遺傳算法及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)全面地介紹了遺傳算法的基本原理、設(shè)計方法及其并行實現(xiàn)，以及它在組合優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、圖像處理、過程控制、進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊模式識別和人工生命等方面的應(yīng)用。    本書可作為高等院校計算機、無線電電子學(xué)、自動控制、生物醫(yī)學(xué)工程等有關(guān)專業(yè)高年級學(xué)生或研究生的教材和參考書，也可供從事人工智能、信息處理研究和應(yīng)用的科技人員學(xué)習(xí)參考。

書籍目錄

第一章　緒論 1.1　引言　 1.2　生物進化　 1.3　遺傳算法　  1.3.1　基礎(chǔ)用語　  1.3.2　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法　 1.4　遺傳算法的特點　  1.4.1　遺傳算法和其它傳統(tǒng)搜索方法的對比　  1.4.2　遺傳算法和若干搜索方法的親近關(guān)系　  1.4.3　遺傳算法和自律分布系統(tǒng)的親近關(guān)系　 1.5　遺傳算法的研究歷史和現(xiàn)狀　  1.5.1　遺傳算法的研究概況　  1.5.2　遺傳算法研究的新焦點　 1.6　遺傳算法今后研究的主要課題　 參考文獻　第二章　遺傳算法的基本原理和方法 2.1　模式定理(schemate theorem)　  2.1.1　模式　  2.1.2　模式定理　 2.2　積木塊假設(shè)　 2.3　騙問題　 2.4　隱并行性　 2.5　性能評估　 2.6　編碼　  2.6.1　 編碼問題　  2.6.2　編碼(譯碼)　評估規(guī)范和編碼原理　  2.6.3　編碼技術(shù)　 2.7　群體設(shè)定　  2.7.1　初始群體設(shè)定　  2.7.2　群體多樣性　 2.8　適應(yīng)度函數(shù)　  2.8.1　目標(biāo)函數(shù)映射成適應(yīng)度函數(shù)　  2.8.2　適應(yīng)度函數(shù)定標(biāo)(scaling)　  2.8.3　適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計對遺傳算法的影響　 2.9　遺傳操作　  2.9.1　選擇算子　  2.9.2　交叉算子(crossover operator)　  2.9.3　變異算子(mutation operator)　 2.10　收斂性　  2.10.1　未成熟收斂　  2.10.2　有限馬爾柯夫鏈　  2.10.3　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的收斂性 參考文獻　第三章　遺傳算法與組合優(yōu)化   3.1　基于遺傳算法的關(guān)鍵參數(shù)確定　  3.1.1　遺傳算法的關(guān)鍵參數(shù)確定　  3.1.2　幾種流行的選擇機制　  3.1.3　適應(yīng)度函數(shù)的定標(biāo)　  3.1.4　二倍體(diploidy)與顯性(dominance)技術(shù)　  3.1.5　物種形成(speciation)與小生境(niche)技術(shù)　 3.2　函數(shù)優(yōu)化(function optimization)　  3.2.1　問題描述　  3.2.2　編碼與適應(yīng)度函數(shù)　  3.2.3　基本遺傳算法(SGA)的搜索性能　  3.2.4　基本遺傳算法的若干變體形式的搜索性能　 3.3　背包問題(knapsack problem)　  3.3.1　問題描述　  3.3.2　遺傳編碼　  3.3.3　適應(yīng)度函數(shù)　  3.3.4　基于基本遺傳算法求解背包問題　  3.3.5　基本遺傳算法的搜索能力　  3.3.6　基于“與/或”交叉方法求解背包問題　 3.4　貨郎擔(dān)問題　  3.4.1　編碼與適應(yīng)度函數(shù)　  3.4.2　義叉策略  3.4.3　變異技術(shù)　  3.4.4　選擇機制和群體構(gòu)成　  3.4.5　混合GA技術(shù)　  3.4.6　基于遺傳算法求解TSP的算法實現(xiàn)　 3.5　混合搜索方法　  3.5.1　概述　  3.5.2　啟發(fā)式搜索法簡介　  3.5.3　混合遺傳法(Hybrid GA)　  3.5.4　實驗與討論　1 3.6　圖的劃分問題　  3.6.1　問題描述　  3.6.2　編碼與適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計　  3.6.3　遺傳操作　  3.6.4　實驗結(jié)果　 參考文獻　第四章　遺傳算法與機器學(xué)習(xí)  第五章　遺傳算法與并行處理  第六章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論和進化算法　第七章　遺傳算法與人工生命  第八章　遺傳算法應(yīng)用實例　附錄A　SGA程序　附錄B　TSP程序　附錄C　CLS程序　

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