族群构造

3 H2 F# w. M1 A( |/ m; B9.6.2族群数的确定

% w  |8 T! p( Q/ w9.6.3极小化机器数
% m# j  f" U- U& H' E
9.6.4其他设想
* G- a3 ^# e+ _2 P" f. w! T
1 m% l8 a" r/ n/ }; R参考文献
0 Z% S- s: `- Q, ]: s
# e- |$ k/ s! r7 |0 j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!!

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！