JAVA遗传算法编程 ＝ GENETIC ALGORITHMS IN JAVA BASICS【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

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第1章 简介1

1.1 什么是人工智能2

1.2 生物学类比3

1.3 进化计算的历史4

1.4 进化计算的优势5

1.5 生物进化7

生物进化的一个实例8

1.6 基本术语10

术语10

1.7 搜索空间11

1.7.1 适应度景观12

1.7.2 局部最优14

1.8 参数17

1.8.1 变异率17

1.8.2 种群规模18

1.8.3 交叉率19

1.9 基因表示19

1.10 终止20

1.11 搜索过程20

1.12 参考文献22

第2章 实现一个基本遗传算法23

2.1 实现之前23

2.2 基本遗传算法的伪代码24

2.3 关于本书的代码示例25

2.4 基本实现26

2.4.1 问题27

2.4.2 参数27

2.4.3 初始化29

2.4.4 评估35

2.4.5 终止检查38

2.4.6 交叉41

2.5 轮盘赌选择41

2.6 交叉方法42

2.7 交叉伪代码43

2.8 交叉实现44

2.8.1 精英主义48

2.8.2 变异50

2.8.3 执行53

2.9 小结55

2.10 练习56

第3章 机器人控制器57

3.1 简介57

3.2 问题58

3.3 实现59

3.3.1 开始之前59

3.3.2 编码60

3.3.3 初始化64

3.3.4 评估73

3.3.5 终止检查87

3.3.6 选择方法和交叉91

3.4 锦标赛选择91

3.5 单点交叉93

执行99

3.6 小结101

3.7 练习102

第4章 旅行商103

4.1 简介103

4.2 问题105

4.3 实现106

4.3.1 开始之前106

4.3.2 编码106

4.3.3 初始化107

4.3.4 评估111

4.3.5 终止检查117

4.3.6 交叉118

4.3.7 变异124

4.3.8 执行126

4.4 小结131

4.5 练习132

第5章 排课134

5.1 简介134

5.2 问题135

5.3 实现136

5.3.1 开始之前137

5.3.2 编码137

5.3.3 初始化138

5.3.4 执行类158

5.3.5 评估167

5.3.6 终止169

5.3.7 变异172

5.3.8 执行174

5.4 分析和改进179

5.5 小结182

5.6 练习182

第6章 优化183

6.1 自适应遗传算法183

6.1.1 实现184

6.1.2 练习188

6.2 多次启发188

6.2.1 实现189

6.2.2 练习190

6.3 性能改进191

6.3.1 适应度函数设计191

6.3.2 并行处理191

6.3.3 适应度值散列193

6.3.4 编码197

6.3.5 变异和交叉方法197

6.4 小结198