遺傳算法：理論、應用與軟件實現(xiàn)

定　價：￥40.00

作　者：	王小平，曹立明著
出版社：	西安交通大學出版社
叢編項：	理論.應用與軟件實現(xiàn)
標　簽：	科技算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 程序語言與軟件開發(fā) 計算機與互聯(lián)網(wǎng)

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ISBN：	9787560514482	出版時間：	2002-01-01	包裝：	簡裝本
開本：	26cm＋光盤1片	頁數(shù)：	344	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和進化機制發(fā)展起來的高度并行、隨機、自適應搜索算法。由于其具有健壯性，特別適合于處理傳統(tǒng)搜索算法解決不好的復雜的和非線性問題。以遺傳算法為核心的進化算法已與模糊系統(tǒng)理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一起成為計算智能研究中的熱點，受到許多學科的共同關(guān)注。本書全面系統(tǒng)地介紹了遺傳算法的基本理論，重點介紹了遺傳算法的經(jīng)典應用和國內(nèi)外的新發(fā)展。全書共分11章。第1章概述了遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展、基本思想、基本操作以及應用情況；第2章介紹了基本遺傳算法；第3章論述了遺傳算法的數(shù)學基礎(chǔ)；第4章分析了遺傳算法的多種改進方法；第5章初步介紹了進化計算理論體系；第6章介紹了遺傳算法應用于數(shù)值代化問題；第7章介紹了遺傳算法應用于組合優(yōu)化問題；第8章介紹了遺傳算法應用于機器學習；第9章討論了遺傳算法在智能控制中的應用；第10章討論了遺傳算法與人工生命研究的相關(guān)問題；第11章介紹了遺傳算法在圖像處理、模式識別中的應用。本書可供從事計算智能、自動控制、圖像處理與模式識別、系統(tǒng)工程、優(yōu)化設(shè)計、高性能計算等專業(yè)領(lǐng)域的研究人員閱讀，也可供研究生及高年級大學生參考。

作者簡介

暫缺《遺傳算法：理論、應用與軟件實現(xiàn)》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章遺傳算法簡介
1.1 遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展
1.2 遺傳算法概要
1.3 遺傳算法的基本操作
1.4 遺傳算法的應用情況
參考文獻
第2章基本遺傳算法
2.1 簡單函數(shù)優(yōu)化的實例
2.2 遺傳基因型
2.3 適應度函數(shù)及其尺度變換
2.4 遺傳操作
2.5 算法設(shè)計與實現(xiàn)
參考文獻
第3章遺傳算法的數(shù)學基礎(chǔ)
3.1 模式定理
3.2 Walsh模式變換
3.3 非均勻Walsh模式變換
3.4 欺騙問題
3.5 遺傳算法動態(tài)分析
參考文獻
第4章遺傳算法的改進
4.1 分層遺傳算法
4.2 CHC算法
4.3 mesy GA
4.4 自適應遺傳算法
4.5 基于小生境技術(shù)的遺傳算法
4.6 混合遺傳算法
4.7 并行遺傳算法
參考文獻
第5章進化計算初步
5.1 進化計算理論的基本框架
5.2 進化策略
5.3 進化規(guī)劃
5.4 遺傳程序設(shè)計
參考文獻
第6章遺傳算法與數(shù)值優(yōu)化
6.1 最優(yōu)化問題
6.2 只含上、下限約束的最優(yōu)化問題
6.3 優(yōu)化的約束問題解決
6.4 多目標優(yōu)化問題
參考文獻
第7章遺傳算法與組合最優(yōu)化
7.1 巡回旅行商問題
7.2 作業(yè)調(diào)度問題
7.3 背包問題
參考文獻
第8章遺傳算法與機器學習
8.1 基于遺傳算法的機器學習
8.2 密歇根方法
8.3 匹茨堡方法
8.4 學習與進貨之間的交互
參考文獻
第9章遺傳算法與智能控制
9.1 線性系統(tǒng)辨識
9.2 非線性系統(tǒng)辨識
9.3 控制系統(tǒng)設(shè)計自動化和高性能實現(xiàn)
9.4 基于遺傳算法優(yōu)化的模糊控制
9.5 遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
9.6 混合軟計算技術(shù)
參考文獻
第10章遺傳算法與人工生命
10.1 人工生命概述
10.2 基于遺傳算法的人工生命模型設(shè)計
10.3 蟻群協(xié)作覓食模擬模型
10.4 免疫系統(tǒng)模型
10.5 進化硬件問題
10.6 進貨對策論
參考文獻
第11章遺傳算法與圖像處理、模式識別
11.1 圖像歪斜校準
11.2 圖像分割
11.3 圖像基元識別與提取
參考文獻
附錄
I 有關(guān)遺傳算法及進貨計算的國際學術(shù)組織及其活動情況
II 源程序清單
III 名詞術(shù)語中英文對照