[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 dk`!UtNNRa  
Z=8CbS).  
引言 lG#&1  
第一部分 遗传算法 !Y(qpC:$  
第1章 遗传算法的主要特征 Cfb-:e$0  
1·1 简单函数的优化 u3brb'Y+  
1·1·1 表达 b/Q"j3
 
1·1·2 初始群体 ;-^9j)31+F  
1·1·3 评价函数 V46[whL%r  
1·1·4 遗传算子 (gB=!1/|G  
1·1·5 参数 lS
-i9U/,>  
1·1·6 实算结果 e"mfJY  
1·2 囚犯困境 |o) _=Fx  
1·2·1 策略表达 BF|FW  
1·2·2 遗传算法的轮廓 n(S-F g  
1·2·3 实算结果 U2nRgd  
1·3 货郎担问题 +%9Y7qol  
1·4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 iPpJ`
i#@+  
1·5 结论 e-=PT1T`  
第2章 遗传算法的运行步骤 x99 Oq!  
第3章 遗传算法的理论基础 vqZM89xY  
第4章 遗传算法的典型专题 =PM
#eu  
4·1 取样机制 oHnpwU  
4·2 函数特征 h l'k_<a*  
4·3 收缩映射遗传算法 )p9n|C  
4·4 变群体规模的遗传算法 j&GK
pt  
4·5 遗传算法、约束及背包问题 pT$AdvI]  
4·5·1 0/1背包问题及测试数据 JjML!;  
4·5·2 算法的描述 =JH,RQ *  
4·5·3 实算与结果 .cog9H'  
4·6 其他思想 GFkte  
第二部分 数值优化 e91d~  
第5章 二进制编码和浮点编码 EQO7:vb  
5·1 测试例子 1*b%C
"C  
5·2 两种执行 ]%hI-  
5·2·1 二进制执行 S`@*zQ  
5·2·2 浮点执行 g``4U3T%X  
5·3 实算 @Qozud\?  
5·3·1 随机变异和杂交 XhV"<&v  
5·3·2 非均匀变异 x[6Bc  
5·3·3 其他算子 "T=LHjE  
5·4 执行时间 Y2&6xTh  
5·5 结论 bkIA:2HX  
第6章 局部微调 |JQKxvjT  
6·1 测试例子 ~J:lCu  
6·1·1 线性二次万间颧 ]+9:i!s  
6·1·2 收获问题 W78-'c  
6·1·3 推车问题 (9|K}IM:  
6·2 数值优化的演化程序 Xrn~]P7  
6·2·1 浮点表达 0N_Da N  
6·2·2 特殊算子 =ab}.dWC  
6·3 实算和结果 Zotv]P2k  
6·4 演化程序与其他方法 ^ ?9 ~R"  
6·4·1 线性二次万问题 >[=`{B  
6·4·2 收获问题 sH: &OaA  
6·4·3 推车问题 OAOmd 4  
6·4·4 非均匀变异的优越性 2GS2,  
6·5 结论 i.4[]f[/h  
第7章 处理约束技巧 S-|$sV^cG  
7·1 一个演化程序GENOCOP系统 !W^II>Y  
7·1·1 一个例子 6mLE-( Z7  
7·1·2 算子 CFxs`C^  
7·1·3 测试GENOCOP 7B`0mK3  
7·2 非线性优化GENOCOPII f|5|n>*  
7·3 其他技术 f`J"A:  
7·3·1 五个测试实例 G[,VPC=  
7·3·2 实算 '|R|7nQAj  
7·4 其他可能性 WfZ#:G9  
7·5 GENOCOPIII <:-&yDh u  
第8章 演化策略和其他方法 ^o:5B%}#[  
8·1 演化策略的进展 q[K)bg{HB  
8·2 演化策略和遗传算法的比较 -H]O&u3'c  
8·3 多峰和多目标函数优化 D40VJ3TUc  
8·3·1 多峰优化 wX;NU4)n  
8·3·2 多目标优化 CP^^ct-C  
8·4 其他演化程序 m#'9)%t!J  
第三部分 演化程序 W#\4"'=I  
第9章 运输问题 &pl;U\dc*a  
9·1 线性运输问题 2eYkWHi  
9·1·1 经典遗传算法 6dMpd4"\  
9·1·2 引入与间题有关的知识 6fyW6xv[,  
9·1·3 作为表达结构的矩阵 A???s,F_  
9·1·4 结论 | 'G$}]H  
9·2 非线惟运输问题 z[OEgHI  
9·2·1 表达 5w3'yA<vE  
9·2·2 初始化 &LYZQ?|  
9·2·3 评价 30"G%DFd  
9·2·4 算子 H5)WxsZ R  
9·2·5 参数 2Y{9Df  
9·2·6 测试 "H@AT$Ny(  
9·2·7 实算和结果 5S bSz!s`$  
9·2·8 结论 n1h+`nsf  
第10章 货郎担问题 r$zXb9a|<  
第11章 基于各种离散问题的演化程序 ly+7klQ;.  
11·1 日程表 N@S;{uK  
11·2 时间表问题 0@;E8^pa  
11·3 分割对象或图 #*@Yil=1  
11·4 在移动式机器人环境里的路径安排 (@9}FHJzi  
11·5 评述 :Fl:bRH+  
第12章 机器学习 \g/E4U.+  
12·1 Michigan法 a8TE  
12·2 Pitt法 8nM]G4H.f  
12·3 一个演化程序:GIL系统 4r$t}t gX  
12·3·1 数据编码 >T
gO|mq  
12·3·2 遗传算子 p9J(,}  
12·4 比较 NunT2JP.  
12·5 REGAL %+}\i'j7  
第13章 演化规划和遗传规划 u05O[>w  
13·1 演化规划 `h#JDcT;a  
13·2 遗传规划 (aLnbJeJ  
第14章 演化程序的等级 ;d:7\  
第15章 演化程序和启发式方法 _qfdk@@g  
15 .. mi?Fy0\  
~8K~@e$./  

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