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
* l4 a. e8 [' {- l0 _8 o& i" f7 s英文书名： Genetic Algorithms and Engineering Optimization
编号： 11297
ISBN：  7302074828
4 p. o3 u$ k( G& X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
% e# {7 X' `7 _7 ?系列丛书：   
出版日期：   2004 年 2 月
印刷日期：   2004 年 2 月
页数：   391
开本： 16开
  W  Q7 ^6 C. u. b
( Z/ x( K8 y$ M5 w& N  q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。
% H9 c: z% C  B( R, C
' Q- Z5 P6 _" n. D0 Z0 \        译者的话

序言
- L* ^( E+ F' w# V& K+ I; ^
) m4 y8 L5 h! ^! W6 Z第1章遗传算法的基础

  M6 f; K: L7 C3 W# R# f) ]1.1引言
  M6 Q2 o  r7 m3 c+ L; J
! {& h: s4 }) \1.1.1编码问题

1.1.2遗传算子

& L! ~: i9 G. R9 J' g% a0 a5 V1.1.3选择

- _# o! u1 t" [1 t( @. q1.1.4遗传局部搜索

3 {- j. F0 i0 h7 y1.2遗传算法的适应性

, Q5 X9 |7 O0 M8 q( n1.2.1结构适应性
5 a5 r' [6 A  r
, x" X3 J0 Q" W( E5 d2 Z1.2.2参数适应性

: B3 W# R: }& P$ u. {2 A1.2.3模糊逻辑控制器

. N# h) X; C# y" i. L) c, f1.3遗传优化

1.3.1全局优化

: `, A! V  Q, d* Z  G1.3.2约束优化

5 s0 F9 @- O# b! w+ k$ x( d1.3.3组合优化

1.3.4多目标优化

, d. A6 c- @; d& H7 U1.4近期遗传算法的论文

第2章组合优化问题
  t% I  c  a  {: n# B+ J' C& X8 C, J, E
2.1引言
0 U2 K& D- J6 h4 B
2.2集覆盖问题

2.2.1航线机组成员调度问题
7 ^7 h0 Z" G0 J- b. d0 n/ j
; k% c0 m" S& F) _9 J2.2.2遗传表示
  y" d% o! ]( A* I7 O# j6 F
2.2.3遗传算子

2.2.4遗传算法
5 u6 C5 W; M& E) O0 o+ w/ r
2.2.5计算经验

2.3装箱问题

2 v* f$ S5 [% t6 K7 D' H7 S3 n2.3.1启发式算法

2.3.2遗传表示

2.3.3遗传算子
6 S  p* C6 L$ D% Z
2.3.4适应值函数

' l) G$ m4 }7 ]2.3.5初始化种群

2.3.6计算经验
0 U! m9 W" d1 D8 q+ q  F
# p2 D2 B* Z7 K  t2 D2.4背包问题

: j  |9 b" T+ d8 S  m2.4.1多选择背包问题
* C: L1 T, n! N" d" m- c8 |4 _: l' U5 A
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
) W8 ^6 x0 \% d+ _! I
, B  D" ^2 Z( D) `; C6 b! K: Q2 O2.5.2度约束的最小生成树问题
, V9 i3 F2 [; ~; t5 e9 j! J4 V
2.5.3双目标最小生成树问题

第3章多目标优化问题

% [+ u/ [0 `3 Q" z3.1引言
8 ^6 D/ b, j9 T
1 W' a5 Z( }1 [& r# W8 @) {9 w3.2多目标优化的基本概念
3 K" z- ~! i9 @  p' C, X
3.2.1非支配解
0 |& H6 S' j0 O) P3 T. a
3.2.2偏好结构

" g6 H( u! s( F) ?( P3 z* s0 N3.2.3基本求解方法
! s% ?1 q4 p' I4 i# Z
0 C8 F. P; ]; x$ Q8 v3.2.4问题的结构和特性

3.3遗传多目标优化

+ K8 o4 a7 A0 v1 D7 [3.3.1遗传搜索的特征
0 X! c5 ]  w7 _. {& C: W
3.3.2适应值分配机制
3 H2 c# l8 \& x/ J4 m( {
. _' f4 X, K$ w1 \. @/ l, z6 [. o3.3.3适应值共享和种群多样性
2 n( T6 ^5 z" S. K( T  f
3 ~" v/ S. r+ J' A: z3.3.4Pareto解的概念
2 K$ I( c! E3 r
# W3 |" ^* A. J0 a3.4向量评价遗传算法

