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
5 D# B1 ?& P( h# h* Y4 t5 ~4 S译者：   于歆杰 周根贵
4 Y' ]; [  `0 [$ c8 L7 {出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
出版日期：   2004 年 2 月
1 u. ^; b% ^) Y7 r' n1 _0 _4 G印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
开本： 16开
6 M/ I, H+ R. N5 `: K, _
9 w5 y, u" X, w% D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。
3 J' z3 F8 g  }2 N. C* k) ^" g
! ?% L. F: m. N2 F        译者的话
0 R9 H) V% ^, `  W5 Q8 @1 X) x
序言

第1章遗传算法的基础
- B9 c, _3 Q2 ]
1 l. v' ?' i9 n1 s2 U. Q( R$ S1.1引言
+ P( ^, g  n2 |* [9 g2 B7 ^- j  t
+ t  E( {( ]3 z  K5 M1.1.1编码问题

1.1.2遗传算子

1.1.3选择
  C4 O. z6 ]" D( a
1.1.4遗传局部搜索
% M0 M5 a' O- L, B6 z
2 d; F" k  n# \! m. w0 l1.2遗传算法的适应性
+ ^! J* W; q/ Q7 ]* I
1.2.1结构适应性
, k5 x! \% b6 U4 e+ B
& w1 ]5 O1 a+ n" p* f' d: h1.2.2参数适应性
; q4 o) ~: i9 G+ l7 J" k4 F0 d
1.2.3模糊逻辑控制器
, X2 u2 p+ o/ K" L4 @
* I% x5 w/ S/ T/ C% M# e- B: u3 J1.3遗传优化
2 {: q* [( s- X$ n& w6 P$ g+ ]( {
1.3.1全局优化
# \! E& S" A. v* R
: s/ t0 W6 \. }" u7 A3 G1.3.2约束优化
9 |! \- l. L: s! Q; u1 g& Y
7 u5 g6 P/ o6 Z' @# G6 K( i1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

& \, q: p# K- M' [1.4近期遗传算法的论文

第2章组合优化问题

2.1引言

2.2集覆盖问题

5 @5 r  ]! P( ^2 U6 m2.2.1航线机组成员调度问题
9 R0 j5 O7 u6 c) w3 g
! f1 ~2 i3 Z' t  P2.2.2遗传表示

2.2.3遗传算子
9 m7 p3 J% k; e; f9 V% a+ H3 U, F
2.2.4遗传算法
0 M7 W" A9 Q; {
2.2.5计算经验

" r3 c1 P+ U3 h0 |% P2.3装箱问题

; ?. w3 t/ F' D! \  v2.3.1启发式算法

6 h* g, ]- x1 T% o! Q! ]2.3.2遗传表示
5 k; K! B5 ]4 y4 L6 k3 e0 i  t9 I# ]
2.3.3遗传算子

2.3.4适应值函数
" g0 f5 P8 W3 `0 w  B) t, Q
2.3.5初始化种群
% q  |9 J& i  H, u$ ^, ~$ A/ {
2.3.6计算经验
, E8 H  D# u3 d
& ^$ G# b0 v& D; O/ K$ B/ k2.4背包问题
- i# ^# `6 J  H1 b# Z5 X1 P
2.4.1多选择背包问题
$ e' b, `+ N8 H
2.4.2多约束背包问题
& t) P+ H6 ]3 Z
4 \) `' A* |& T& b' P* S5 v2.5最小生成树问题
$ k( h  T6 G, f) V
3 {2 v" P4 @2 I# r: c- |7 |2.5.1二次最小生成树问题
1 }' U$ _3 c( i$ ?
2.5.2度约束的最小生成树问题
1 v- v; p3 I6 A2 m2 Q4 R
' I: N/ S. Y* S# D$ i: R& T7 c7 Z2.5.3双目标最小生成树问题

$ d) c- l3 }- L2 E) D& H第3章多目标优化问题
% P0 A1 i) w; c. t2 y# h
" z( a; H- u2 o+ T! I3.1引言
7 B: `& t$ p& b; D
3.2多目标优化的基本概念

3.2.1非支配解

; T) K: s. A1 |4 t3.2.2偏好结构
3 Z- _5 {1 U8 Q. u9 c. b8 z
3.2.3基本求解方法
5 O% H- `* @6 d9 q0 h
3.2.4问题的结构和特性
% V1 n" o( t- `% b
3.3遗传多目标优化
5 m0 f' B/ a2 ~" a
3 o9 C0 l$ ]* v& B5 A/ u3.3.1遗传搜索的特征

