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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計算機/網(wǎng)絡(luò)人工智能元胞遺傳算法及其應(yīng)用

元胞遺傳算法及其應(yīng)用

元胞遺傳算法及其應(yīng)用

定 價:¥60.00

作 者: 張屹,張虎,陸曈曈 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 計算機與互聯(lián)網(wǎng) 人工智能

ISBN: 9787030399984 出版時間: 2014-03-01 包裝: 平裝
開本: 32開 頁數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《元胞遺傳算法及其應(yīng)用》圍繞元胞遺傳算法,從理論到實際應(yīng)用進行了詳細的闡述。全書內(nèi)容共8章,可分為導(dǎo)引篇、理論篇以及應(yīng)用篇三個部分。本書從理論到實際,從基本到改進,由淺入深的對元胞遺傳算法進行了講述,層次分明,內(nèi)容飽滿,講解細致充分,通過本書,讀者能夠?qū)υz傳算法的過去,現(xiàn)在以及未來有一個更體系、完整的認(rèn)識。

作者簡介

暫缺《元胞遺傳算法及其應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章  緒論
1.1  GA概述
1.1.1  GA的興起
1.1.2  GA的基本原理
1.1.3  遺傳操作
1.1.4  GA的特點
1.1.5  GA的應(yīng)用
1.2  CGA的興起與發(fā)展
1.3  CGA研究概述
1.3.1  CGA理論研究概述
1.3.2  CGA特性的實證研究
1.3.3  CGA的改進研究
1.4  CGA的應(yīng)用
1.5   CGA發(fā)展展望
1.6  本書篇章結(jié)構(gòu)
1.7  本章小結(jié)
參考文獻
第2章  CGA基本原理
2.1  元胞自動機概述
2.1.1  元胞自動機的提出與發(fā)展
2.1.2  元胞自動機的基本理論
2.2  基本CGA
2.2.1  CGA的基本原理
2.2.2  同步和異步CGA
2.2.3  CGA的運行流程
2.3  CGA的選擇壓力
2.3.1  選擇壓力的含義
2.3.2  選擇壓力的研究方法
2.3.3  選擇壓力曲線的建模方法
2.3.4  影響選擇壓力的因素
2.4  CGA求解實例
2.5  本章小結(jié)
參考文獻
第3章  多目標(biāo)CGA
3.1  多目標(biāo)CGA概述
3.2  多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本概念
3.3  多目標(biāo)遺傳算法的性能指標(biāo)
3.4  四種典型的多目標(biāo)CGA
3.4.1  cMOGA算法
3.4.2  MOCell算法
3.4.3  CellDE算法
3.4.4  DECell算法
3.5  本章小結(jié)
參考文獻
第4章  改進的CGA
4.1  自適應(yīng)CGA
4.1.1  種群的自適應(yīng)機制
4.1.2  鄰居自適應(yīng)機制
4.1.3  自適應(yīng)CGA
4.2  雙鄰居CGA
4.2.1  雙鄰居結(jié)構(gòu)
4.2.2  雙鄰居CGA的精英策略
4.2.3  雙鄰居CGA過程
4.3  動態(tài)環(huán)境下的CGA
4.3.1  具有演化規(guī)則的CGA
4.3.2  災(zāi)變機制下的CGA
4.4  三維CGA
4.4.1  標(biāo)準(zhǔn)三維CGA
4.4.2  自適應(yīng)三維CGA
4.5  各向異性選擇CGA
4.6  分層CGA
4.6.1  分層機制
4.6.2  差異選擇
4.6.3  算法流程
4.7  本章小結(jié)
參考文獻
第5章  基于CGA的函數(shù)優(yōu)化
5.1  基于CGA的連續(xù)函數(shù)優(yōu)化
5.1.1  連續(xù)測試基準(zhǔn)函數(shù)
5.1.2  元胞遺傳算法原理
5.1.3  JCell算法參數(shù)設(shè)置
5.1.4  連續(xù)優(yōu)化結(jié)果對比及分析
5.1.5  小結(jié)
5.2  基于CGA的動態(tài)函數(shù)優(yōu)化
5.2.1  動態(tài)優(yōu)化問題
5.2.2  動態(tài)測試函數(shù)
5.2.3  性能指標(biāo)
5.2.4  CGA與其進化規(guī)則
5.2.5  CGA原理
5.2.6  動態(tài)優(yōu)化結(jié)果對比與分析
5.2.7  小結(jié)
5.3  本章小結(jié)
參考文獻
第6章  基于CGA的車輛路徑問題
6.1  CVRP問題的模型
6.2  一種并行CGA——PEGA
6.3  PEGA在CVRP的應(yīng)用
6.4  本章小結(jié)
參考文獻
第7章  基于CGA的交通信號控制與路徑引導(dǎo)
7.1  行程時間函數(shù)和控制策略對CTSCRG問題的影響
7.2  基于CGA算法的IOA仿真求解
7.2.1  元胞傳遞模型
7.2.2  基于元胞的交通控制模型
7.2.3  道路的延時計算
7.2.4  混合遺傳算法參數(shù)設(shè)置
7.3  CGA在交通控制和路徑引導(dǎo)中的應(yīng)用
7.4  本章小結(jié)
參考文獻
第8章  基于CGA的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域優(yōu)化
8.1  無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問題模型
8.1.1  無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型的初始假設(shè)
8.1.2  無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率
8.1.3  無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問題的數(shù)學(xué)模型
8.2  CGA的理論
8.2.1  元胞自動機
8.2.2  元胞自動機與遺傳算法結(jié)合
8.3  基于CGA的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域優(yōu)化
8.4  本章小結(jié)
參考文獻
附錄  測試基準(zhǔn)
A.1  組合優(yōu)化問題
A.1.1  COUNTSAT問題
A.1.2  誤差校正碼設(shè)計問題
A.1.3  聲音調(diào)頻問題
A.1.4  IsoPeak問題
A.1.5  最大切割圖
A.1.6  大規(guī)模多峰欺騙問題
A.1.7  最低延遲任務(wù)問題
A.1.8  OneMax問題
A.1.9  Plateau問題
A.1.10  P—PEAKS問題
A.1.11  可滿足性問題
A.2  連續(xù)優(yōu)化問題
A.2.1  理論測試問題
A.2.2  實際應(yīng)用問題
A.3  多目標(biāo)優(yōu)化問題   顯示部分信息

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