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
- h4 y2 p  }9 r; _" e* M0 ^7 u" m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
出版社：   清华大学出版社
系列丛书：   
$ @8 c  z. p$ q* c3 Y; |1 h出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
" ?3 `! ]3 m0 Y开本： 16开
) f* p) w4 r5 w$ `# b7 L6 r# q
- w" S( d) j1 r: S3 _/ A/ Z$ R% m0 H内容简介
1 u$ `! @+ h6 f7 ^7 X9 j+ I    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。

& O( z* s2 L2 ~% E  H8 J        译者的话
0 C( _/ W  @0 y! X2 {5 B% B- a5 N
& U  `' v, o3 {& ]* f# U! G( g序言

: V4 g+ q) U8 m2 N( Z1 c第1章遗传算法的基础
* E  E+ k0 G% l& y' t
4 G% h" y% g% W2 b- b1.1引言

# @7 w' n* u  R! c: Y2 }8 v1.1.1编码问题
' k/ |! R8 x1 x( N4 }) I7 x
1.1.2遗传算子

- I  J3 _; K! k& k" o' t1.1.3选择

/ T# R0 ], o7 i1 V) g- a3 u4 i: b# K1.1.4遗传局部搜索

1.2遗传算法的适应性
7 v6 J" v$ K; G+ s2 R2 D
: l* e- k2 T8 d. p9 r1.2.1结构适应性
5 `2 o4 V) V0 q3 i* a7 n1 A# P" m
6 U6 ]/ a& B3 C( u  K. v* |  V# ]1.2.2参数适应性

: o" v5 \3 r4 J9 ~5 r1.2.3模糊逻辑控制器

$ b: w# G  d) R: D3 v1.3遗传优化
& I7 g  _* [0 J9 M7 y' }5 C0 y
0 s, n  L: k. Q% k3 M9 \1.3.1全局优化

1.3.2约束优化

3 M. L: c- R3 x+ t& k6 b* C1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

+ P- x; V# F9 |% O1.4近期遗传算法的论文
3 p3 S0 Y$ A  a# a
$ @' ^" ?# U. S! m1 Z2 U; ~第2章组合优化问题
, M0 R1 q; }5 y4 a, O6 J( k
; F! g2 t5 m! x2.1引言
8 x1 @) Y6 C7 _( y9 B( r1 O
/ \3 J; `6 U: s' R7 v2.2集覆盖问题
' L3 v+ b% @  K) r& U8 t# X3 ^
2.2.1航线机组成员调度问题

3 J" `' g  ?7 z* _- x& j2.2.2遗传表示

2.2.3遗传算子

2.2.4遗传算法
' O; _& b- \7 c5 G9 Q  _
) f% z# U! t  p4 U  H$ A7 V/ q. D2.2.5计算经验
( u8 g: ~) @/ z
2.3装箱问题
9 [! i. l0 `) h' u) d+ `0 S# @* n
2.3.1启发式算法
/ S# [* [& a0 Z. R4 t) _
$ M7 t% m% {9 h2.3.2遗传表示
6 N- }5 J# @8 X: G
2.3.3遗传算子
6 s+ A6 G, {9 {$ m6 D
2.3.4适应值函数
0 g* @6 ?7 K+ b2 Y& l* J- [
$ w) y* D# n* O, c, T& }2.3.5初始化种群

3 y# X: y( Y4 V4 W+ [2.3.6计算经验
# F  c* s8 ~% h, u7 }  W0 T) H
7 f6 y4 t/ S. _& k. G2.4背包问题

# `5 x% @$ r; v) m# U1 s/ T2.4.1多选择背包问题

2.4.2多约束背包问题
' V4 A: t+ u7 j
0 |5 b3 x5 x) r* N) m2 m2.5最小生成树问题
  U' J8 O: K3 W6 z7 h8 N! U
2.5.1二次最小生成树问题
" {3 d) C1 o) a# j. d. V5 X' [6 o
2.5.2度约束的最小生成树问题

2.5.3双目标最小生成树问题
0 l9 M4 B7 F0 c5 z/ w0 }
6 l. ^- S, ~0 d! p4 r* |' W9 N0 b第3章多目标优化问题
( ^  v7 r, `) s& h6 x
6 j5 S- ^; v, J0 O3.1引言
! W. e% m% B' h# @' }+ k) f! H
3.2多目标优化的基本概念
2 X3 ?* q7 z% c
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