$ o& f9 H5 ]. r7 Z( ]* m7 g3.3.2适应值分配机制
- z4 i/ u& ~; a7 Q
; V" u2 h- w- P5 n- e3.3.3适应值共享和种群多样性
4 C, b2 S" d" A  Z; Q$ {- Q5 G5 v
  _" r; P, f/ D- q% Z3.3.4Pareto解的概念

: ]4 ]5 i/ e- P/ f" m; C3.4向量评价遗传算法
" G& ~* a  F9 e' \; i- s' h" H
2 A1 s; f6 U# F3.5Pareto排序和竞争方法

3.5.1Pareto排序方法
2 S+ U( w% @* x+ i: `9 c0 @
$ j; }- g/ ], }( ~3.5.2Pareto竞争方法
0 S7 {! I4 i" U, M$ C) s
3.6权重和方法

' o1 t5 @7 h$ `3.6.1随机权重方法

: d7 k& ~; w7 O* T5 M3.6.2适应性权重方法

3.7距离方法
! H" s" `# ]& ~" R* U0 w# S
' N5 g$ j4 z- R* O# P0 n6 y: i! f8 ]# Z3.7.1距离方法的一般思想

6 h' U2 K, V( I) _3 G9 Y/ E# W3.7.2计算距离度量
+ f/ B" A! C+ Q- T; D
+ Z" P& K& L/ e, s- ?3.7.3距离方法的应用
. n7 G0 C9 i8 l+ a+ m: i. ]% J: A
7 v/ k2 r4 T# |: t- n7 u3.8妥协方法
% T5 D. }* S5 w/ J5 A
3.9目标规划方法

8 Y! ]) c% s6 M7 {) c1 ^第4章模糊优化问题
3 |0 |- @! x8 n- `
4.1引言
$ b; E  y( s0 q. `3 K
2 m# H9 r/ O  ^* k" w8 f1 F4.2模糊线性规划

8 B$ i, ?+ N7 K# f) A4.2.1模糊线性规划模型

7 Y' m: A" J( G7 G4 Y9 u4.2.2遗传算法方法
" m) z- W$ r5 `5 [& S7 z4 A, p1 \
4.2.3交互式方法

4.2.4数值例子
! I$ `9 t8 X3 l) z+ [$ x( u( P
4.3模糊非线性规划
+ j# t! A* c$ C
4 y! O; H4 \. K, ]& }7 X4 I* \4.3.1非线性规划模型

9 v' P1 [+ B* J7 B' b" X* o+ C! ~4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

4.3.3交互式方法

' K: s, y4 P1 G, @) M4.3.4数值例子

4.4模糊非线性混合整数目标规划

6 d  q/ J% h) ?  n4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
6 O5 }& e( w/ R/ J4 L
4.4.2遗传算法方法
) v) J! S  y9 x+ D( ^( X1 J
4.4.3数值例子

4.5模糊多目标整数规划
( V/ O: X. M6 L" g
5 U/ [9 w2 N& |0 X; U4.5.1问题描述
3 h  I/ ^2 @, A6 {( A  D' w
' E. J+ }' @/ o/ p" |8 o4.5.2增广的最小最大问题

1 p  N) L- E$ G6 A4.5.3遗传算法方法
6 e1 X5 T3 y+ U7 ^* U
4.5.4交互式模糊满意方法

4.5.5数值例子

* l5 `/ K8 B+ c! {. d第5章可靠性设计问题
; g0 H4 z) x+ u9 P
8 a8 b9 S; a+ w* R2 g  E0 }5.1引言

: f- Q5 z; Y4 S+ L  y; Q5.2网络可靠性设计

5.2.1问题描述

' r' G0 ?& a, Z6 w7 l7 p5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
9 _  ?4 y4 Y# I8 }. |! s
5.2.3Deeter和Smith的方法
" }; `  Q# w' h. r9 ?) D
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计

$ B6 F+ S* [3 u5.3.1双目标网络拓扑设计

. r' y3 j/ ]0 `# T5.3.2数值例子

5.4多目标可靠性设计

" Y. d' H+ j2 m5.4.1双目标可靠性设计
4 {1 X( g6 N- z0 h# z' q& R
9 z/ F2 _, u% G6 }5.4.2遗传算法方法