" `: w$ I1 n, M8 e6 m3 i* k3.5Pareto排序和竞争方法
2 ^+ N1 k9 M. Q
" ]7 |2 w% @$ k3.5.1Pareto排序方法

3.5.2Pareto竞争方法
$ k; y$ m6 Y6 ~1 \$ k6 t8 w
3.6权重和方法
: @7 @' S* a& R3 F
3.6.1随机权重方法
+ D& D! \. x: y7 D
3.6.2适应性权重方法

' p9 F, Y+ W# L: G+ Q' s3.7距离方法
& J' s) |  c! [
3.7.1距离方法的一般思想

3.7.2计算距离度量

3.7.3距离方法的应用

3.8妥协方法

$ i( }/ p6 K( ]: u6 v  I* P9 l3.9目标规划方法
* B: L, {4 z1 t- u0 ~( M1 H! W9 ]
第4章模糊优化问题
: T, p* I+ h# Y
  F$ P; q# b# l: v/ v8 ?4.1引言
0 Y5 ?7 a4 Y8 s$ h2 Z; l
4.2模糊线性规划
/ }/ d. W. i$ f4 e$ J6 f+ ^; W/ e
2 q5 Y% ?% w+ [, Y/ ]4.2.1模糊线性规划模型
/ ?( \2 B& I7 f/ X
+ v2 o. J2 }7 w: r0 w4.2.2遗传算法方法
4 H* T- {' i) ?! m+ T0 m0 U
: J! K4 V8 ?( B4.2.3交互式方法
7 Y5 O. n3 U/ O. I& z/ h
4 X8 N( G5 {. i4 Z; O0 Z4.2.4数值例子
  e  i0 {$ M0 a7 J; G
4.3模糊非线性规划
/ g; D  y  F) \& J6 n+ T
4.3.1非线性规划模型

9 w/ S* a& ?# r% T4.3.2用于求解FO／RNP-1的非精确方法

7 {) J' d0 e4 m1 @1 }4.3.3交互式方法
1 j0 H3 D% c9 P, L
& L/ f' {& [. ?- M; u5 e5 w' q8 N9 m4.3.4数值例子
* Z8 w; k4 V3 C& S: }7 V, L- p5 U+ i
; ^" x' N5 M) X& K) N2 s0 @4.4模糊非线性混合整数目标规划
5 _/ y+ E7 I3 |! Z; b3 Y$ W
( w4 w# M) j5 C4.4.1模糊非线性混合整数目标规划模型

4.4.2遗传算法方法
. y) K, H1 H8 W
4.4.3数值例子
) F9 s1 H2 p) s3 G
4.5模糊多目标整数规划
' J4 A" K: ]9 |4 a$ |$ h+ y4 }1 _
( z- R  ]/ g+ a4.5.1问题描述
) L9 P5 Y. m6 \+ y! J
4.5.2增广的最小最大问题
$ ~; G& [9 G. e4 G( c# E5 _
4.5.3遗传算法方法
% U- }; v4 E/ R3 v
4.5.4交互式模糊满意方法
& K. K0 L# n1 Z% |
4.5.5数值例子

第5章可靠性设计问题
) V" v) H( ^8 P
  J6 M9 c0 z4 M# Q# e/ y- D5.1引言
, e6 X% e* Y( i% P2 c
" l8 J9 o$ m: f: z. q5.2网络可靠性设计
2 ~% M3 N" B% [( r- p
5.2.1问题描述

5.2.2Dengiz,Altiparmak和Smith的方法
5 q% x9 {( O. A( p
. N) ?& a4 p8 Z0 r- i  o' _5.2.3Deeter和Smith的方法
4 s# B: b1 r$ Y4 ?7 c
5.3基于树的网络可靠性和局域网设计
1 c2 H3 s% p" d; K8 `
" N( P* X( ]# c- r% `$ l. X5.3.1双目标网络拓扑设计
; s0 y! J+ z- r5 d6 w( f' _+ B' Z' b
5.3.2数值例子
5 q' Q# |4 A' q
8 |( N( U6 f* v0 ]% E5.4多目标可靠性设计
) G) ~2 z1 R- m% W- D& @
5.4.1双目标可靠性设计
4 h% [. v  j$ v
5.4.2遗传算法方法
1 m0 ~. D. M& D" |1 f2 f
5 c4 ]  m0 m# s0 U: ], W! h% T5.4.3混合遗传算法方法

