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內容簡介： 进化算法是一种人工智能.自然界中观察到的诸如自然*择、物种迁移、鸟群、人类文化、和蚁群等优化过程启发我们开发出进化算*.本书讨*进化优化算*的理*、历史、数学和编程.主要包括遗传算法、遗传规划、蚁群优化、粒子群优化、差分进化、基于生物地理学优化以及**多种算法.?以一种直观但理论上严谨的方式介绍进化算法，同时重视算法的实施.?仔细讨论了较新的进化算法，包括*向学*、人工鱼群、细菌觅食以及**多种算法.?每章都配有练习题，教师可以在线获得习题**.?借*简*的例子帮*读者直观理解理论.?从作者的网页上可以得到主要的源代码.?介绍分析进化算法的数学技巧，包括马尔可夫建模和动态系统建模.本书适合作为高年级**生和***的教材，对工程和计算机科学领域的研究人员也大有裨益. 目錄： 致谢 缩写 篇进化优化引论 章绪论 1.1术语 1.2又一本关于进化算法的书 1.3先修课程 1.4家庭作业 1.5符号 1.6本书的*纲<*r>1.7基于本书的课程 第2章优化 2.1无约束优化 2.2约束优化 2.3多目标优化 2.4多峰优化 2.5组合优化 2.6爬山法 2.6.1有偏优化算法 2.6.2****仿真的重要* 2.7智能 2.7.1自适应 2.7.2随机* 2.7.3交流 2.7.4反馈 2.7.5探索与开发 2.8总结 习题 第二篇经典进化算法 第3章遗传算法 3.1遗传*的*史 3.1.1查尔斯？达尔文 3.1.2格雷戈尔？孟德尔 3.2遗传学 3.3遗传算法的历史 3.4一个简*的二进制遗传算法 3.4.1用于机器人设计的遗传算法 3.4.2*择与交*<*r>3.4.3变异 3.4.4遗传算法的总结 3.4.5遗传算法的参数调试及其例子 3.5简*的连续遗传算法 3.6总结 习题 第4章遗传算法的数学模型 4.1图式理论 4.2马尔可夫链 4.3进化算法的马尔可夫模型的符号 4.4遗传算法的马尔可夫模型 4.4.1*择 4.4.2变异 4.4.3交*<*r>4.5遗传算法的动态系统模型 4.5.1*择 4.5.2变异 4.5.3交*<*r>4.6总结 习题 第5章进化规划 5.1连续进化规划 5.2有限状态机优化 5.3离散进化规划 5.4囚徒困境 …… 第三篇较新的进化算法 第四篇优化问题的特殊类型 第五篇附录

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