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演化计算
  • 潘正君等著 著
  • 出版社: 清华大学出版社;广西科学技术出版社
  • ISBN:7302028974
  • 出版时间:1998
  • 标注页数:203页
  • 文件大小:12MB
  • 文件页数:217页
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图书目录

第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 演化计算的主要分支2

1.2.1 遗传算法3

1.2.2 演化策略4

1.2.3 演化规划5

1.2.4 遗传程序设计5

1.3 演化计算的主要特点6

1.3.1 智能性6

1.3.2 本质并行性6

1.4 演化计算的研究内容及其前景6

第2章 演化计算的基本原理9

2.1 演化计算的基本概念9

2.2 演化计算的基本结构9

2.3 演化计算的基本特征12

2.4 演化计算与其它搜索方法的比较13

2.5 演化计算的基本定理14

2.5.1 模式定理14

2.5.2 内含并行性定理15

第3章 演化算法的设计16

3.1 设计演化算法的基本原则与步骤16

3.1.1 设计演化算法的基本原则16

3.1.2 设计演化算法的基本步骤16

3.2 编码表示17

3.2.1 位串编码17

3.2.2 实数编码17

3.2.3 有序串编码19

3.2.4 结构式编码20

3.3 适应性的度量20

3.3.1 原始适应函数20

3.3.2 标准适应函数20

3.3.3 适应值的调节21

3.4 选择策略21

3.4.1 基于适应值比例的选择22

3.4.2 基于排名的选择23

3.4.3 基于局部竞争机制的选择24

3.5 演化算子的设计25

3.5.1 二进制编码25

3.5.2 实数编码26

3.5.3 结构式编码30

3.6 演化算法控制参数的选取30

3.6.1 控制参数的优化及选取30

3.6.2 控制参数的自适应调节31

3.7 演化算法的改进31

3.7.1 演化算法的高级操作31

3.7.2 演化算法的群体策略32

3.7.3 混合演化算法35

第4章 演化算法的理论分析37

4.1 引言37

4.2 演化算法的收敛性分析37

4.2.1 预备知识37

4.2.2 SGA的收敛性分析39

4.3 演化算法选择压力的分析43

4.4 SGA的动力学模型47

4.4.1 无限群体模型47

4.4.2 有限群体模型50

4.5 遗传算法的全局随机搜索模型52

4.5.1 遗传算法理论的评价准则52

4.5.2 全局随机搜索方法53

4.5.3 代方法56

4.5.4 遗传算法的全局随机搜索模型60

第5章 演化优化64

5.1 引言64

5.2 演化函数优化64

5.2.1 问题的描述64

5.3.2 编码准则65

5.3.3 算法的性能评估66

5.3 测试函数66

5.3.1 无约束优化的测试函数67

5.3.2 有约束优化的测试函数68

5.3.3 约束优化问题的难度特征71

5.4 一个求解函数优化的演化算法72

5.4.1 编码表示72

5.4.2 选择72

5.4.3 遗传操作73

5.4.4 试验结果74

5.5 约束的处理76

5.5.1 算子修正法76

5.5.2 惩罚函数法79

5.5.3 障碍函数法83

5.5.4 可行解搜索法84

5.5.5 混合法86

5.6 演化组合优化87

5.6.1 TSP问题87

5.6.2 其它组合优化问题96

第6章 演化非线性参数估计100

6.1 问题描述100

6.2 非线性回归模型101

6.3 算法描述及结果比较101

6.4 模拟试验与分析104

6.4.1 搜索区间对算法性能的影响106

6.4.2 采样区间对算法性能的影响107

6.4.3 数据噪声对算法性能的影响108

第7章 演化自适应建模111

7.1 问题的提出111

7.2 遗传程序设计112

7.3 演化自适应建模115

7.3.1 编码表示115

7.3.2 遗传算子的设计116

7.3.3 演化建模算法的实现117

7.3.4 计算实例118

7.3.5 结论120

7.4 混合自适应建模121

第8章 演化人工神经网络124

8.1 引言124

8.2 人工神经网络的系统设计124

8.2.1 ANN系统设计的内容124

8.2.2 设计神经网络的方法126

8.3 人工神经网络的演化126

8.3.1 网络演化方法126

8.3.2 同时演化网络的结构与权值的演化算法127

第9章 演化算法的并行实现132

9.1 引言132

9.2 分布式演化算法133

9.2.1 Walsh多项式133

9.2.2 迁移策略与算法结构134

9.2.3 计算试验与计论136

9.2.4 基于人工选择的迁移模型141

9.3 细粒度并行演化算法143

9.3.1 算法结构143

9.3.2 计算试验与讨论144

9.4 并行演化算法的工作机理分析147

第10章 演化硬件149

10.1 引言149

10.2 可编程专用集成电路简介150

10.2.1 PLD阵列结构150

10.2.2 FPGA的结构154

10.3 演化硬件的实现155

10.3.1 演化硬件的染色体表示155

10.3.2 变长染色体遗传算法156

10.4 演化硬件研究的现状和前景158

第11章 演化计算程序设计环境162

11.1 引言162

11.2 面向应用的系统162

11.3 面向算法的系统164

11.4 工具包系统166

11.5 发展趋势展望169

附录A 遗传算法的一个示例源程序170

附录B 测试数据集181

参考文献182

索引199

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