遗传算法及其应用


遗传算法及其应用作者: 陈国良
出版: 人民邮电出版社 - 1996年出版
分类: TP18
书号: 7-115-05964-0
定价: $26
形态: 约 433 页 - 194 章节
内容摘要:
附录与关键词: 遗传 算法
作者简介: 陈国良:1938~,生于安徽省颖上县,国家高性能计算中心合肥主任,国际高性能计算亚洲常务理事合编著有《并行计算机体系结构》等 燕山大学任教 上海市农科院食用研究所副研究员 中国科技大学教授 中国科学技术大学任教 中国科学院西北水土保持研究所任职

全文目录

第八章 遗传算法应用实例
1、1引言
目录
1、2生物进化
1、3遗传算法
1、3、1基础用语
1、3、2标准遗传算法
1、4遗传算法的特点
1、4、1遗传算法和其它传统搜索方法的对比
1、4、2遗传算法和若干搜索方法的亲近关系
1、4、3遗传算法和自律分布系统的亲近关系
1、5遗传算法的研究历史和现状
1、5、1遗传算法的研究概况
1、5、2遗传算法研究的新焦点
1、6遗传算法今后研究的主要课题
参考文献
2、1模式定理
第二章 遗传算法的基本原理和方法
2、1、1模式
2、1、2模式定理
2、2积木块假设
2、3骗问题
2、4隐并行性
2、5性能评估
2、6编码
2、6、1编码问题
第一章 绪论
2、6、2编码(译码)评估规范和编码原理
2、6、3编码技术
2、7群体设定
2、7、1初始群体设定
2、7、2群体多样性
2、8适应度函数
2、8、1目标函数映射成适应度函数
2、8、2适应度函数定标
2、8、3适应度函数的设计对遗传算法的影响
2、9遗传操作
2、9、1选择算子
2、9、2交叉算子
2、9、3变异算子
2、10收敛性
2、10、1未成熟收敛
2、10、2有限马尔柯夫链
2、10、3标准遗传算法的收敛性
参考文献
3、1基于遗传算法的组合优化方法
3、1、1遗传算法的关键参数确定
3、1、2几种流行的选择机制
3、1、3适应度函数的定标
3、1、4二倍体与显性技术
3、1、5物种形成与小生境技术
3、2函数优化
3、2、1问题描述
3、2、2编码与适应度函数
3、2、3基本遗传算法的搜索性能
3、2、4基本遗传算法的若干变体形式的搜索性能
3、3背包问题
3、3、1问题描述
3、3、2遗传编码
3、3、3适应度函数
3、3、4基于基本遗传算法求解背包问题
3、3、5基本遗传算法的搜索能力
第三章 遗传算法与组合优化
3、3、6基于“与/或”交叉方法求解背包问题
3、4货郎担问题
3、4、1编码与适应度函数
3、4、2交叉策略
3、4、3变异技术
3、4、4选择机制和群体构成
3、4、5混合GA技术
3、4、6基于遗传算法求解TSP的算法实现
3、5混合搜索方法
3、5、1概述
3、5、2启发式搜索法简介
3、5、3混合遗传算法
3、5、4实验与讨论
3、6图的划分问题
3、6、1问题描述
3、6、2编码与适应度函数设计
3、6、3遗传操作
3、6、4实验结果
参考文献
4、1概述
4、2分类器系统
4、2、1规则与消息
4、2、2桶队算法
4、2、3遗传算法
4、3学习系统LS-1
4、3、1LS-1与CS-1的区别
4、3、2LS-1的工作原理
4、4基于遗传算法的概念学习系统
4、4、1搜索空间的表示
第四章 遗传算法与机器学习
4、4、2遗传操作
4、4、3执行过程
4、4、4非标准操作
4、4、5GABIL系统的自适应性
4、5小结
参考文献
5、1遗传算法固有的并行性及其并行化的困难
5、1、1源于自然的并行性
5、1、2遗传算法理论中的并行性
5、1、3遗传算法在并行实现上的困难
5、2遗传算法的并行化途径
5、2、1主从式并行化方法
5、2、2粗粒度模型
5、2、3细粒度模型
5、3粗粒度的孤岛模型
5、3、1粗粒度模型的生物学依据
5、3、2粗粒度模型的研究现状
5、3、3孤岛模型在MIMD机器上的实现
5、3、4扩展的分布式遗传算法
5、4细粒度的邻域模型
5、4、1细粒度模型的理论基础
第五章 遗传算法与并行处理
5、4、2细粒度模型的研究现状
5、4、3MIMD上的细粒度模型的实现
5、4、4SIMD上的细粒度模型的实现
5、5粗粒度模型与细粒度模型的性能比较
5、6实现并行遗传算法的一个例子
5、6、1迁入式算法
5、6、2迁出式算法
5、6、3扩散式算法
5、7LCS的并行实现
5、7、1执行系统
5、7、2信用系统中的分配策略
5、7、3遗传算法在LCS中的应用
5、7、4LCS的一个MIMD实现
5、7、5LCS在CM机器上的实现
参考文献
6、1遗传算法与神经网络
6、1、1神经网络的发展
6、1、2神经网络连接权的进化
6、1、3神经网络结构的进化
6、1、4神经网络学习规则的进化
6、2遗传算法与模糊集理论
6、2、1基于遗传算法的模糊推理规则的优化
第六章 神经网络、模糊集理论和进化算法
6、2、2遗传算法在模糊模式识别中的应用
6、3进化算法
6、3、1引言
6、3、2进化算法的总框架
6、3、3遗传算法
6、3、4进化规划
6、3、5进化策略
6、3、6交叉和变异的关系
6、3、7小结
参考文献
7、1人工生命的研究内容和方法
7、1、1人工生命及其特征
7、1、2人工生命研究的内容与方法
7、2遗传算法与人工生命进化模型
7、3L系统与形态生成模型
7、3、1L系统与植物形态
7、3、2植物的形态生成模型
7、3、3讨论
7、4博弈型人工生态系统
7、4、1博弈与策略
7、4、2博弈型生态系统
7、4、3生态动力学与自组织化
7、5人工生命与遗传信息处理
第七章 遗传算法与人工生命
7、5、1人类信息世界
7、5、2监视遗传
7、5、3遗传信息处理模型
7、5、4基于遗传信息处理模型的人工生命合成
7、5、5人工生命与人工智能
参考文献
8、1遗传算法在图像恢复中的应用
8、1、1引言
8、1、2图像退化模型
8、1、3遗传算法用于图像恢复
8、1、4遗传算法与贝叶斯方法相结合的图像恢复
8、2遗传算法在图像识别中的应用
8、2、1引言
8、2、2数学模型
8、2、3目标函数形成
8、2、4随机全局优化方法
8、2、5实验结果
8、3遗传算法在控制中的应用
8、3、1操作序列的最优化
8、3、2倒立摆控制
8、4调度问题
8、4、1车间作业调度问题
8、4、2两种解法
8、4、3实验
8、5硬件进化
8、5、1硬件进化的特点
8、5、2硬件进化的学习方法
8、5、3实例
参考文献
附录ASGA程序
附录BTSP程序
附录CCLS程序

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