先進遺傳算法及其工程應(yīng)用

定　價：￥88.00

作　者：	汪民樂，高曉光，范陽濤著
出版社：	西北工業(yè)大學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787561266212	出版時間：	2019-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《先進遺傳算法及其工程應(yīng)用》以遺傳算法基本理論為基礎(chǔ)，依據(jù)近年來該算法的發(fā)展現(xiàn)狀，對其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論、算法設(shè)計方法及其工程應(yīng)用進行系統(tǒng)研究和全面總結(jié)。對基本遺傳算法、多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法、小生境遺傳算法，進行系統(tǒng)分析和改進，提出了新的遺傳算法收斂性指標(biāo)和遺傳算法全局收斂性分析的數(shù)學(xué)方法，并提出了預(yù)防遺傳算法早熟的種群成熟度自適應(yīng)控制策略，給出了針對不同編碼方案的遺傳算法控制參數(shù)優(yōu)化方法，設(shè)計了新型遺傳算子，構(gòu)造了提高非線性優(yōu)化全局收斂性的新型遺傳算法，并且給出了遺傳算法的實際運用方法和應(yīng)用案例，包括遺傳算法在典型組合優(yōu)化問題和工程系統(tǒng)優(yōu)化問題中的應(yīng)用?！断冗M遺傳算法及其工程應(yīng)用》能夠為遺傳算法理論研究和算法改進提供參考；為運用遺傳算法求解經(jīng)典優(yōu)化問題提供算法支持，為遺傳算法的工程應(yīng)用在算法設(shè)計與實現(xiàn)上提供借鑒。《先進遺傳算法及其工程應(yīng)用》的主要讀者對象為高等學(xué)校計算科學(xué)、運籌與控制、計算機科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的師生，從事現(xiàn)代智能算法研究的科研人員，以及從事智能算法設(shè)計與應(yīng)用工作的工程技術(shù)人員。

作者簡介

暫缺《先進遺傳算法及其工程應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第一篇基礎(chǔ)篇
第1章基本遺傳算法
1．1 遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展
1．2 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論
1．3 基本遺傳算法的構(gòu)成要素
1．4 基本遺傳算法的遺傳算子
1．5 基本遺傳算法的實現(xiàn)過程
1．6 遺傳算法的特點與優(yōu)點
參考文獻
第2章多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法
2．1 多目標(biāo)優(yōu)化問題的定義和數(shù)學(xué)模型
2．2 傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法
2．3 多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法的基本框架
2．4 典型多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法
2．5 多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法中有待解決的問題
2．6 有關(guān)多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法的幾點討論
參考文獻
第3章小生境遺傳算法
3．1 基本小生境遺傳算法
3．2 克服“早熟”的改進小生境遺傳算法
參考文獻
第二篇進階篇
第4章遺傳算法的收斂效率分析
4．1 引言
4．2 GA的收斂效率指標(biāo)
4．3 基于模式的GA收斂效率分析
4．4 GA的全局收斂性
4．5 遺傳算法控制參數(shù)優(yōu)化策略
4．6 GA早熟問題的定量分析及其預(yù)防策略
參考文獻
第5章新型高效率遺傳算法設(shè)計
5．1 引言
5．2 高效率遺傳算子設(shè)計
5．3 提高非線性優(yōu)化全局收斂性的新型GA
5．4 求解非線性混合整數(shù)規(guī)劃的新型GA
5．5 求解多目標(biāo)規(guī)劃的新型GA
5．6 高效率混合GA
5．7 進化算法中的約束處理技術(shù)
參考文獻
第三篇應(yīng)用篇
第6章遺傳算法在調(diào)度問題中的應(yīng)用
第7章遺傳算法在排序問題中的應(yīng)用
第8章遺傳算法在選址問題中的應(yīng)用
第9章遺傳算法在指派問題中的應(yīng)用
第10章遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
第11章遺傳算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
第12章遺傳算法在自動控制中的應(yīng)用
第13章遺傳算法在電力系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用
參考文獻