& D0 S% d/ u, K1 L5.4.4带有模糊目标的可
( y1 h! q( l" N# g# v
第6章调度问题

6.1引言

0 |$ B" ~2 d4 `6.2作业车间调度
$ D) ~$ E, r3 b) @; j
" l1 d1 Q0 n; ]7 D1 q6.2.1基本方法

6.2.2编码
7 u2 c; r, t! ^9 C1 x9 o
6.2.3适应性遗传算子

9 U0 d% B" [- ^% X6.2.4以启发式方法为特点的遗传算子
& E4 X/ @8 I% e# U
6.2.5混合遗传算法
* z. G6 I; H! Y. d
6.2.6讨论

! Z9 E# r5 T% a- ]; D: K  f+ {9 v3 o6.3群体作业调度问题
* a9 h0 _7 V+ j( `
6.3.1问题的描述和必要条件

% z7 r4 z' z4 P) v, ^! g) ]1 ]6.3.2基本运行

6.3.3表示

6.3.4评价
; a) r  O; A$ B! a  s
( }' L! x2 i  f6.3.5遗传算子

6 m/ D! j& H& ~# H6.3.6整体过程

4 o: j% j8 q9 j6.3.7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
+ E3 W% K1 b% K
6.4.2遗传算子

6.4.3评价与选择
9 o+ J; Y  [5 ~
' J7 t( ]; \6 L- U6.4.4试验结果
( t; a9 J; S' a- W" z
6.5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
0 q8 u2 V0 W6 s8 L8 c5 g" {9 p
6.6多处理器调度问题
! b* [: g8 l) k: z! S1 r
6.6.1问题描述与假设

% Q+ T4 q/ v5 F) j/ f& E9 r6.6.2求解MSP的遗传算法

6.6.3数值例子

第7章高级运输问题
: p" K7 y1 F- T; ^0 ^$ J
7.1引言

7.1.1运输模型

7.1.2运输问题的构造

7.2基于生成树的方法
2 O/ M) Q: k0 B" Y3 D
7.2.1树的表示
. C  s. C* _/ \# r; h6 r* c
, t# o( N; T1 M7 @7 D7.2.2初始化
" Y" O3 F& Q9 V  Y$ U
7.2.3遗传运算
4 K  V* M: ^( l1 U- G: G
/ x' ?/ }6 t% X5 q+ m) q7.2.4评价与选择
  C7 T1 V* m% j5 t, h1 Y& f+ Z' {8 V- t
6 D* w, U! W( V* w: ]$ q7.2.5整个算法过程

% ?& |: c6 B9 k% m7.3多目标运输问题

7.3.1问题的描述
5 E. s- F; g6 f& R( z% Q
9 x+ B( I/ S+ C; f: `' A+ I, o7 K$ A/ N7.3.2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法

7.3.3数例

5 u% \, T8 B* A3 f8 i7.4固定费用运输问题
( g, ~+ T$ e' ]2 n* T+ r
; }; n3 Q3 k* g; q/ y) X7.4.1数学模型

" N8 b: z. z' {' `( l7.4.2fcTP问题的难点
# o2 F& E7 L' }5 c; I' p5 @$ K
7.4.3fcTP的求解方法

: ~+ X) ^9 o* K  M  x7.4.4遗传算法的实现

7.4.5数例

+ K4 I9 y5 \' V6 \+ p7.5容量限制的工厂选址问题

: l0 x' f0 u6 ~2 `3 ?' C. z7.5.1数学模型

1 B  U5 j* B  b7.5.2针对工厂问题的基于生成树的遗传算法
! W, O% m2 ]/ Q1 ~
# q- q, F$ B/ q) }2 U7.5.3数例

7.6带模糊系数的双目标运输问题
0 y4 ~0 R; v1 O* @/ B  v9 p; r
6 @- K. R% I: |. \7.6.1问题的表述
4 [1 R3 K: m5 P8 v+ r
+ P: {1 R% p& m% q7.6.2排序模糊数
6 }- w+ ~4 X& y
7.6.3遗传算法的实现
: Y5 z! {+ p. a" O1 f
7.6.4数例
+ ?$ I0 B2 ^0 K" U$ k' m! j" }
2 B2 t% `& k% G* W; |+ y4 H( V第8章网络设计与路径

