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
% k3 ?( _3 L0 C# P( r' f: W: `6 B编号： 11297
% z9 R# b4 d5 k5 ~, @8 w3 gISBN：  7302074828
& t! y; N0 _! Q0 T- ^7 C, a$ [作者： 玄光男 程润伟
! {2 u9 W% _! R/ L' A. W# A译者：   于歆杰 周根贵
( f( k; _/ J+ S3 h" X; H出版社：   清华大学出版社
. s# X, i( v: M系列丛书：   
出版日期：   2004 年 2 月
* f7 U' D& ^1 K- \印刷日期：   2004 年 2 月
1 _  L) A- ^+ V: s1 x/ _页数：   391
" F, |; m& v  F+ w+ c开本： 16开
4 K* C9 |* B6 E+ t0 q  v4 e4 V
内容简介
' \- M3 o" y; y: H; X9 |) v    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。

! H( R: [$ I# r2 }( N3 s        译者的话
7 I7 ^6 g# |- [. y3 P- T
序言

第1章遗传算法的基础
3 Z* O+ s$ z5 j6 g7 ^% M* q
  T& R- n8 t- Y0 K1.1引言

1.1.1编码问题

1.1.2遗传算子

# [; w7 l# b! P" b7 G' N8 R4 S1.1.3选择
/ L% F* K9 ?; D6 x& p" ~- W* D
1.1.4遗传局部搜索

1.2遗传算法的适应性

2 T, m% ^; J2 R& m" b3 ^1.2.1结构适应性

0 i5 f- G* w# S/ M' ?1.2.2参数适应性
4 U7 l, H4 ~' h9 j( }. K
1.2.3模糊逻辑控制器

$ T. X% w& o# P8 c, k5 ^. b# O4 K# V1.3遗传优化
% t2 {3 G0 l4 k
/ B7 n) |  M- ^; R. I' ^0 O1.3.1全局优化

1.3.2约束优化
/ F8 C* X( A. n
, E0 |3 P( b9 c& U# f; x1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

1.4近期遗传算法的论文

1 N4 w5 G# K$ G6 Y' t% B( H8 `/ j第2章组合优化问题

/ m: u/ v( e4 l3 _2 V+ s( E* Z2.1引言

8 Q) {! M' Y& d$ W! y" ~2.2集覆盖问题

4 ]3 @6 I. h3 T7 I* \4 X0 T4 z2.2.1航线机组成员调度问题
- r" T; y* H; C, }3 ?
2 \$ S( ?( I2 a7 a0 R7 p2.2.2遗传表示

( W, q4 r# K' O! U* ?2.2.3遗传算子
' Y8 L( s8 G3 D/ m6 U0 s
# B$ n# W, `2 r2.2.4遗传算法

# A' C" X9 r6 E; B. a3 V2.2.5计算经验

2.3装箱问题
1 h' {7 ~7 T; {6 o  C
4 l% O: P2 `6 I/ _2.3.1启发式算法
, k* I. N+ f# @9 K9 f
2.3.2遗传表示
& f  M2 E/ w: t( @# S- k
2.3.3遗传算子

2.3.4适应值函数

2.3.5初始化种群
: `, `: ]/ B, p6 {4 o: T/ U
2.3.6计算经验
5 V$ Q, `- G# N" L1 c; P
2.4背包问题

2.4.1多选择背包问题
9 b1 `+ @+ a, z4 W: H. ]- L' |
2.4.2多约束背包问题
, h9 P8 }( B) N) e7 j
9 b; I% |; p& b* I: f0 y2.5最小生成树问题
) u# k! R  n# l0 C3 q
/ f3 h( i7 E+ |4 v6 p2.5.1二次最小生成树问题
. S- M5 C8 b3 ^' ^; A7 F1 X* Q
. G* _' G  f3 f2 ^# W0 K2.5.2度约束的最小生成树问题

4 k+ _! Z# U% a+ @+ Q* `) Y/ O: x8 t2.5.3双目标最小生成树问题

1 N( A! _4 v/ B8 Y) u第3章多目标优化问题
* W+ n3 \( c: K* K$ T' Y
3.1引言

" k1 i$ O" a+ G% j, ]( C6 Y8 N3.2多目标优化的基本概念

3.2.1非支配解

3.2.2偏好结构

3.2.3基本求解方法

3.2.4问题的结构和特性
+ ]: }9 g9 F, o" D+ D( [9 y
' Z' n. F' p/ n5 b3.3遗传多目标优化

3.3.1遗传搜索的特征
5 o/ j: o: G7 `8 d/ G4 `
3.3.2适应值分配机制

3.3.3适应值共享和种群多样性
1 ~/ @( I7 {# W# m* u; P& e
! K& L7 z3 o- U7 g1 y3.3.4Pareto解的概念