. G1 F7 @& |% D% @/ B* B1 G+ @3.3遗传多目标优化

& R/ \+ k6 j) J! h3.3.1遗传搜索的特征

# u( E0 D: z* [5 b5 f; n3.3.2适应值分配机制
2 B& D: t1 A+ x$ k; Q3 S
' p" \: |' R' R, r2 |& M0 A  o3.3.3适应值共享和种群多样性

3 n3 n' b  w! }0 Y) ?3.3.4Pareto解的概念

3.4向量评价遗传算法

3.5Pareto排序和竞争方法

# u1 e! C5 |2 b/ f$ R. {' h* T3.5.1Pareto排序方法
  g) l5 h( I# R0 R  L
3.5.2Pareto竞争方法
- ~. E+ ]: E* W4 }5 w: Y* ~
3.6权重和方法

3.6.1随机权重方法

% C0 t) _" ?" X3.6.2适应性权重方法

3.7距离方法
4 Q# m# @; ^/ P- {7 E; A
  ~3 X, n( a' M  M5 {/ U3.7.1距离方法的一般思想
+ Z3 X! l9 R$ Z2 Q
3.7.2计算距离度量
& Y2 Y0 ~* a9 p0 p
  ^* n) f9 {7 Z. {! h3.7.3距离方法的应用
: s  I2 @4 M  K
8 d9 ^) `+ T2 b3 u* ~( H  b3 L# M6 f3.8妥协方法
: y  e% ~; Q4 p
3.9目标规划方法

; ?" d1 }. h, `2 o$ B第4章模糊优化问题

4.1引言

: N' s' I  i3 V  v4.2模糊线性规划
3 J  y* p: \- j) ?" h' }
- S1 e$ h7 Y- s2 z4.2.1模糊线性规划模型

4.2.2遗传算法方法
; M2 |- }: x3 u' x
8 ?# C0 T" ?1 G, G- q( \& |" t# q4.2.3交互式方法

4.2.4数值例子

4.3模糊非线性规划
4 A2 p; |4 ^; D
4.3.1非线性规划模型
& `3 s: c" L* F) i* }
4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法
6 s5 G$ u7 I3 S! m* ]# A
* r2 c7 g: j# w, h7 J' R: x7 l4.3.3交互式方法
6 J: W8 N  y3 g  r9 O2 X6 F
4.3.4数值例子

4.4模糊非线性混合整数目标规划
' [: A% E* u$ e) @+ n+ C
4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

; x( \; }; V; B& I. O0 C+ V4.4.2遗传算法方法
9 r/ T9 L" R, k1 \$ r% [4 r
4.4.3数值例子
5 t! B& ~. }& p' Q% X2 l
- K4 M, n- D( K" y4.5模糊多目标整数规划
5 l5 _4 P: h$ D( B
4.5.1问题描述

4.5.2增广的最小最大问题

0 x' E) }9 Z" C( @7 Y5 X4.5.3遗传算法方法

4.5.4交互式模糊满意方法

: w% X8 q9 v" p4.5.5数值例子
& U3 Z! V* {! k" i+ o/ A+ _
第5章可靠性设计问题
. ^# E7 ~6 d1 e
5.1引言
" W+ H) y6 G' Y/ L6 G2 e
5.2网络可靠性设计
4 O- y; g5 l5 f8 ?& Z
5.2.1问题描述
7 s3 `2 I- C% {! M* Y
' A1 q3 C/ h, R+ H0 m1 v5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
$ j( {0 O5 s" [0 J. \
5.2.3Deeter和Smith的方法
0 E& |" C5 U  i
- m+ {( J- l  u  O& v5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
" `: B3 ]% k) y
1 l1 e; i( R7 F5.3.1双目标网络拓扑设计
7 w! _3 F$ D5 l6 K% l
5.3.2数值例子
: F( F, F" t/ q5 s% [1 a* M& G
4 S0 e$ y1 n' I, a! A: R5.4多目标可靠性设计

5.4.1双目标可靠性设计

5.4.2遗传算法方法
% f/ i- x1 X# r: a9 B
3 l9 A, Z' U, d- V2 ]( j) C5.4.3混合遗传算法方法

. I. i# H6 w/ ?# |$ c5.4.4带有模糊目标的可

6 d, r3 Y  g& m# V第6章调度问题
4 v" |* \& V& z
# ?$ x+ z* m, S2 i" F6.1引言
# K2 r4 X; @9 d: q
6.2作业车间调度