) P% Y! }* `) |# z4 u8.1引言

- ~, w' H9 v) L9 o7 ~8.2最短路径问题
3 ]/ t, I9 }  `
0 W7 a; p& ]  G) @) H5 o! U" s  p8.2.1问题描述
' h9 z! y1 V3 Q$ r) t' f8 X
8.2.2遗传算法的方法
+ C9 Y! k$ ~- R' x9 `0 R# F. ~+ [
8.2.3数例

8.3有适应能力的网络路由

/ ~4 J5 A! ^( T/ W8.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由
9 O/ c) F+ i. F( W' [7 C5 |
8.3.2染色体表示

2 b1 X, K' w9 b+ W, d/ h+ b' }8.3.3染色体评价

6 f( G- }+ p- V- x5 g  T8.3.4遗传算子
7 K" w& V- L+ ]' S; m' V- g  J
8.3.5数例
+ x2 m* f2 H) I/ t
! t* u6 j, k5 {& C. B  G8.4集中式网络设计
. z4 `$ \+ t* T( S; D- S- T+ u8 k
  O- F1 H; r% M8.4.1问题的描述

8.4.2遗传算法
& D6 k# {9 `5 Y3 A( I, q# R+ }' r
" _& `" L8 G; l3 I8.4.3数例

8.5计算机网络扩展
$ d0 X5 O5 x9 F& [# P# U6 q
. q" p7 D. r: y$ |; p8.5.1问题描述

+ P+ o4 b" {8 J% N8.5.2Kumar,Pathak和Gupta的方法
5 R8 L0 \' t0 o" R: x2 Y, R
8.5.3数例
, ]9 L: }* |- i6 G. d0 ]9 A; K
* m% B# q' ]: O) y8.6多阶段工序计划

. L% g5 Q9 P# z! j3 R# B! c8.6.1问题的描述

8.6.2遗传算法

7 i, l" ]; W/ L5 n$ ~3 e& l' W8.6.3数例
! H( o$ X; n' v) w- W0 }
8.7网络上的M／G／s队列设备定位

: n$ x2 s9 M; ~7 _8.7.1问题的描述

8.7.2进化计算方法
% B, K# d1 Z7 o( h  y% o2 G
  i' S, T0 f; g8.7.3数例

第9章制造元设计
5 p: H5 K7 Z2 U, d( q0 I
9.1引言
' R( G* h4 \, X3 P( q- b# _
9 ]5 n5 ?$ W2 {) T: r: H9.2制造元设计

* w! R* x  h8 t" a+ N$ @3 s9.3传统的制造元设计方法
3 U: D' S/ w; x' r
# v! n- C# P( ?% Q3 J, ]9.3.1相似系数方法
7 R( U) i& }5 G; W2 K+ i
" D8 v7 m* B8 @0 s# _$ a9.3.2基于数组的方法

9.3.3数学规划方法

9.3.4图与网络方法
# a3 t2 c+ V9 W2 v8 L9 N
9.4遗传算法方法

9.4.1遗传子表示和遗传算子
: }/ I! f' i% ]0 d# G1 W* X8 R
9.4.2Joines基于次序的方法

9.4.3Moon和Kim的方法
1 \. c1 N) m* j! e3 N$ V, v
% O; j. O5 J" y9.4.4Joines的整数规划方法

5 g7 L  V0 J* T6 b) ^8 S" [# [9.4.5其他方法
/ P6 O: F* l' Y) v0 U
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
% K9 G) f' ?5 `0 @6 ^
9.5.2可选路径的结合
7 X: J- _' L: K( X. j7 G' ?5 k
9.5.3Moon,Gen和Kim的对于独立单元的方法
" X* p' ]8 m! x8 o) ^3 k7 ^  [. Y
& L% ?% B* x8 V1 J5 y5 T+ ^& A" ]9.6独立单元的设计
% G# \5 a" P9 ^5 z$ c* K8 a
( i* p6 n0 U& ?0 r: K3 p5 Q9.6.1机器类型数最小化的族群构造

- T& h' d" W7 J. A; E9.6.2族群数的确定
3 B0 @/ m- \) j1 K) V* k
9.6.3极小化机器数
8 }8 Q% f) ~" ~( Q8 i% y, ?9 I0 ^
0 z+ P3 x8 a! n# T+ a' w. W9.6.4其他设想
3 O* @5 @- H) \5 @
( _8 A" W# z9 ?0 }1 O% K# S$ P参考文献
2 {5 _$ y7 T, Q8 O& d, [  M) E
) y  n, X- b3 v) e& d4 |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!!

( c! `$ N- o! k6 p

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！