遗传算法 理论、应用与软件实现pdf

图书网 2018年1月6日15:53:2233.3K1

遗传算法 理论、应用与软件实现 内容简介

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法,由于其具有健壮性,特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的和 非线性问题,本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论,重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展,全书共分11章,第1章概述了遗传算法的产生与发 展、基本思想、基本操作以及应用情况,第2章介绍了基本遗传算法,第3章论述了遗传算法的数学基础,第4章分析了遗传算法的多种改进方法,第5章初步介绍 了进化计算理论体系,第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题,第7章介绍了遗传算法应用于组合优化问题,第8章介绍了遗传算法应用于机器学习,第9章讨 论了遗传算法在智能控制中的应用,第10章讨论了遗传算法与人工生命研究的相关问题,第11章介绍了遗传算法在图像处理、模式识别中的应用,本书可供从事 计算智能、自动控制、图像处理与模式识别、系统工程、优化设计、高性能计算等专业领域的研究人员阅读,也可供研究生及高年级大学生参考。

遗传算法 理论、应用与软件实现 目录

前言

第1章 遗传算法简介

第2章 基本遗传算法

第3章 遗传算法的数学基础

第4章 遗传算法的改进

第5章 进化计算初步

第6章 遗传算法与数值优化

第7章 遗传算法与组合最优化

第8章 遗传算法与机器学习

第9章 遗传算法与智能控制

第10章 遗传算法与人工生命

第11章 遗传算法与图像处理、模式识别

附录

有关遗传算法及进化计算的国际学术组织及其活动情况

源程序清单

名词术语中英文对照

遗传算法 理论、应用与软件实现 精彩文摘

遗传算法(Genetic Algorithms, GA)研究的历史比较短,20世纪60年代末期到70年代初期,主要由美国Michigan大学的John Holland与其同事、学生们研究形成了一个较完整的理论和方法,从试图解释自然系统中生物的复杂适应过程入手,模拟生物进化的机制来构造人工系统的模型。随后经过20余年的发展,取得了丰硕的应用成果和理论研究的进展,特别是近年来世界范围形成的进化计算热潮,计算智能已作为人工智能研究的一个重要方向,以及后来的人工生命研究兴起,使遗传算法受到广泛的关注。从1985年在美国卡耐基·梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议(International Conference on Genetic Algorithms: ICGA' 85 ),到1997年5月IEEE的Transactions on Evolutionary Computation创刊,遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。本章在介绍遗传算法的产生和发展历史之后,概述了遗传算法的基本理论和应用情况。

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          @ hdpk 多谢支持,欢迎常来!图书网不负所望

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          最近程序设计需要了解遗传算法,来找本书看看