  R$ e* \" }3 N7 I( H2 i* `6.2.1基本方法

9 ?$ ~9 x: Q5 W' J6.2.2编码
  F7 ?- v9 ^( ~2 Z/ G
6.2.3适应性遗传算子
- \9 J& a* U' \, w4 x
  i8 T/ X5 Q( y0 Z# T8 M1 j6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
/ H9 D9 S8 U% Y* z
6.2.5混合遗传算法
6 m3 J6 z& d" x8 H) h9 X5 j
$ V) a+ N  v- K' h% E6 T+ p7 ^6.2.6讨论
0 i0 S- d+ Z$ [4 ]  P
6.3群体作业调度问题

6.3.1问题的描述和必要条件
8 A& R) f/ k1 i; p) ^
6.3.2基本运行

4 R5 I$ d" n# x  |& }6.3.3表示
# K+ w7 \. M* b( b+ I8 k
) F! g2 m; l" \  z% ?& B) X/ _6.3.4评价
+ r9 K" K4 x, c
! A' ~, }9 @5 h% i8 M. Q/ M6.3.5遗传算子

6.3.6整体过程

! a% Y: y) U( ]" y9 W# x5 S- e6.3.7数值例子

# ~4 F8 H# d& ^' m+ ]+ [6.4资源约束的项目调度
! x# D* f! i* `8 H, `
6.4.1基于优先权的编码

+ X9 a  n' O$ }$ `# @; V$ @! a! @6.4.2遗传算子

* C0 b. s& F: s6.4.3评价与选择
" b! F/ }0 x3 n0 A4 v2 A. q( v) t( X
3 [2 b0 R. E- @! F6 S; _6.4.4试验结果
6 v+ V# r' O* n. U, Y
6.5并行机器调度

6.5.1支配条件

6.5.2Memetic算法
7 O! s+ N' `$ z$ ]; r! t  h! j
0 T# z! l  k" ~- ~1 V* t. l' E& F6.5.3试验结果
( K# v7 T/ e+ K3 o5 ~
; K3 m7 c! ]( [7 x: p6 m# ?6.6多处理器调度问题

/ S; ]- }2 ?9 G: _6.6.1问题描述与假设
1 `' q/ {; g+ \) v$ N/ H, m
6.6.2求解MSP的遗传算法

6.6.3数值例子

第7章高级运输问题

+ P6 E1 f/ C- f! T8 s7.1引言

7.1.1运输模型

' P5 }$ f! n2 O( a7.1.2运输问题的构造

7.2基于生成树的方法
: T- k1 V; A6 g+ v, ^
8 `7 P8 `. x! |( i7.2.1树的表示

7.2.2初始化
, {* S5 [! A# J( \; n/ I0 X. a
7.2.3遗传运算

7.2.4评价与选择

7.2.5整个算法过程
# k5 M7 W; L! @3 H; Y5 o4 V0 M& B! i
7.3多目标运输问题

3 ?2 q- N# a6 k) n7.3.1问题的描述

, I/ U, Z( L1 k" |; @7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

" _$ M3 C. h( v# m7.3.3数例
: \8 T: O! c. g& e) m
7.4固定费用运输问题
4 a& P! K" ]' R5 f
7.4.1数学模型
; {( C; X% B! j7 r/ F' y
2 a' ~7 j% s9 w7.4.2fcTP问题的难点

: V) ]: A) p; L* Z7.4.3fcTP的求解方法
! V9 D4 r) X+ e+ V( P
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
: o9 l5 N5 C! J( h* a# q
7.5.1数学模型

7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法

) z( r3 g2 k9 g$ k% g# I7.5.3数例
3 Z. C$ Z& G, w# S9 Q. K1 B
/ U2 X& B* p, l3 c4 |7.6带模糊系数的双目标运输问题
1 S. T8 \8 e) ]: G, A1 f6 j
7.6.1问题的表述

, K" t1 \8 U* i, L7.6.2排序模糊数
( K  g* L2 ?" i! D
( R3 P0 w" e0 E: R) Y. w( a: M7.6.3遗传算法的实现
, W! i% T3 j7 j. Y2 h
* ?4 t" c9 X8 {- d7.6.4数例