5.4.3混合遗传算法方法

5.4.4带有模糊目标的可
# }) v; Y: k5 G' l
1 l. e, L  W2 E. ?第6章调度问题
$ \7 e5 r# u7 K
6.1引言

6.2作业车间调度

2 }% h: w% z$ U- O" u( d( G, A. k6.2.1基本方法
8 X3 G3 }  I- F
2 K* A1 N' ~# M2 `0 t8 u7 E' a$ g; j6.2.2编码
9 O7 `* Y+ C# v7 T2 e
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
2 n3 {; |9 [) i2 n# K8 [) ?
6.2.5混合遗传算法
! _4 r  O9 T2 \9 h" X. P4 `9 X
1 P5 e5 [5 v* e+ e4 D' L6.2.6讨论
, f' w/ \/ x* M
, U) h/ _# Y! z- {! W& @6.3群体作业调度问题

" r/ @$ D1 w+ ?9 R' s' h6.3.1问题的描述和必要条件
8 C& v8 W+ _, C9 @; j. q6 e
6.3.2基本运行

% j1 ~/ _1 z  |: {" E' e1 S6.3.3表示
, l" q! W1 a* V; |4 b
1 j" p/ A' Q- ^  t- o/ h6.3.4评价

! @4 U# x% P; e+ P6.3.5遗传算子
7 ~% {( ?) f5 z! H: O
6.3.6整体过程

+ @6 [- R' I: [( a6.3.7数值例子

1 l2 u3 R5 M8 I6 h$ F, r4 y4 L% Q6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码
( F: g" c; s) b+ K" Z1 }& g
; D4 N- V3 x. q, }4 M6.4.2遗传算子

0 ~- R% ^; }4 b; ^  Y+ f# G+ B5 h6.4.3评价与选择

6.4.4试验结果
* l/ v! K& z; b8 {2 W
6.5并行机器调度
$ {' a# y  f/ S9 G4 E
6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
9 k1 Z! r+ w) P. e: W. d
6.5.3试验结果
; B' U& Y3 h1 {3 l( l4 Z4 D) ?
# r5 [% z' w. y' n" s6.6多处理器调度问题
$ ^* f0 W3 A( R4 Y+ k
1 \1 l5 C7 N7 w- [6.6.1问题描述与假设

4 Y, T7 c: V  k6.6.2求解MSP的遗传算法

  R( v1 X# K% O: y* Y& m) [6.6.3数值例子

第7章高级运输问题

7.1引言

7.1.1运输模型
$ R5 M* w) _$ c& M4 \0 z/ W- k; d
" B( M5 Z4 s1 `4 b- D7.1.2运输问题的构造
0 K% e! w! G# l6 N! Z% G. h* {
1 B: k  e* t. R" [, r; F7.2基于生成树的方法

7.2.1树的表示
, v! R- `$ U5 }5 H/ G: k
: |$ |' k' x; m: z9 c4 x7.2.2初始化

7.2.3遗传运算

1 U# ~0 Y% F0 l+ w, J6 J) V7.2.4评价与选择
  Z$ e2 Q7 T) `0 G6 }
( B, s9 P+ X' w' [. G; ?$ W2 B7.2.5整个算法过程

# K- u* {: F+ `7.3多目标运输问题
: B$ N) R# U! d, N& _' ?* j( k
7.3.1问题的描述
3 f* D, v; v/ B+ t
$ @* F3 C! i' o  F9 a. _7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
: |7 [# [# i7 K" }1 B
* A/ y- }5 k. ^, ?# |# J+ |7.3.3数例

4 R9 s7 t7 w8 B5 O4 x- H7.4固定费用运输问题
% b. C7 a6 R8 O/ X+ S5 ~* N
+ L) Q/ ~9 _5 O2 w6 @7.4.1数学模型
) ?; X9 ]7 W; r: m8 D
7.4.2fcTP问题的难点

7.4.3fcTP的求解方法

: n! [7 S7 N1 {+ r7.4.4遗传算法的实现
6 J" X. [- ]! \8 w9 ^& w6 Z* p
7.4.5数例

2 r5 e' _% o7 e7.5容量限制的工厂选址问题

7.5.1数学模型

& ]! A/ p, g5 h0 S3 G7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
. Q/ O* ^9 ~4 U5 Q* R2 g) U
7.5.3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 e5 ]. l+ }  g
4 c/ B+ M& C% y$ ?* i" B" B7.6.2排序模糊数

