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
- f& K+ {' @% r# k0 j出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
出版日期：   2004 年 2 月
" z7 \0 i* Y: b! ]3 M8 b印刷日期：   2004 年 2 月
6 d# {$ p+ x0 `页数：   391
开本： 16开

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。

, ~: |+ \5 T& F6 N4 }; r        译者的话

' F& }' Q3 M- U$ w2 J3 Y9 Z- H9 v序言
& R. t2 [- m/ H6 {& L  B. [
第1章遗传算法的基础

$ \% }( F9 c& {8 T, W1.1引言

1.1.1编码问题
) [2 ~9 L/ w* \$ f. Y6 S: j
2 d' Y9 x+ v. S1 X8 G9 n: p' w1.1.2遗传算子

4 S) l; z0 P$ |2 ?1.1.3选择
) Q+ }) }7 p6 ]; {# C/ T0 p: Z* Y! R
7 y( {& r0 n* b8 w0 z0 T$ Z1.1.4遗传局部搜索

1.2遗传算法的适应性

1.2.1结构适应性
& `! V2 p# ?! q* ^
( u  [' F! H% Z' X- P/ G& g" G1.2.2参数适应性
# p; x3 m6 B) e. d0 n+ b5 c
; x4 a3 K# y0 @, D: e1.2.3模糊逻辑控制器

1.3遗传优化

1.3.1全局优化
9 @3 X5 A7 I9 u# x' S$ q
- C5 N: J! u, y% O  `1.3.2约束优化

1.3.3组合优化

( Z/ o. w4 u2 I8 {1.3.4多目标优化
1 [' M; N8 y7 W- A! d$ M6 d
1.4近期遗传算法的论文

9 W& x2 j% B- }9 C. X( j- y第2章组合优化问题

2.1引言
( G1 L/ ^3 s( T2 ]+ m
2.2集覆盖问题

- g# r8 x$ T( y2.2.1航线机组成员调度问题
+ d  H$ ~4 [7 g1 L" V2 U3 Y9 e  v
2.2.2遗传表示

$ b* ?+ ^( T) A3 @7 V, P6 r2.2.3遗传算子

: j$ O1 I8 ~* y; b" |- x# r6 K& L# B' g2.2.4遗传算法

2.2.5计算经验
9 H: N8 p6 w* T+ B$ q
8 P( @7 j/ i7 y. k2.3装箱问题

$ f) k: I4 u( h; M) @$ n2.3.1启发式算法
% n  j) x, K% @1 V3 t
2.3.2遗传表示
" X6 @+ g9 C' @3 h
2.3.3遗传算子
8 T5 x. J" E$ M9 r) p( c1 v
2.3.4适应值函数

2.3.5初始化种群
) A9 N$ w: r$ R1 t; @
2.3.6计算经验
! Q/ G/ v  y' R5 j
2.4背包问题
) u: [6 K% M1 I' a5 R  Z( R+ U7 I5 J
. x! u9 Q! T" I9 |: v2.4.1多选择背包问题
# [# h9 k- |% q2 x2 Y  P. H
$ l  q& a& l/ r0 o" R  S0 ?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

5 U! T8 Y% F$ i, E2.5.2度约束的最小生成树问题
3 Q; T) N/ h! r" ^
* A% W5 ^" I1 O& ]6 |2.5.3双目标最小生成树问题

/ u- T( |( d' L; m第3章多目标优化问题
% V9 ^$ A, t1 ?
3.1引言
4 y* s7 g% Q  d2 q  F% q# D8 V
$ z# W6 A. T6 r( l7 r! Z3.2多目标优化的基本概念

4 I* P. |9 h7 K1 [* [) d3 f! L3.2.1非支配解

( b0 ]2 G. t' L+ \6 Q3.2.2偏好结构
: l' A/ c, A( O& Z. ]  o! s! M
- d1 E5 v; _, Z9 I  W) Y! I3.2.3基本求解方法
5 I3 ], e* s! k, R8 N! g( [/ v
3.2.4问题的结构和特性
- p& Y- H: [6 t8 g
3.3遗传多目标优化

" a  a2 Y. M/ V( x2 q3.3.1遗传搜索的特征
; {! u$ M! W5 U, k: }1 P
! T% |# u4 m) k  k2 t9 _3 E- p3.3.2适应值分配机制

