先進(jìn)遺傳算法及其工程應(yīng)用

第一篇 基礎(chǔ)篇
第1章 基本遺傳算法
1．1 遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展
1．2 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論
1．3 基本遺傳算法的構(gòu)成要素
1．4 基本遺傳算法的遺傳算子
1．5 基本遺傳算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程
1．6 遺傳算法的特點(diǎn)與優(yōu)點(diǎn)
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第2章 多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法
2．1 多目標(biāo)優(yōu)化問題的定義和數(shù)學(xué)模型
2．2 傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法
2．3 多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法的基本框架
2．4 典型多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法
2．5 多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法中有待解決的問題
2．6 有關(guān)多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法的幾點(diǎn)討論
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第3章 小生境遺傳算法
3．1 基本小生境遺傳算法
3．2 克服“早熟”的改進(jìn)小生境遺傳算法
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第二篇 進(jìn)階篇
第4章 遺傳算法的收斂效率分析
4．1 引言
4．2 GA的收斂效率指標(biāo)
4．3 基于模式的GA收斂效率分析
4．4 GA的全局收斂性
4．5 遺傳算法控制參數(shù)優(yōu)化策略
4．6 GA早熟問題的定量分析及其預(yù)防策略
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第5章 新型高效率遺傳算法設(shè)計(jì)
5．1 引言
5．2 高效率遺傳算子設(shè)計(jì)
5．3 提高非線性優(yōu)化全局收斂性的新型GA
5．4 求解非線性混合整數(shù)規(guī)劃的新型GA
5．5 求解多目標(biāo)規(guī)劃的新型GA
5．6 高效率混合GA
5．7 進(jìn)化算法中的約束處理技術(shù)
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第三篇 應(yīng)用篇
第6章 遺傳算法在調(diào)度問題中的應(yīng)用
第7章 遺傳算法在排序問題中的應(yīng)用
第8章 遺傳算法在選址問題中的應(yīng)用
第9章 遺傳算法在指派問題中的應(yīng)用
第10章 遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
第11章 遺傳算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
第12章 遺傳算法在自動(dòng)控制中的應(yīng)用
第13章 遺傳算法在電力系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)