4 v( ^! M8 y+ U: ]& G: h5 f- \. y7.6.3遗传算法的实现
  ^! m6 }3 Q2 b7 G, m1 ?
7.6.4数例

' j$ U- Z7 K& {- B; I" Z* x第8章网络设计与路径

8.1引言

8.2最短路径问题
: ]- v! W* I  w
8.2.1问题描述

8.2.2遗传算法的方法

8.2.3数例
( W( J* O9 N- w3 v' e
8.3有适应能力的网络路由

9 U: {/ y; G: G# t6 e* P. E8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由

8 X8 B( m5 T) I1 b8.3.2染色体表示

$ i$ w' @5 W9 ~$ _! _8.3.3染色体评价
! l2 Q/ p) T8 I
+ w0 ~0 I$ m3 _( u$ L$ x8.3.4遗传算子

- }1 Y( s  U0 y. J+ \8.3.5数例
0 q6 b& \- E% T: J" h; L# k
8.4集中式网络设计

8.4.1问题的描述

: \1 b/ J; y, k  t  S  I8.4.2遗传算法
2 w8 q: b; n4 R6 @* {* `
& R* o& F* ?; I3 d; x8.4.3数例
4 f$ U. D) Z( m& A/ e, m. Z
6 s* x4 O& ^0 F8.5计算机网络扩展

8.5.1问题描述
, A, b  `) X1 K6 l0 a* T  {0 m
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
9 N2 C3 `5 a/ ?( X8 _
8.5.3数例

, l# D3 l5 w  ~7 o& I8.6多阶段工序计划
* T$ L3 H9 N7 r: u2 I% ^/ X1 q& I0 |
0 `; }* \* d7 m! J' d* T6 t9 h8.6.1问题的描述
( L2 v; y9 ~6 Y( S7 _6 f
8.6.2遗传算法

8.6.3数例

8.7网络上的M／G／s队列设备定位

8.7.1问题的描述

- v1 a( L( J0 l' P( o5 z, x4 E8.7.2进化计算方法
" r4 x" g+ U* w) l0 ^; S
8.7.3数例

! S( r) U, }7 {" H) B* b7 F第9章制造元设计
6 @. w2 [( `: Z
: b, k3 b( }% a6 w0 s9.1引言

8 z# K; ?1 p- @& W9.2制造元设计

7 _$ j6 \& ?4 L) e3 I) i9.3传统的制造元设计方法
9 G0 o' l9 C, s9 L
9.3.1相似系数方法
0 Q( _* u9 P: b* l) R7 z
/ {& S$ U% U8 q  y* x9.3.2基于数组的方法

9.3.3数学规划方法
6 n7 R2 v" B: s5 N$ k6 [
9.3.4图与网络方法

9.4遗传算法方法
4 \( Q6 ]4 E3 I5 w
2 z/ R1 d9 {; n" d. J  J. i, {7 N9.4.1遗传子表示和遗传算子

9.4.2Joines基于次序的方法
& k' h2 p) k+ Q5 @/ j' ~; M
9.4.3Moon和Kim的方法

9.4.4Joines的整数规划方法
9 b1 M9 S* U9 i) g" c5 x1 A
; c7 I4 i6 z% o# J- |, L4 H; C9.4.5其他方法
; @+ N, Q* y$ E0 g) r( W9 B: ~- Q
, W% k0 O, N! I; |. k8 c  e+ |9.5可选加工计划的制造元设计
- Q) \- X) S/ l  R' A+ u: h( u3 b* [
& S( [5 i+ m8 ]: t( O9.5.1可选操作和机器冗余的结合

9.5.2可选路径的结合

9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
, X. h0 _2 T6 {1 [& A6 i, ^
9.6独立单元的设计
0 y& R% M% f' V) V0 i4 |+ Q6 W
9 a* ?, u  M0 F! h9.6.1机器类型数最小化的族群构造
4 w: @& K1 t; e# u! g
  a3 U# }3 O% g$ r, e6 ~. S8 a' r6 ~) G9.6.2族群数的确定
' B2 `! B6 B  n( O& v
" M  C6 Q3 |8 w) Z" v8 k  e* |9.6.3极小化机器数

+ z; ?7 ?& [8 n8 C; N- g9.6.4其他设想

参考文献
( w5 M5 _( W4 o* l! G
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

* s1 |. O$ O1 ]! c- B3 q, y

有没有程序代码!!

( \; z9 l$ h w1 N/ V. x% ?

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

! y' m- V: M; q; t' J/ ]) [2 _

最好是MATLAB源程序

0 J |% z' O/ R: J2 D; a; 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！