+ `( t6 I  Y: q( o: X" @3.4向量评价遗传算法
" u' g$ Q  h6 R
3.5Pareto排序和竞争方法

3.5.1Pareto排序方法

3.5.2Pareto竞争方法
% E4 `0 {! s: X$ }
" w( k! s  y' F3.6权重和方法
# _& s7 k; C/ S/ E
; `( I9 Z1 Q( r1 N3.6.1随机权重方法
6 I9 S# I' ~! E- U: s7 `! E
- f" s4 }& c6 o3 i3.6.2适应性权重方法
% x5 k( [" w# l
, N+ S1 s' l# k3 T; R8 {3.7距离方法
$ f/ X: p) s7 f
3.7.1距离方法的一般思想

! Z1 @* ~# T" P8 S! V* Y3.7.2计算距离度量

* ~; g4 [$ t4 o6 M6 E3.7.3距离方法的应用

3.8妥协方法

3.9目标规划方法
. A, ^8 \. n, F# `
/ Y( s7 x0 l! h/ Q& v第4章模糊优化问题
& w$ x' H" v) Y0 R. e1 `
4.1引言

4.2模糊线性规划

& r9 j! M5 h. O4.2.1模糊线性规划模型
" ?" N& [1 |. A# q  L
! \7 k9 @8 a* B4.2.2遗传算法方法
7 Y5 R4 g- a8 N
, Z7 u$ [1 c: u) D; c9 n0 Z4.2.3交互式方法

9 ?7 a( g# w# Z6 w* n4.2.4数值例子
: B$ c- B1 I, N+ f
1 u4 v9 [, r/ [# ?' y4.3模糊非线性规划
$ s1 R6 u1 B; b/ |% Z% _4 _/ x- M" \
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

4.3.3交互式方法
9 x: h+ k$ `0 K* N! b; n
4 c' x6 B8 ^' B, R4.3.4数值例子

5 q" L5 r" H! Z9 G9 D  t: U' H4.4模糊非线性混合整数目标规划
. J! L, y* F+ M
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型
9 b/ F  N$ f6 e
8 t$ Q6 ?; h& F: c' o+ @# ~9 ~/ G' M4.4.2遗传算法方法
. V, T' G& l3 d; b6 s
/ o5 @" ]9 U! S( q4.4.3数值例子
& ^5 d* y8 q8 T7 x0 I. E
4.5模糊多目标整数规划

4.5.1问题描述
3 Q1 N7 ]9 b4 {2 g0 e* K
7 p: ~8 I  v% N( f' a; N; h! `! C4.5.2增广的最小最大问题

. h* v& q" c1 ~, j: U- M; i  k4.5.3遗传算法方法

4.5.4交互式模糊满意方法
% Z; t& i+ l1 A3 Q% e6 Y  C
4.5.5数值例子
8 t6 v; Q5 u: V" q
第5章可靠性设计问题
% f  ?: z5 ?7 |
5.1引言
8 g' l) y- S1 w' b4 I9 P( E
5.2网络可靠性设计
9 M9 f" r% l, B8 L
; U8 p6 A# L5 ]& v! r$ o5.2.1问题描述
% z) x. e. Z8 T
5 Q' D2 B1 F1 T& Y5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
% G( y& N+ A, s/ d# d
1 O: ?+ v9 D8 B3 ?' [' b5.2.3Deeter和Smith的方法

" ?" r+ Q8 i/ a/ \/ @9 ?. a5.3基于树的网络可靠性和局域网设计

: A4 R; `# V3 B& Q; _, v, {; r5.3.1双目标网络拓扑设计
2 |5 C* h" k" ^
: M) `  \- P2 N7 U5.3.2数值例子
  H! i7 x0 X9 g# R1 |
3 Q  J; Y3 F4 {5 `1 @# J5.4多目标可靠性设计
6 O6 T" P8 |3 W2 A6 v
5.4.1双目标可靠性设计

