[经典收藏老书]演化程序——遗传算法和数据编码的结合

演化程序——遗传算法和数据编码的结合 目录 R"=G?d)  
,f}s!>j  
引言 yBs  
第一部分 遗传算法 IBnJ6(.  
第1章 遗传算法的主要特征  yZdM4`  
1·1 简单函数的优化  1=W>zC  
1·1·1 表达 i#(T?=VPcy  
1·1·2 初始群体 #UI@<0P)  
1·1·3 评价函数 rw8db'  
1·1·4 遗传算子 0Oe@0L%^3"  
1·1·5 参数 mw?,oiT,)  
1·1·6 实算结果 :mY(d6#A>  
1·2 囚犯困境 \u",bMQF  
1·2·1 策略表达 0o(/%31]  
1·2·2 遗传算法的轮廓 LD]XN'?"W  
1·2·3 实算结果 J}%&;uv  
1·3 货郎担问题 a2o+tR;H  
1·4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 <7?MutHM-  
1·5 结论 k\zNh<^  
第2章 遗传算法的运行步骤 9dSKlB5J  
第3章 遗传算法的理论基础 wArNWBM  
第4章 遗传算法的典型专题 E]_sl/`{od  
4·1 取样机制 Tw-gM-m;  
4·2 函数特征 #LBZ%%v  
4·3 收缩映射遗传算法 3mr9}P9;  
4·4 变群体规模的遗传算法 XZIj' a0d  
4·5 遗传算法、约束及背包问题 } Tp!Ub\Cc  
4·5·1 0/1背包问题及测试数据 gQ
,PG  
4·5·2 算法的描述 viY _Y.Yjy  
4·5·3 实算与结果 mhT3Fwc  
4·6 其他思想 LT#*nr  
第二部分 数值优化 0u-'{6  
第5章 二进制编码和浮点编码 8;Yx a8ie  
5·1 测试例子 sh E>gTe  
5·2 两种执行 e9N"{kDs6  
5·2·1 二进制执行 ~{RXc+  
5·2·2 浮点执行 zcP_-q]1  
5·3 实算 }|AUV  
5·3·1 随机变异和杂交 TJ2$ Z  
5·3·2 非均匀变异 vKol@7%N  
5·3·3 其他算子 ^MQ7*g6o  
5·4 执行时间 PHZA?>Q7Z  
5·5 结论 O6lj^  
第6章 局部微调 %k5^n0|*  
6·1 测试例子 ~/iE  
6·1·1 线性二次万间颧 &*[T
 
6·1·2 收获问题 *%\z#Bje@  
6·1·3 推车问题 |c dQJW  
6·2 数值优化的演化程序 l*b3Mg  
6·2·1 浮点表达 |brl<*:  
6·2·2 特殊算子 PgxD?Oi8  
6·3 实算和结果 w*\)]bTs  
6·4 演化程序与其他方法 }\P9$D+  
6·4·1 线性二次万问题 |HhUU1!  
6·4·2 收获问题 Y2QlK1.8V  
6·4·3 推车问题 ^hR
os  
6·4·4 非均匀变异的优越性 56d,Sk)  
6·5 结论 LIirOf~e;!  
第7章 处理约束技巧 5Y_)%u  
7·1 一个演化程序GENOCOP系统 {b=]JPE  
7·1·1 一个例子 "4oY F:h  
7·1·2 算子 IGOqV>;  
7·1·3 测试GENOCOP q%8,@xg  
7·2 非线性优化GENOCOPII SWPr5h  
7·3 其他技术 T>.*c6I b  
7·3·1 五个测试实例 k0!b@ c  
7·3·2 实算 :TX!lbCq  
7·4 其他可能性 IF$f^$  
7·5 GENOCOPIII _{C:aIl[2  
第8章 演化策略和其他方法 .E
"hsGH9h  
8·1 演化策略的进展 pDrM8)r
 
8·2 演化策略和遗传算法的比较 ~t.*B& A  
8·3 多峰和多目标函数优化 _;L9&>!p6  
8·3·1 多峰优化 i|)<#Ywl  
8·3·2 多目标优化 1^b-J0  
8·4 其他演化程序 7M=`Z{=9  
第三部分 演化程序 aOA;"jR1  
第9章 运输问题 4{[Df$'e>  
9·1 线性运输问题 W`C2zbC  
9·1·1 经典遗传算法 ((B7k{`  
9·1·2 引入与间题有关的知识 _<yJQ|[z~i  
9·1·3 作为表达结构的矩阵 g75)&U`>}  
9·1·4 结论 |Q?IV5%$  
9·2 非线惟运输问题 OB>Pk_eQK  
9·2·1 表达 |!aMj8i2  
9·2·2 初始化 aS-rRL|\L  
9·2·3 评价 DnMfHG[<  
9·2·4 算子 /P Qz$e-!Y  
9·2·5 参数 "U4Sn'&h@  
9·2·6 测试 0ua.aL'  
9·2·7 实算和结果 9~SfZ,(  
9·2·8 结论 $*\[I{Zau}  
第10章 货郎担问题 AQDT6E:  
第11章 基于各种离散问题的演化程序 9EIHcUXe  
11·1 日程表 &CV%+  
11·2 时间表问题 [x kbzJ  
11·3 分割对象或图 :{E;*v_!v  
11·4 在移动式机器人环境里的路径安排 W}50E.\#  
11·5 评述 {AoH  
第12章 机器学习 t"cGv32b  
12·1 Michigan法 2E9Cp  
12·2 Pitt法 w[S2
]<  
12·3 一个演化程序:GIL系统 ,JYvfCA  
12·3·1 数据编码 cz~Fz;)2{N  
12·3·2 遗传算子 ypSW9n  
12·4 比较 1 `hj]@.]  
12·5 REGAL $8k
c1Q  
第13章 演化规划和遗传规划 A36dj  
13·1 演化规划 }S\\"SBC  
13·2 遗传规划 -R?~Yysd7K  
第14章 演化程序的等级 $Y5R^Y  
第15章 演化程序和启发式方法 p-POg%|&<  
15 .. \tc4DS  
Eaf6rjD  

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