( d+ ?2 b: ?9 K  \3.3.3适应值共享和种群多样性
2 F4 d( g# k/ H* X# s0 F) ]
# n" q, Y/ E: u  t3.3.4Pareto解的概念

3.4向量评价遗传算法

' U$ u, v9 d9 I7 R$ E( U7 S- Q3.5Pareto排序和竞争方法
; c! K( ^7 v. x! z: c4 `/ _
3.5.1Pareto排序方法

3.5.2Pareto竞争方法
4 U  `! A/ U" R
3.6权重和方法
4 E5 p1 F- a- v1 E
3.6.1随机权重方法

4 J( M1 p) R# o/ Y* `+ _3.6.2适应性权重方法

; k" c* Y# |6 c2 i. l' \6 V/ ^# N3.7距离方法

3.7.1距离方法的一般思想

3.7.2计算距离度量
- [6 M( \% Z9 n: d: ~0 E5 L
3.7.3距离方法的应用
! g, F/ \& `6 h, ?1 Y5 @/ s
" r" q$ ?/ @: I# s3.8妥协方法

3.9目标规划方法
4 B- Y* E  ]$ i2 U, A' r' K
& `* \8 }9 P. S, K4 A% N& v$ \8 k第4章模糊优化问题

' j# g+ [3 m$ @; ^4.1引言

4.2模糊线性规划
" g$ S. I$ i9 ~' U! M
4.2.1模糊线性规划模型
6 d9 x+ E7 ^& L& n9 C- E
1 F; m5 U* r' k; J" T' c4.2.2遗传算法方法
! _/ B- }' j2 L. G
4.2.3交互式方法

) T, G0 e4 g7 i# D; R. O5 j7 W! |3 g4.2.4数值例子
" [) \) u5 c/ A) c+ a7 V
- @' F* x* c. \4.3模糊非线性规划
' v6 V8 E1 L) [! N4 a
5 P! x- Q  G# U; J, T4.3.1非线性规划模型

8 K" P( ?2 ?$ h* U5 F/ ^  L4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

. h% V) o# e7 w0 ~: v9 V# s% J4.3.3交互式方法
. ?+ l- V7 `6 R) D$ m
4.3.4数值例子
5 H( p, j& H: R
- G6 S; d, M8 {  e8 u4.4模糊非线性混合整数目标规划
8 L5 x' @) A7 G: v- H3 X% ^
! s( b+ D/ A: g" K  P; {* l4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
4 K/ j" `7 n4 R, c! D
4.4.2遗传算法方法

6 x; f; a+ S- {4.4.3数值例子

3 A8 ?4 A3 i9 z# @4.5模糊多目标整数规划
8 K7 I# Y. y+ a! M
( I. G% ]% B' Q' [8 i; T& L4.5.1问题描述
$ B( V+ l4 @  G! I) G. ]) C
% m# C3 p8 F! w4.5.2增广的最小最大问题

& o) c! q4 d, L* ?4.5.3遗传算法方法
: R- D  |% Z! N( e) b( a' v
4.5.4交互式模糊满意方法
3 v. T& Z( E' y4 t
4.5.5数值例子
0 x6 w% b, H, H! H4 _5 q
第5章可靠性设计问题
3 Q- l; v4 u, ?) c
8 c0 ^0 y2 X) M7 P0 ?5.1引言

5.2网络可靠性设计

5.2.1问题描述
: f& ~( o' z8 B6 E% o- U) k1 H
0 b8 l# b2 x! ]% G1 l5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
4 e6 ~+ p" P  \# b2 C) `
7 \7 }& l! Z, m9 ?5.2.3Deeter和Smith的方法
5 n- f1 u/ ]1 _. D% Q. ~3 d
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计

/ U; t# a% ^* A. u0 ~5.3.1双目标网络拓扑设计
, v! o6 P: o) v5 h! o" T7 m
, H2 H" u9 h  G1 |* W* U# h5.3.2数值例子
1 C  `) ~% j$ A: k( x0 x8 Z: v
5.4多目标可靠性设计

5.4.1双目标可靠性设计
8 {* |7 V0 I4 U
5.4.2遗传算法方法

5.4.3混合遗传算法方法

4 [- t0 d# @4 d/ w  j5.4.4带有模糊目标的可

第6章调度问题
+ a& N  {8 D2 C1 z0 F
) i- u' V- o; i& I; l3 f6.1引言
; X, h" ~" x- G, ^$ v: o1 F
6.2作业车间调度
7 Q& b# O4 k$ P
& m" ]0 C( J# E3 F6 [6.2.1基本方法
& ?8 O6 W$ d: Q
6.2.2编码
3 H/ e( c( N# G
, K$ H% a6 d/ X4 |5 t* q0 v6.2.3适应性遗传算子

