遺傳算法原理與應(yīng)用實(shí)例

內(nèi)容概要

《遺傳算法原理與應(yīng)用實(shí)例》是解決復(fù)雜空間性能指標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的智能計(jì)算方法，近年來(lái)已經(jīng)在很多領(lǐng)域中得到成功的應(yīng)用?！哆z傳算法原理與應(yīng)用實(shí)例》主要結(jié)合應(yīng)用實(shí)例系統(tǒng)討論、介紹遺傳算法原理及其應(yīng)用，主要內(nèi)容包括：遺傳算法的基本原理和數(shù)學(xué)機(jī)理、解決連續(xù)問(wèn)題優(yōu)化的遺傳算法和分布式遺傳算法、遺傳算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)、遺傳算法應(yīng)用實(shí)例，并給出了兩個(gè)典型的遺傳算法源程序?！哆z傳算法原理與應(yīng)用實(shí)例》在詳細(xì)介紹遺傳算法理論與方法的同時(shí)，還給_出了基于遺傳算法的費(fèi)托合成反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)優(yōu)化的詳細(xì)設(shè)計(jì)應(yīng)用。《遺傳算法原理與應(yīng)用實(shí)例》除包含編者近年來(lái)在山西省教育廳科技開(kāi)發(fā)項(xiàng)目基金資助下取得的一些工作成果外，還匯集了國(guó)內(nèi)外一些專(zhuān)家學(xué)者的最新研究成果。
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書(shū)籍目錄

第1章 緒論1.1 從生物進(jìn)化到遺傳算法1.2 遺傳算法的描述1.3 表示方案的實(shí)例1.3.1 工程設(shè)計(jì)的最優(yōu)化1.3.2 人工蟻問(wèn)題1.4 遺傳算法的特點(diǎn)1.5 遺傳算法的發(fā)展簡(jiǎn)史1.6 遺傳算法的研究?jī)?nèi)容及前景1.7 遺傳算法的應(yīng)用第2章 遺傳算法的基本原理2.1 復(fù)雜系統(tǒng)的適應(yīng)過(guò)程2.1.1 復(fù)雜系統(tǒng)的適應(yīng)性2.1.2 適應(yīng)過(guò)程的數(shù)學(xué)模型2.2 遺傳算法的基本描述2.2.1 整體優(yōu)化問(wèn)題2.2.2 遺傳算法的基本流程2.2.3 遺傳編碼2.2.4 適應(yīng)函數(shù)（評(píng)價(jià)函數(shù)）2.2.5 遺傳算子2.2.6 群體設(shè)定2.2.7 初始化群體2.2.8 終止循環(huán)的條件2.2.9 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的流程2.2.10 控制參數(shù)和選擇2.2.11 遺傳算法的性能評(píng)估2.3 遺傳算法的模式理論2.3.1 模式與模式空間2.3.2 模式生存模型2.3.3 雙臂賭機(jī)分析2.3.4 基因模塊假設(shè)2.3.5 模式處理與隱含并行性2.3.6 模式處理與遺傳算子的性能2.4 遺傳算法與其他搜索技術(shù)的比較2.4.1 啟發(fā)式隨機(jī)搜索技術(shù)的基本功能2.4.2 局域搜索技術(shù)2.4.3 模擬退火算法2.4.4 遺傳算法搜索2.4.5 啟發(fā)式搜索技術(shù)比較2.5 遺傳算法計(jì)算實(shí)例2.5.1 單調(diào)連續(xù)函數(shù)2.5.2 One-Max函數(shù)2.5.3 皇家大道問(wèn)題2.6 遺傳算法雜交率與變異率關(guān)系的研究2.6.1 研究方法簡(jiǎn)述2.6.2 算例2.6.3 應(yīng)用2.6.4 結(jié)論第3章 遺傳算法數(shù)學(xué)機(jī)理分析3.1 遺傳算法的基本定理3.2 隱含并行性3.3 Walsh模式變換3.3.1 Walsh函數(shù)3.3.2 用Walsh函數(shù)表示模式平均適應(yīng)度3.3.3 Walsh系數(shù)與異位顯性（epistasis）3.4 非均勻Walsh模式變換3.5 最小欺騙問(wèn)題3.6 遺傳算法欺騙問(wèn)題的分析與設(shè)計(jì)……第4章 解連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的遺傳算法第5章 分布式遺傳算法研究第6章 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)第7章 遺傳算法應(yīng)用實(shí)例參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：長(zhǎng)久以來(lái)，人們一談到人工智能就馬上想到邏輯、規(guī)則、推理，而一談到計(jì)算就聯(lián)想到矩陣運(yùn)算、解微分方程，似乎智能和計(jì)算是兩股道上跑的車(chē)。人工智能在走過(guò)幾十年的曲折道路之后，人們經(jīng)過(guò)認(rèn)真反思，不斷探索新的研究途徑，于是一個(gè)新的研究方向——計(jì)算智能應(yīng)運(yùn)而生。研究思維模擬主要的道路有四條：基于心理學(xué)的符號(hào)處理方法，基于社會(huì)學(xué)層次的智能體方法，基于生物進(jìn)化的進(jìn)化計(jì)算與自適應(yīng)方法，以及基于生理學(xué)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。目前聚集在計(jì)算智能大旗下的主要是后兩個(gè)學(xué)派的學(xué)者（加上從事模糊計(jì)算和混沌計(jì)算等方面的學(xué)者）。實(shí)際上，只要在計(jì)算機(jī)上，模擬人類(lèi)思想，不管用什么方法，其本質(zhì)的基礎(chǔ)還是二進(jìn)制數(shù)字計(jì)算，在當(dāng)前符號(hào)處理主宰人工智能的情況下，更應(yīng)強(qiáng)調(diào)遺傳算法等以數(shù)字計(jì)算為基礎(chǔ)的方法對(duì)推動(dòng)人工智能發(fā)展有著特殊的作用。計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展使大規(guī)模的現(xiàn)實(shí)模擬成為可能，而針對(duì)社會(huì)和生物現(xiàn)象的模擬，對(duì)人類(lèi)認(rèn)識(shí)自身及其環(huán)境具有重大意義，進(jìn)化是其中最為誘人的領(lǐng)域之一。人的智能是從哪里來(lái)的？歸根結(jié)底是從生物進(jìn)化中得來(lái)的，反映在遺傳基因中，腦的結(jié)構(gòu)變化也是通過(guò)基因的變化一代代遺傳下來(lái)。每一種基因產(chǎn)生的生物個(gè)體（看成一種結(jié)構(gòu)），對(duì)環(huán)境有一定的適應(yīng)性，或叫適合度（6tness），雜交和基因突變可能產(chǎn)生對(duì)環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的后代，通過(guò)優(yōu)勝劣汰的自然選擇，適合度高的結(jié)構(gòu)被保存下來(lái)。因此從進(jìn)化的觀點(diǎn)看，結(jié)構(gòu)是適合度的結(jié)果。在這種觀點(diǎn)啟發(fā)下，20世紀(jì)60年代Fogel等提出了進(jìn)化程序思想，70年代Holland提出了遺傳算法，如同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究一樣，經(jīng)過(guò)20年的沉寂，到20世紀(jì)80年代后期，由于在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等應(yīng)用領(lǐng)域獲得成功，進(jìn)化計(jì)算成為十分熱門(mén)的研究課題。

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《遺傳算法原理與應(yīng)用實(shí)例》是由兵器工業(yè)出版社出版的。

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