3 b  Z" T3 K" e( A8 S/ E7 w第8章网络设计与路径

8.1引言
/ h  j; ]5 S2 r, k& ^. |9 V/ W* ~2 L
8.2最短路径问题

0 _, p8 g% @' O8 ]$ w8.2.1问题描述

8.2.2遗传算法的方法

8.2.3数例

8.3有适应能力的网络路由

% Z# J1 I. \* D3 z  @5 W2 X* K, j8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由

8.3.2染色体表示
- z+ t, S5 Y6 r
8 [& G, E$ N4 D8.3.3染色体评价
3 u# Z: U- P5 n# w4 d) c! h
8.3.4遗传算子

& x- W, G' j& L% k8 |9 T6 f8.3.5数例

  G6 U) S0 B5 y# Z& \8.4集中式网络设计

8.4.1问题的描述
! ~2 r& d3 j) [$ r/ E, c% Z3 @
9 m! v/ k3 s. A7 I8.4.2遗传算法

2 F) G# c. c  T8.4.3数例
  p, D  V$ A6 N8 W7 F
+ x6 _8 X- i% X  s/ C, e8.5计算机网络扩展

6 s6 a! x0 V2 e6 m' b. P  \0 Y+ D8.5.1问题描述
3 Z6 c& \: S, O( Y# O) r$ ^
8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
/ k3 y4 a8 \& q6 ]0 B
1 {( \9 q: r. g' j* v4 W8.5.3数例
4 w5 ]1 i7 x6 I: H
% i  L3 U4 y: C4 t7 o% d; r$ W8.6多阶段工序计划
2 ?# s" ~1 G. u2 B% K6 E1 [
8.6.1问题的描述

8.6.2遗传算法

& {  f' O1 N* R9 D4 N. [1 o6 l  w' F8.6.3数例
6 {3 m! S) c' e/ Y% z2 l
8.7网络上的M／G／s队列设备定位
3 M% k0 w) j( x
" t- v2 P0 R$ F5 y1 V' K4 L7 t8.7.1问题的描述
: h  o- ~7 }( I
8.7.2进化计算方法

8.7.3数例

6 ^% R7 X9 @2 h( j$ ^第9章制造元设计
: d3 r" J9 A. x5 ]+ G3 e" J5 l
" ]8 M! q) t& v+ S8 o$ X9.1引言
7 Y5 W+ V2 D3 w# i
/ C6 Z9 {( g) r2 [6 v9.2制造元设计
' j8 V0 C' A4 f; S: s. V* X
& ~  R, O9 x. |7 ?: l% ^  c9.3传统的制造元设计方法

9.3.1相似系数方法

9.3.2基于数组的方法
0 Q- |3 [; Y  a" n# _) {1 ]
+ i) b( q) @+ P3 |! B! A9.3.3数学规划方法

( V/ r7 g  G; u( r& Z3 x9.3.4图与网络方法
6 r% z5 @( k( a, X/ q' k2 g7 v3 C: t
/ k9 _: W& W/ {: \) d/ G$ Z9.4遗传算法方法

9.4.1遗传子表示和遗传算子
8 O( F" u8 S. I
9.4.2Joines基于次序的方法

9.4.3Moon和Kim的方法

7 `7 o# F8 F9 I( m2 G# f6 Y9.4.4Joines的整数规划方法
9 s5 V7 [, \: s
9.4.5其他方法

" G' C4 n) f/ O( K1 m. v; H% e9.5可选加工计划的制造元设计
5 ~, }4 y& w6 h3 N. r6 c
; a5 t4 I& K+ ^* k1 I& Y9.5.1可选操作和机器冗余的结合

9.5.2可选路径的结合
6 [3 Z, W, i. O7 ^& i3 }
. @5 U7 z& I' n) L& ]+ U: m9 W9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
3 f3 \) f2 c3 @% N% o
1 ~9 B' t$ w2 }4 u9.6独立单元的设计

9.6.1机器类型数最小化的族群构造

3 n4 W3 U6 i$ K6 s8 Y$ t9.6.2族群数的确定

9.6.3极小化机器数

9.6.4其他设想
3 D0 n% b9 W% U" \, M4 S$ _5 ^
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

1 [( `) I8 Y/ K

有没有程序代码!!

' g# h0 I8 |; u: `7 S. v" z/ n, l

想看看!!

[em01]

wyf287

有没有图论算法啊

w. Y& D0 S |* A. P

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！