4 O, ^9 [7 R7 C  z; m, R5.4.2遗传算法方法

+ J- ~6 d  J2 {, S5 u' j5.4.3混合遗传算法方法

! B1 Z& c! y3 U: A+ A5.4.4带有模糊目标的可

& R# V; @) ]. q1 T/ w/ z4 c) Y9 ?( _2 V第6章调度问题

6.1引言
2 x0 ?  {! [9 }" @0 o( X8 Z4 `
  a8 V6 S6 ~3 r0 I- h6.2作业车间调度
& o; z/ P8 M" |( o; c$ g
5 L# Z) p. d+ k: f& X# w: @6.2.1基本方法
) M& r) `2 K- A; P/ s! f
; w0 d  ~4 V- G6.2.2编码
0 X' V: \& C, J( S
+ f; X8 J7 D; k7 {8 r6.2.3适应性遗传算子
, q( K7 D8 a% r6 s
, W$ Y& t) H2 {7 k- n, m6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子

' C  k4 v3 u9 i$ _1 E* n6.2.5混合遗传算法

6.2.6讨论
* [3 `/ n% M- _7 o4 y, D
6.3群体作业调度问题
# v$ V8 V" b. N7 F* c0 e
: L3 z/ `8 W" X! l6.3.1问题的描述和必要条件
5 K2 C5 V% J6 k$ {* o7 m
6.3.2基本运行
/ `5 ?: h9 Z# L5 C2 q
6.3.3表示

6.3.4评价
4 _8 E/ r$ P: l; g- ^7 r- ^
6.3.5遗传算子
& W6 Q, y0 u% U1 b- @
; Y/ V- b% l- v" _6 w' o0 l6.3.6整体过程
+ y) }) P3 W% A% u
- ^, J6 G9 D5 {; k4 y6.3.7数值例子

6.4资源约束的项目调度

6.4.1基于优先权的编码
& B8 {8 c5 x: N+ G( E
8 L* w1 x! S5 {: G6.4.2遗传算子

6 ?" \! i7 `" M5 H" M0 b6.4.3评价与选择
  I: q$ S- B& b% h+ S
2 `% \- Q4 u8 s3 |5 C% a; B6.4.4试验结果
* W0 L7 B/ d4 E, K
- M$ @% n$ j) f9 G6.5并行机器调度

6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法

6.5.3试验结果
9 I5 A$ C' A. h  s" B
9 R( L" S  U. c; c. M6.6多处理器调度问题
( J( B. }& c* i! r) M
6.6.1问题描述与假设
- |: s( V8 Z: E1 O  U
6.6.2求解MSP的遗传算法

6.6.3数值例子
3 Z& y# C  s+ B% [, x
第7章高级运输问题

7.1引言

; R! w% h7 @: |- W; \  W7.1.1运输模型

7.1.2运输问题的构造

5 c9 w/ h7 `; |$ V/ B7.2基于生成树的方法
* M, y& c) o( R# d1 g
/ n- @) V0 A! H2 A# B7.2.1树的表示
4 G" X7 |# O0 m7 @
7.2.2初始化

" p- |9 ~: O& \4 @& z+ M! d7.2.3遗传运算

7.2.4评价与选择

+ |/ ^9 X/ R- T! k/ S0 [& A2 {" d7.2.5整个算法过程
. ?" g+ i+ U* S1 l
7.3多目标运输问题
3 O! e: R- s5 G  g/ P" S
% }& e- a2 k; G! C/ v7.3.1问题的描述
4 d6 S4 W$ @( u9 f2 H# K8 Y! x2 j. v3 K
$ o) T' L- h1 o2 {+ G' T7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法
6 Q6 A1 L% e6 k* E
7.3.3数例
8 I1 ^4 }  o- U* L3 {% i
7.4固定费用运输问题

- n( p: ?& ^; R- L7.4.1数学模型

! i) P2 Y+ V/ b5 k) L7.4.2fcTP问题的难点

7.4.3fcTP的求解方法
9 X0 B2 b0 ^, v
7.4.4遗传算法的实现
* U9 {" z( k8 K5 _$ y
, S5 O7 L; V- t4 P% o+ Q7.4.5数例