6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

' b8 T7 Q- d/ N  |* a- |3 \6.2.5混合遗传算法

6.2.6讨论

' D+ H% B- l/ |/ R' m3 ^6.3群体作业调度问题

6.3.1问题的描述和必要条件
  T6 W. Z3 l5 M) @% R" y
6.3.2基本运行

6.3.3表示

6.3.4评价

( p6 ^+ ~/ o) e# p6.3.5遗传算子

6.3.6整体过程

% E) a$ {5 S6 p0 v) o6 O* X2 ~6.3.7数值例子

6.4资源约束的项目调度
% B* v) y# K" W) B$ a
# l) A7 {% D) Y2 ]6.4.1基于优先权的编码
9 p5 }5 ]1 q/ P% L) t' a' k8 c
6.4.2遗传算子
; G- n6 v" _2 ~5 m1 v# z: j
6.4.3评价与选择

( A' q0 ^' N2 A. p6.4.4试验结果

2 V% e" f5 g* I* r  y5 M( O! c( q) ?6.5并行机器调度
+ k8 p# h/ f3 F5 F. H
$ @5 e: J: z5 `) ^! S! e9 c6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法

6.5.3试验结果
& i6 Z1 D$ K0 r
3 p1 P+ D; m& L% J+ R' K0 e9 P! J6.6多处理器调度问题
- v$ J4 j, m0 B/ T/ F
3 A1 u7 @  C9 \/ ?6.6.1问题描述与假设
6 K. a& j9 A  C
  m* _* m2 W. R# s, B: P/ ?- y& c: y( K* z" `6.6.2求解MSP的遗传算法
+ c, j' _. H, E. @
6 f7 t* y+ S1 O! i; S6.6.3数值例子
- N" @# X  g$ v# B  R& n: W
第7章高级运输问题
4 M# h$ o+ X) J7 v
! y  l4 w( r& k; Y: w9 {7.1引言
2 m  P& A, |" M% E, N9 v8 q
. z- e) V- D5 y: Q8 K1 {7.1.1运输模型
/ D' m- G, O) j3 D6 |2 v
' s. G' [$ o0 ^, [7.1.2运输问题的构造
( a) ~6 S5 l8 s1 D- [" Y
7.2基于生成树的方法
* \5 D, z+ U6 b0 Z$ Y. w, M
7.2.1树的表示
( C7 B" V/ \( I. L  V1 ]1 w/ l
9 n- `: z+ U- i, T7.2.2初始化

* h' n4 y8 F# V- C, i0 Z4 b% o# G7.2.3遗传运算

7.2.4评价与选择
# G1 F. o+ F/ r
7.2.5整个算法过程

7.3多目标运输问题

7.3.1问题的描述

5 v9 R8 H. R' A* m0 H* v7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

% x2 L3 p- h, N% L9 w7.3.3数例

' M2 k1 \/ `  O2 i, o) E, a- R4 J7.4固定费用运输问题

7.4.1数学模型

5 D6 V9 u: _0 A, {2 j7.4.2fcTP问题的难点

7.4.3fcTP的求解方法

1 }2 K" p: D+ _0 `; c# U6 N6 S- i7.4.4遗传算法的实现
, V+ U: w& ]; {2 J- {  m" C
, R0 r$ }2 B8 h( X# ^7.4.5数例

" E9 o' q* b5 H' v2 s7.5容量限制的工厂选址问题

$ F3 v% f! U/ Z& _6 n/ T7.5.1数学模型
7 K4 N6 Y$ l0 X# \( `3 Q" c
7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

! h1 d* O  v1 {' {: j8 P7.5.3数例
7 e' q! ^1 ], h+ w+ J/ v( M
7.6带模糊系数的双目标运输问题

7.6.1问题的表述
4 Y; G: }  N. |/ K: S9 F, ^. F) r
7.6.2排序模糊数
$ g/ r  e& W; s5 O8 J) w6 c
; t1 d9 z6 z5 m4 e% v2 k7.6.3遗传算法的实现
1 E2 O8 E7 i, K+ P
7.6.4数例

