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遗传算法的基本理论与应用


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遗传算法的基本理论与应用
  • 书号:7030099605
    作者:李敏强
  • 外文书名:
  • 装帧:
    开本:B5
  • 页数:436
    字数:506000
    语种:
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2002-03-21
  • 所属分类:TN4 微电子学、集成电路(IC)
  • 定价: ¥45.00元
    售价: ¥35.55元
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本书旨在系统地介绍遗传算法的理论、应用和发展,共包括9个章节的内容.
首先,本书讲述了遗传算法的起源、历程和主要研究方向,介绍了遗传算法的基本原理。其次,讨论了遗传算法的一般收敛性理论,遗传算法的马尔可夫链模型和收敛性分析,遗传算法的随机泛函分析。还介绍了遗传算法的模式理论,特别是遗传算法的模式欺骗性理论,以及欺骗问题的实验分析;并详细讨论了微观遗传策略-遗传算子的分析与设计,以及微观遗传策略中的参数设置和适应性微观遗传策略的设计。讨论了宏观遗传策略-遗传算法结构分析与设计。接下来介绍了遗传算法在知识获取中的应用,特别是概念学习和特征提取的遗传算法方法。讨论了遗传规划的原理、方法和收敛性分析,及其在典型问题中的应用。最后,介绍了遗传算法的发展-进化计算的原理与方法,给出了进化算法的一般框架和收敛性分析、讨论了NFL定理的意义,以及浮点实数编码的遗传算法在求解约束优化问题中的应用。附录中给出了一组典型的性能测试函数。
本书可以作为信息技术和管理科学专业的研究生教材,亦可供有关科研人员和工程技术人员阅读参考。
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目录

  • 前言
    第一章 概述
    1.1从生物进化到进化计算
    1.2遗传算法的特征与发展
    1.3遗传算法理论研究
    1.4遗传算法的应用
    本章附录:遗传算法的基本术语
    第二章 遗传算法的基本原理
    2.1复杂系统的适应过程
    2.2遗传算法的基本描述
    2.3遗传算法的模式理论
    2.4遗传算法与其他搜索技术的比较
    2.5遗传算法计算实例
    第三章 遗传算法的随机理论与分析
    3.1遗传算法的一般收敛性理论
    3.2遗传算法的马尔可夫链模型
    3.3齐次遗传算法收敛性分析
    3.4遗传算法的收敛速率分析
    3.5广义退火遗传算法的收敛性
    3.6遗传算法的随机泛函分析
    第四章 遗传算法的模式理论与分析
    4.1遗传算法的模式收敛性分析
    4.2遗传算法模式欺骗问题分析
    4.3遗传算法模式欺骗性的充分条件
    4.4模式欺骗问题的实验分析
    第五章 遗传算子的分析与设计
    5.1群体的分析与设计
    5.2选择算子的性质分析
    5.3交叉算子的性质分析
    5.4变异算子的性质分析
    5.5微观遗传策赂中的参数设置
    5.6适应性微观遗传策略的设计
    第六章 遗传算法结构分析与设计
    6.1适应函数的复杂性分析
    6.2单纯多群体遗传算法
    6.3协同多群体遗传算法
    6.4遗传算法与位爬山算法的结合
    6.5组合优化问题的混合遗传算法
    6.6并行遗传算法
    第七章 遗传算法与知识获取
    7.1基于数据库的知识发现
    7.2CS-1系统与LS-1系统
    7.3描述性概念的学习方法
    7.4概念学习的模型表示
    7.5CNF范式规则学习的GA方法
    7.6DNF范式规则学习的GA方法
    7.7概念学习中的特征提取
    7.8基于GA的特征选择
    7.9基于GA的特征变换
    7.10基于GA的一种自动聚类方法
    第八章 遗传规划及其应用
    8.1遗传规划的基本原理与方法
    8.2遗传规划的收敛性分析
    8.3遗传规划/遗传算法在复合地基承载力计算中的应用
    8.4遗传规划在混沌时间序列预测中的应用
    8.5基于遗传规划的确定性模式分类器
    第九章 进化算法的原理与方法
    9.1进化算法的一般框架
    9.2进化算法的自适应机制
    9.3基于实数编码的遗传算法的收敛性
    9.4进化规划和进化策略的收敛性
    9.5不采用精英个体保留策略的进化算法的收敛性
    9.6关于NFL定理的推导与讨论
    9.7进化规划和进化策略中三种变异算子的性质和比
    9.8用FGA求解约束优化问题
    附录 GA性能测试函数
    主要参考文献
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