如何求解問題：現代啟發(fā)式方法

I 我的三個小孩的年齡有多大?                  
 1 為何有些問題難以求解?                  
 1. 1  搜索空間的大小                  
 1. 2  給問題建模                  
 1. 3  隨時間而變化                  
 1. 4  約束                  
 1. 5  證明問題                  
 1. 6  你輝煌成就的機會                  
 1. 7  小結                  
 lI  一個模型有多重要?                  
 2  基本概念                  
 2. 1  表示方式                  
 2. 2  目標                  
 2. 3  評估函數                  
 2. 4  定義一個搜索問題                  
 2. 5  鄰域和局部最優(yōu)解                  
 2. 6  爬山法                  
 2. 7  你會落入這種圈套嗎?                  
 2. 8  小結                  
                   
 III 連鎖店里的價格是多少?                  
 3  傳統(tǒng)方法--第一部分                  
 3. 1  窮舉搜索                  
 3. 1. 1  枚舉SAT問題                  
 3. 1. 2  枚舉TSP問題                  
 3. 1. 3  枚舉NLP問題                  
 3. 2  局部搜索                  
 3. 2. 1  局部搜索和SAT問題                  
 3. 2. 2  局部搜索和TSP問題                  
 3. 2. 3  局部搜索和NLP問題                  
 3. 3  線性規(guī)劃：單純形法                  
 3. 4  小結                  
                   
 IV  這些數是什么?                  
 4  傳統(tǒng)方法--第二部分                  
 4. 1  貪婪算法                  
 4. 1. 1  貪婪算法和SAT問題                  
 4. 1. 2  貪婪算法和TSP問題                  
 4. 1. 3  貪婪算法和NLP問題                  
 4. 2  分而治之法                  
 4. 3  動態(tài)規(guī)劃法                  
 4. 4  分枝定界法                  
 4. 5  A*算法                  
 4. 6  小結                  
                   
 V  熊是什么顏色?                  
 5  跳離局部最優(yōu)                  
 5. 1  模擬退火                  
 5. 2  禁忌搜索                  
 5. 3  小結                  
                   
 VI  你的直覺如何?                  
 6  演化方法                  
 6. 1  求解SAT的演化方法                  
 6. 2  求解TSP的演化方法                  
 6. 3  求解NLP的演化方法                  
 6. 4  小結                  
                   
 VII  這些東西中有一個與眾不同                  
 7  演化算法的設計                  
 7. 1  表示方式                  
 7. 1. 1  固定長的符號向量                  
 7. 1. 2  排列                  
 7. 1. 3  有窮狀態(tài)機                  
 7. 1. 4  符號表達式                  
 7. 2  評估函數                  
 7. 3  變化算子                  
 7. 3. 1  固定長的符號向量                  
 7. 3. 2  排列                  
 7. 3. 3  有窮狀態(tài)機                  
 7. 3, 4  符號表達式                  
 7. 4  選擇                  
 7. 5  初始化                  
 7. 6  小結                  
                   
 VIII  最短路徑是什么?                  
 8  旅行商問題                  
 8. 1  尋找好的變化算子                  
 8. 2  結合局部搜索方法                  
 8. 3  其他可能性                  
 8. 3. 1  邊組裝雜交                  
 8. 3. 2  反序-雜交算子                  
 8. 4  小結                  
                   
 IX  斑馬屬誰?                  
 9  約束處理技術                  
 9. 1  概述                  
 9. 1. 1  evalf的設計                  
 9. 1. 2  evalu的設計                  
 9. 1. 3  evalf和evalu之間的關系                  
 9. 1. 4  拒絕不可行解                  
 9. 1. 5  修補不可行個體                  
 9. 1. 6  用修補后個體替換原個體                  
 9. 1. 7  懲罰不可行個體                  
 9. 1. 8  通過使用專門的表示方式和變化算于保持一個可行的種群                  
 9. 1. 9  使用譯碼器                  
 9. 1. 10  個體與約束的分離                  
 9. 1. 11  探索搜索空間的可行部分與不可行部分的邊界                  
 9. 1. 12  尋找可行解                  
 9. 2  數值優(yōu)化                  
 9. 2. 1  基于保持解的可行性的方法                  
 9. 2. 2  基于罰函數的方法                  
 9. 2. 3  基于搜索可行解的方法                  
 9. 2. 4  基于譯碼器的方法                  
 9. 2. 5  混合方法                  
 9. 3  小結                  
                   
 X  你能調整問題嗎?                  
 10  針對問題調整算法                  
 10. 1  演化算法中的參數控制                  
 10. 2  用一個NLP說明問題                  
 10. 3  控制技術的分類                  
 10. 4  參數控制方法                  
 10. 4. 1  表示方式                  
 10. 4. 2  評估函數                  
 10. 4. 3  變異算子和變異率                  
 10. 4. 4  雜交算子和雜交率                  
 10. 4. 5  父體的選擇                  
 10. 4. 6  種群                  
 10. 5  參數控制的組合形式                  
 10. 6  小結                  
                   
 XI  你能兩步制勝嗎?                  
 11  隨時間變化的環(huán)境和噪聲                  
 11. 1  動態(tài)變化的世界                  
 11. 2  現實世界是有噪聲的                  
 11. 3  小結                  
                   
 XlI  元旦是星期幾?                  
 12  神經網絡                  
 12. 1  閾神經元與線性劃分函數                  
 12. 2  前饋多層感知器的反傳                  
 12. 3  訓練與測試                  
 12. 4  遞歸網絡及其擴展結構                  
 12. 4. 1  標準遞歸網紹                  
 12. 4. 2  Hopfield網絡                  
 12. 4. 3  Boltzmann機                  
 12. 4. 4  多交互程序的網絡                  
 12. 5  采用競爭網絡進行聚類                  
 12. 6  應用神經網絡求解TSP                  
 12. 7  演化神經網絡                  
 12. 8  小結                  
                   
 XIIl  這根繩子有多長?                  
 13  模糊系統(tǒng)                  
 13. 1  模糊集                  
 13. 2  模糊集和概率測度                  
 13. 3  模糊集的運算                  
 13. 4  模糊關系                  
 13. 5  設計模糊控制器                  
 13. 6  模糊聚類                  
 13. 7  模糊神經網絡                  
 13. 8  模糊TSP                  
 13. 9  演化模糊系統(tǒng)                  
 13. 10  小結                  
                   
 XIV  你喜歡簡單的解決辦法嗎?                  
 14  混合系統(tǒng)                  
 15  總結                  
 附錄A  概率與統(tǒng)計                  
 A. 1  概率的基本概念                  
 A. 2  隨機變量                  
 A. 2. 1  離散型隨機變量                  
 A. 2. 2  連續(xù)型隨機變量                  
 A. 3  隨機變量的描述性統(tǒng)計量                  
 A. 4  極限定理與極限不等式                  
 A. 5  隨機變量的相加                  
 A. 6  在計算機中產生隨機數                  
 A. 7  估計                  
 A. 8  統(tǒng)計的假設檢驗                  
 A. 9  線性回歸                  
 A. 10  小結                  
 附錄B  問題與項目                  
 B. 1  嘗試一些實際問題                  
 B. 2  報道采用啟發(fā)式方法的計算實驗                  
 參考文獻