1 n) O5 P( w7 k5 I第8章网络设计与路径

8.1引言
, f+ }/ H3 v, m4 Y2 E6 m. D! B
3 q, O7 G1 o% [5 k# w8.2最短路径问题

4 M. K: L' s; z0 G# y6 n. W9 L8.2.1问题描述
5 ?: }% _* f3 K% }8 V* R4 |
2 Q8 ^7 J) m  ]/ y. g  m9 v0 s: u8.2.2遗传算法的方法

8 s  Z& P( D! n/ |) L! c' ?) F. r( J8.2.3数例
6 p8 F$ P% _8 u4 c
+ t' }5 ]2 L8 Y8.3有适应能力的网络路由
: \8 d6 b& P- U) D9 l
6 @' g  {" h9 \2 L8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
0 ]7 |( G" a8 Y# [! p% r2 @
& g4 i  g# `) f" a4 C. L8.3.2染色体表示
0 [/ |$ O8 T% ?6 D% e& L
/ x* g* @1 @6 N9 }8.3.3染色体评价

8.3.4遗传算子
' z; E8 W- j# `( k
8.3.5数例

8.4集中式网络设计

% k3 u8 J. r9 i  M! Q- Q8.4.1问题的描述

  ^' z  Y( @" ]1 N$ i8.4.2遗传算法

% Z+ x+ X4 H( R- p1 t" Z' C8.4.3数例

3 o5 u6 r. c- P- R8.5计算机网络扩展
* q" z  ]5 s& X4 P4 I! B2 Q0 z2 m2 z
0 a2 W% M% C  e5 ]& ^8.5.1问题描述

8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
& F& `& m( R! h$ z& ^
8.5.3数例

4 y6 p7 h2 Q4 I. M3 ]( @* B$ h8.6多阶段工序计划
' c+ y- |+ J0 m
' a% l" L; ?* T# K2 |! U$ f( ~/ K8.6.1问题的描述

8.6.2遗传算法

$ u1 O7 B, P( U4 }8.6.3数例

3 @) q- R5 @* C- i$ s) ?. [1 L: n8.7网络上的M／G／s队列设备定位
" h  A% @; ]) X5 l! [
( `6 s2 f" E3 A4 F8.7.1问题的描述

3 k2 a# b# T& a  p8.7.2进化计算方法
# _/ O) ]7 a) S" }
8.7.3数例

第9章制造元设计
2 Z5 l4 @/ _) l# h  K8 e* F
3 H; j2 W' f6 W8 ~9.1引言
2 f" R, x6 k' t4 Y/ n
4 Y- M8 z; o8 D! ]4 f+ T9.2制造元设计

9.3传统的制造元设计方法

' q3 {3 V& A9 r. F: `9.3.1相似系数方法
. \! _+ ]3 R, N
( {" j: L* z. k) a  o8 @- ~3 T( D9.3.2基于数组的方法

7 a9 \3 v, m& n# j; C9.3.3数学规划方法
) b5 A) K7 ]  s( Q$ W3 S
9.3.4图与网络方法

9.4遗传算法方法

9.4.1遗传子表示和遗传算子
: \3 w  o8 Q& e: z  d) u
. {! X- R' V1 I) ^' D3 u. J9.4.2Joines基于次序的方法
" U! W& B0 i# n; Q. _
# Z0 m) N$ J+ ]% K/ b" [9.4.3Moon和Kim的方法

9.4.4Joines的整数规划方法
' f* D! U/ J+ W  h9 r; n, v
7 |, L' H6 @" {6 _) ?3 W9.4.5其他方法

7 b: R+ I- ^; Y% O" f9.5可选加工计划的制造元设计
) A  E, j0 x; b+ e
9.5.1可选操作和机器冗余的结合

9.5.2可选路径的结合

1 k& G& \$ p* N& V# {, j6 [9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
4 {; |$ x* I3 q1 Q
9.6独立单元的设计
4 L7 ^* j9 }8 s
9.6.1机器类型数最小化的族群构造

9.6.2族群数的确定

9.6.3极小化机器数

9.6.4其他设想
3 Q; L5 E: s% h2 S5 z) p
1 w! N/ \  D$ t( v* H/ h* e8 p2 g参考文献
% N$ Y! _  x9 j" z9 v
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

8 U. q! u: q! w9 m8 }

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！