內容簡介
進化算法是一類直接的、隨機搜尋的最佳化算法，它是基於進化論的思想而產生的一類新型最佳化方法。《進化計算的理論和方法》在介紹進化算法基本原理、方法和理論的基礎上，也介紹了一些新的進化算法。《進化計算的理論和方法》共分9章。第1章介紹了進化算法的產生背景、主要特點、發展趨勢及其4個主要分支；第2章介紹了進化算法的基本原理、模式定理、積木塊假設和編碼規則等；第3章介紹了經典遺傳算法的收斂性分析；第4章介紹了求解無約束全局最佳化問題的傳統遺傳算法及三種新的進化算法：基於平滑技術的進化算法，正交遺傳算法，以及基於水平集進化和拉丁方的進化算法；第5章介紹了求解約束全局最佳化問題的傳統遺傳算法、一個基於新的罰函式模型的進化算法，以及解無約束和約束全局最佳化問題的進化策略；第6章介紹了求解組合最佳化問題的進化算法；第7章介紹了多目標最佳化問題的基本概念、求解多目標最佳化問題的傳統進化算法，以及新的進化算法、算法性能的度量，並且介紹了一個求解動態多目標最佳化問題新的進化算法；第8章介紹了一種求解非線性雙層規劃問題新的進化算法；第9章介紹了進化算法的收斂性理論，對文獻中出現的一些不同形式的收斂性結果進行了歸納和總結。
《進化計算的理論和方法》可作為工程類各專業、運籌學專業和管理學科各專業研究生教材，也可供相關科研人員和工程技術人員參考。
目錄
《進化計算的理論和方法》
前言
第1章 緒論
1.1 進化算法產生的背景
1.2 進化算法傳統的4個分支
1.2.1 遺傳算法
1.2.2 進化策略
1.2.3 進化規劃
1.2.4遺傳程式設計
1.3 進化算法的主要特點及發展趨勢
第2章 進化計算的基本原理
2.1 經典遺傳算法簡介
2.2 模式定理
2.3 積木塊假設
2.4 編碼規則、群體的設定及適應度函式的尺度化
2.5 文獻中經常出現的一些遺傳運算元簡介
第3章 經典遺傳算法的收斂性
3.1 經典遺傳算法回顧及相關概念
3.2 經典遺傳算法的馬爾可夫鏈分析
第4章 解無約束全局最佳化問題的進化算法
.4.1 解無約束最佳化問題的傳統遺傳算法
4.1.1 實數編碼
4.1.2 實數編碼中常見的遺傳運算元
4.1.3 解無約束最佳化的步驟
4.2 一種基於平滑技術的進化算法
4.2.1 平滑技術
4.2.2 設計新的進化運算元
4.2.3 新的進化算法及其收斂性
4.2.4 用於平滑技術的圓形或球面搜尋方法
4.3 正交遺傳算法
4.3.1 預備知識
4.3.2 正交遺傳算法
4.3.3 數值實驗和結論
4.4 基於水平集進化與拉丁方的進化算法
4.4.1 概念、假設和相關結論
4.4.2 一種新的理論算法模型及其全局收斂性
4.4.3 一個新的基於水平集進化與拉丁方的進化算法
4.4.4 新的進化算法的全局收斂性
4.4.5 模擬結果
第5章 解約束全局最佳化問題的進化算法
5.1 解約束最佳化問題的傳統遺傳算法
5.2 基於新的罰函式模型的一個進化算法
5.3 收斂性分析
5.4 仿真實驗及分析
5.5 解約束或無約束最佳化問題的進化策略
第6章 求解組合最佳化問題的進化算法
6.1 求解TSP問題的傳統進化算法
6.2 求解運輸問題的傳統進化算法
6.3 求解其他離散問題的傳統進化方法
6.4 求解tsp問題的一個新的進化算法
第7章 多目標最佳化的進化算法
7.1 基本概念簡介
7.2 一些典型方法簡介
7.3 基於均勻權向量組的加權進化算法
7.4 多目標最佳化算法性能的度量
7.5 動態多目標最佳化算法
第8章 求解非線性雙層規劃的進化算法
8.1 引言
8.2 轉化為等價的單目標最佳化問題
8.3 新的進化算法
8.4 全局收斂性
8.5 仿真結果
第9章 進化算法的收斂理論
9.1 基本概念及相關理論簡介
9.2 收斂性的充分條件介紹
9.3 收斂性的兩個特殊充分條件
9.4 兩個收斂性充分條件用於一些特定算法的收斂性分析
9.5 不採用精英保留策略的進化算法收斂性
9.6 進化算法收斂速度和強凸函式
9.7 實數編碼，搜尋空間為rn或s rn上的進化算法的收斂性
9.8 進化算法的收斂準則
參考文獻
