遗传算法原理与应用实例
出版时间：2010年版
内容简介
《遗传算法原理与应用实例》是解决复杂空间性能指标优化问题的智能计算方法，近年来已经在很多领域中得到成功的应用。《遗传算法原理与应用实例》主要结合应用实例系统讨论、介绍遗传算法原理及其应用，主要内容包括：遗传算法的基本原理和数学机理、解决连续问题优化的遗传算法和分布式遗传算法、遗传算法的实现技术、遗传算法应用实例，并给出了两个典型的遗传算法源程序。《遗传算法原理与应用实例》在详细介绍遗传算法理论与方法的同时，还给_出了基于遗传算法的费托合成反应动力学模型参数优化的详细设计应用。《遗传算法原理与应用实例》除包含编者近年来在山西省教育厅科技开发项目基金资助下取得的一些工作成果外，还汇集了国内外一些专家学者的最新研究成果。
《遗传算法原理与应用实例》内容自成体系，无需太多预备知识。可供高等学校计算数学、计算化学和计算机科学技术等专业的高年级本科生和研究生学习，也可供理工科其他专业和管理专业的师生参考，还可供利用计算机从事优化和管理工作的科技人员阅读参考。
目录
第1章 绪论
1.1 从生物进化到遗传算法
1.2 遗传算法的描述
1.3 表示方案的实例
1.3.1 工程设计的最优化
1.3.2 人工蚁问题
1.4 遗传算法的特点
1.5 遗传算法的发展简史
1.6 遗传算法的研究内容及前景
1.7 遗传算法的应用
第2章 遗传算法的基本原理
2.1 复杂系统的适应过程
2.1.1 复杂系统的适应性
2.1.2 适应过程的数学模型
2.2 遗传算法的基本描述
2.2.1 整体优化问题
2.2.2 遗传算法的基本流程
2.2.3 遗传编码
2.2.4 适应函数（评价函数）
2.2.5 遗传算子
2.2.6 群体设定
2.2.7 初始化群体
2.2.8 终止循环的条件
2.2.9 标准遗传算法的流程
2.2.10 控制参数和选择
2.2.11 遗传算法的性能评估
2.3 遗传算法的模式理论
2.3.1 模式与模式空间
2.3.2 模式生存模型
2.3.3 双臂赌机分析
2.3.4 基因模块假设
2.3.5 模式处理与隐含并行性
2.3.6 模式处理与遗传算子的性能
2.4 遗传算法与其他搜索技术的比较
2.4.1 启发式随机搜索技术的基本功能
2.4.2 局域搜索技术
2.4.3 模拟退火算法
2.4.4 遗传算法搜索
2.4.5 启发式搜索技术比较
2.5 遗传算法计算实例
2.5.1 单调连续函数
2.5.2 One-Max函数
2.5.3 皇家大道问题
2.6 遗传算法杂交率与变异率关系的研究
2.6.1 研究方法简述
2.6.2 算例
2.6.3 应用
2.6.4 结论
第3章 遗传算法数学机理分析
3.1 遗传算法的基本定理
3.2 隐含并行性
3.3 Walsh模式变换
3.3.1 Walsh函数
3.3.2 用Walsh函数表示模式平均适应度
3.3.3 Walsh系数与异位显性（epistasis）
3.4 非均匀Walsh模式变换
3.5 最小欺骗问题
3.6 遗传算法欺骗问题的分析与设计
……
第4章 解连续优化问题的遗传算法
第5章 分布式遗传算法研究
第6章 遗传算法的实现技术
第7章 遗传算法应用实例
参考文献
