图书介绍
遗传算法的基本理论与应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 李敏强等著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：7030099605
- 出版时间：2002
- 标注页数：425页
- 文件大小：18MB
- 文件页数：434页
- 主题词：
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图书目录
前言1
第一章 概述1
1.1 从生物进化到进化计算1
1.2 遗传算法的特征与发展4
1.3 遗传算法理论研究8
1.4 遗传算法的应用13
本章附录:遗传算法的基本术语15
第二章 遗传算法的基本原理17
2.1 复杂系统的适应过程18
2.2 遗传算法的基本描述26
2.3 遗传算法的模式理论47
2.4 遗传算法与其他搜索技术的比较59
2.5 遗传算法计算实例66
第三章 遗传算法的随机理论与分析75
3.1 遗传算法的一般收敛性理论75
3.2 遗传算法的马尔可夫链模型82
3.3 齐次遗传算法收敛性分析94
3.4 遗传算法的收敛速率分析98
3.5 广义退火遗传算法的收敛性102
3.6 遗传算法的随机泛函分析115
第四章 遗传算法的模式理论与分析120
4.1 遗传算法的模式收敛性分析120
4.2 遗传算法模式欺骗问题分析133
4.3 遗传算法模式欺骗性的充分条件148
4.4 模式欺骗问题的实验分析158
第五章 遗传算子的分析与设计163
5.1 群体的分析与设计163
5.2 选择算子的性质分析175
5.3 交叉算了的性质分析185
5.4 变异算子的性质分析199
5.5 微观遗传策略中的参数设置204
5.6 适应性微观遗传策略的设计208
第六章 遗传算法结构分析与设计216
6.1 适应函数的复杂性分析218
6.2 单纯多群体遗传算法230
6.3 协同多群体遗传算法233
6.4 遗传算法与位爬山算法的结合244
6.5 组合优化问题的混合遗传算法247
6.6 并行遗传算法253
第七章 遗传算法与知识获取262
7.1 基于数据库的知识发现262
7.2 CS-1系统与LS-1系统268
7.3 描述性概念的学习方法270
7.4 概念学习的模型表示274
7.5 CNF范式规则学习的GA方法283
7.6 DNF范式规则学习的GA方法289
7.7 概念学习中的特征提取297
7.8 基于GA的特征选择301
7.9 基于GA的特征变换306
7.10 基于GA的一种自动聚类方法310
8.1 遗传规划的基本原理与方法316
第八章 遗传规划及其应用316
8.2 遗传规划的收敛性分析324
8.3 遗传规划/遗传算法在复合地基承载力计算中的应用331
8.4 遗传规划在混沌时间序列预测中的应用336
8.5 基于遗传规划的确定性模式分类器343
第九章 进化算法的原理与方法349
9.1 进化算法的一般框架349
9.2 进化算法的自适应机制360
9.3 基于实数编码的遗传算法的收敛性364
9.4 进化规划和进化策略的收敛性370
9.5 不采用精英个体保留策略的进化算法的收敛性373
9.6 关于NFL定理的推导与讨论374
9.7 进化规划和进化策略中三种变异算子的性质和比较379
9.8 用FGA求解约束优化问题387
附录 GA性能测试函数399
主要参考文献404