7.5容量限制的工厂选址问题
3 n: |- A! e% c* y/ [) I
/ w7 g; f' `! @8 R; j7.5.1数学模型
0 [3 V' C$ v+ y
( \7 o4 ]' B( N8 I0 ?7 y7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
( }3 p8 p# K7 J% X- R9 w
. L& f" C( E* m- m* B# F7.5.3数例
0 x3 ^2 z$ F. {* I0 l' C3 F; E7 G9 B3 `+ G
7.6带模糊系数的双目标运输问题

3 T+ y9 \: D; `! |$ z# ]( ]5 m7 ~7.6.1问题的表述
0 e4 {# J, K  a2 K. e+ X; p% [5 n
- Q" H* R; U  Y0 K' ^( n7 J7.6.2排序模糊数
$ X) u9 n4 H6 _9 Q3 B" q3 F4 n
7.6.3遗传算法的实现

7.6.4数例
, [  B8 a$ t9 j# L
第8章网络设计与路径
" x  Z) a( x6 |, e/ [
' X! l4 v, W1 i* D4 K1 `9 m8.1引言
3 A' @: v% K# ~( `8 [2 E
8.2最短路径问题

8.2.1问题描述

" A( Y- i% }' U  M8.2.2遗传算法的方法

8.2.3数例
5 f, {. V0 r( B3 q% g. b2 A
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

8.3.2染色体表示

8.3.3染色体评价
8 r, m! s9 ^9 o& ^" [$ d; u
8.3.4遗传算子

8.3.5数例

- l9 Q4 a% z3 \/ B/ \5 P8.4集中式网络设计

8.4.1问题的描述
) |5 A, S) u3 K# h
0 H$ C( ~1 z# O+ m2 m, k, A* L# `8.4.2遗传算法

7 u+ ^% R" ]( u( b3 Q- I3 R8.4.3数例

8.5计算机网络扩展
! ~5 a7 ]/ v5 N  `, I1 f4 g, U3 m
8.5.1问题描述

8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
& J& @* U2 s; Z
+ n/ v" |+ w7 B+ c8.5.3数例

8.6多阶段工序计划
& U7 f- m% |( }  x; M- {5 Y
8.6.1问题的描述
9 Z5 m+ s2 f. O1 L7 z: ]. a, [8 }
8.6.2遗传算法

) Y+ J$ v* l& n; Y+ w" V8.6.3数例
1 S. o; u8 u+ c( u: t) H; l; G# K
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
' f3 y, F1 w. D+ \, C  I
3 Z' K, L0 V4 a+ Y! a( J8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法

  P. d# c( c1 x8.7.3数例
0 i0 M* f1 T0 A
3 P) @$ Z* K6 _  T; u" i) y第9章制造元设计
8 V* _/ w; L; ~. [
9.1引言
8 `: F  j  ^6 O: K( W: X# J
9.2制造元设计

# [1 K; O4 s5 g$ v9.3传统的制造元设计方法

" h1 Q8 W! T8 W1 B' p; f7 L9.3.1相似系数方法
4 Y* Z, g4 o, n* w
8 d& D, J, T9 Z9.3.2基于数组的方法
% s( N  G4 c! l8 w  @. U* X5 R% E
3 q1 `/ U. f/ R0 Q+ W/ F: d6 Y- y1 Z  o9.3.3数学规划方法
6 ^6 m5 J  g' y
5 E$ C* d3 z3 h. u# h( t4 k9.3.4图与网络方法
' W8 P, z" f1 y! k/ y8 {
4 w! C. o. i9 I6 S3 P: u9.4遗传算法方法
* \) {2 `0 i1 j' c. Q$ I
9.4.1遗传子表示和遗传算子

9.4.2Joines基于次序的方法

9.4.3Moon和Kim的方法

9 Y* ?8 s) p4 O( w0 X9 n9.4.4Joines的整数规划方法
' n# y! j6 Y5 V8 g, T0 J
, c) \4 p% L8 e: N! {9.4.5其他方法

6 O2 S- J" f1 ^4 t' V1 A0 @" R9.5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

0 x' T, x% d3 U( A0 f( D9.5.2可选路径的结合
. n  R/ s% g' U2 I  _
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法

5 d( Q: v' Q8 V9 i9 O! `7 D, [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

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
5 e6 G8 W) S0 z0 d8 K: O% Q$ G" ?
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!!

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

& X$ X" ~$ r. {& e' f$ r. p; f+ r# ?

最好是MATLAB源程序

+ _6 L4 l7 `/ e8 i

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！