[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 XL@i/5C[  
O,R5csMh  
引言 01N"  
第一部分 遗传算法 &Oc^LV$6  
第1章 遗传算法的主要特征 CY#|VE M  
1·1 简单函数的优化 bVmHUcR0  
1·1·1 表达 1ael{b!  
1·1·2 初始群体 t-Rfy`I3  
1·1·3 评价函数 z(2pl}  
1·1·4 遗传算子 (n+2z"/  
1·1·5 参数 OJiW@Z_\  
1·1·6 实算结果 73B,I 0U  
1·2 囚犯困境 "V-k_d "  
1·2·1 策略表达 >nV~5f+  
1·2·2 遗传算法的轮廓 xF: O6KL  
1·2·3 实算结果 AE`X4q  
1·3 货郎担问题 Q\Dx/?g!vx  
1·4 爬山法、模拟退火法和遗传算法 .?R~!K{`  
1·5 结论 :)VO,b~r  
第2章 遗传算法的运行步骤 u~n*P``{  
第3章 遗传算法的理论基础 P'.MwS  
第4章 遗传算法的典型专题 aTS\NpK&  
4·1 取样机制 &5puGnTZ  
4·2 函数特征 W_l/Jpv!W  
4·3 收缩映射遗传算法 a0I+|fR  
4·4 变群体规模的遗传算法 Fb=(FQ2Y?  
4·5 遗传算法、约束及背包问题 q/U(j&8W{  
4·5·1 0/1背包问题及测试数据 /5Aum?~  
4·5·2 算法的描述 )3#gpM  
4·5·3 实算与结果 r/zuo6"5  
4·6 其他思想 ^Pl(V@  
第二部分 数值优化 /a.4atb0  
第5章 二进制编码和浮点编码 |f), dC  
5·1 测试例子 |U{9Yy6p  
5·2 两种执行 F: %-x=q  
5·2·1 二进制执行 )!.ef6

|  
5·2·2 浮点执行 rD=8O#m g  
5·3 实算 0$)s? \  
5·3·1 随机变异和杂交 FJ0Ity4u6  
5·3·2 非均匀变异 g
U\pP,a  
5·3·3 其他算子 r09gB#K4  
5·4 执行时间 >B>[_8=f@  
5·5 结论 Qt`hUyL  
第6章 局部微调 Cbu/7z   
6·1 测试例子 $/;D8P5/&=  
6·1·1 线性二次万间颧 {hQ0=r
v<  
6·1·2 收获问题 _5TSI'@.4  
6·1·3 推车问题 y4*i V;"  
6·2 数值优化的演化程序 -!MrG68  
6·2·1 浮点表达 n^aSio6  
6·2·2 特殊算子 G165grGFd  
6·3 实算和结果 & $E[l'  
6·4 演化程序与其他方法 0_'(w;!wq:  
6·4·1 线性二次万问题  m(CW3:|  
6·4·2 收获问题 wZ6
D\I  
6·4·3 推车问题 rk$&sDc/3  
6·4·4 非均匀变异的优越性 m>yb}+  
6·5 结论 p3>(ZWPNV  
第7章 处理约束技巧 n%'M?o]DF  
7·1 一个演化程序GENOCOP系统 {gh41G;n  
7·1·1 一个例子 sd4eJ  
7·1·2 算子 fkf69,+"]  
7·1·3 测试GENOCOP Fp'qn'){:#  
7·2 非线性优化GENOCOPII {!!
df.h  
7·3 其他技术 9U[Gh97Sf  
7·3·1 五个测试实例 1o"/5T:S[  
7·3·2 实算 PL$*)#S"$  
7·4 其他可能性 S(NH# ^  
7·5 GENOCOPIII DfYOGs]@  
第8章 演化策略和其他方法 o6`4y^Q{/  
8·1 演化策略的进展 j>jZg<}J  
8·2 演化策略和遗传算法的比较 58xaVOhb  
8·3 多峰和多目标函数优化 N(i%Oxp1  
8·3·1 多峰优化 q#LB 2M  
8·3·2 多目标优化 +B(x:hzY9  
8·4 其他演化程序 ,fWQSc\}  
第三部分 演化程序 "XPBNv\>_  
第9章 运输问题 g4b-~1[S  
9·1 线性运输问题 aAM!;3j]B`  
9·1·1 经典遗传算法 /`(Kbwh  
9·1·2 引入与间题有关的知识 vJZ0G:1  
9·1·3 作为表达结构的矩阵 s18o,Zs'  
9·1·4 结论 EWOS6Yg7  
9·2 非线惟运输问题 VB>KT(n-b  
9·2·1 表达 W\]bh'(  
9·2·2 初始化 -7MR2)U  
9·2·3 评价 t~5m[C[`w  
9·2·4 算子 ZEY="pf  
9·2·5 参数 GX2aV6}  
9·2·6 测试 }/tT=G]91  
9·2·7 实算和结果 t^_0w[  
9·2·8 结论 V{!fag  
第10章 货郎担问题 d4ANh+}X"_  
第11章 基于各种离散问题的演化程序 cr GFU?8  
11·1 日程表 +*u'vt?  
11·2 时间表问题 x_za R}WI  
11·3 分割对象或图 [5[}2B_t  
11·4 在移动式机器人环境里的路径安排 kk|7{83O  
11·5 评述 be&5vl  
第12章 机器学习 Bmx+QO  
12·1 Michigan法 c:#<g/-{wM  
12·2 Pitt法 y?=W  
12·3 一个演化程序:GIL系统 3a9%djGq  
12·3·1 数据编码 oCtg{*vp  
12·3·2 遗传算子 M)v\7a  
12·4 比较 UN ;9h9  
12·5 REGAL K:!){a[  
第13章 演化规划和遗传规划 =^liong0  
13·1 演化规划 6 3TeTGp$  
13·2 遗传规划 hxG=g6:G  
第14章 演化程序的等级 WFWQ;U{|  
第15章 演化程序和启发式方法 ?O(@BT  
15 .. tW<i;2 l  
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