实用遗传算法第二版:MATLAB实现与混合优化
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更新于2024-08-02
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"Practical Genetic Algorithms second edition" 是一本关于遗传算法及其在工程和科学领域应用的书籍,由 Randy L. Haupt 和 Sue Ellen Haupt 合著。本书第二版新增了 MATLAB 代码,深入讨论了混合遗传算法,并提供了比第一版更多的实例。
**遗传算法**(Genetic Algorithms)是一种受生物进化过程启发的优化技术,它模拟了自然选择、遗传和突变等生物学过程来搜索问题空间中的最优解。遗传算法通常用于解决复杂的、多模态的优化问题,它们能够处理非线性、非凸和约束条件下的问题。
**优化**(Optimization)是寻找数学模型中最佳参数的过程,目标是最大化或最小化一个函数。遗传算法在优化领域的应用是通过编码个体(代表可能的解决方案),并使用适应度函数来评估这些个体的优劣,进而通过选择、交叉和变异操作迭代地改进种群。
**MATLAB** 是一种广泛使用的数值计算软件,它提供了一个强大的环境来进行数值分析、符号计算、数据可视化和算法开发。在本书中,MATLAB 代码的提供使得读者可以直接实践和理解遗传算法的实现细节,加深对算法原理的理解。
**混合遗传算法**(Hybrid Genetic Algorithms)是结合了其他优化技术(如局部搜索、模拟退火、粒子群优化等)的遗传算法,旨在克服纯遗传算法可能遇到的早熟收敛和局部最优问题。通过结合多种策略,混合算法通常能更有效地探索解决方案空间,提高找到全局最优解的可能性。
书中内容包括但不限于以下几个方面:
1. **遗传算法基础**:介绍遗传算法的基本概念,如编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作,以及如何初始化种群。
2. **MATLAB实现**:通过具体的MATLAB代码示例,演示如何编程实现遗传算法,帮助读者掌握实际操作。
3. **问题实例**:提供各种工程和科学问题的应用实例,如电路设计、调度问题、机器学习等,展示遗传算法的实际应用效果。
4. **混合算法**:探讨如何构建和设计混合遗传算法,以及如何选择和调整组合的优化方法。
5. **性能评估**:讨论如何评估遗传算法的性能,包括收敛速度、解决方案质量和稳定性。
6. **应用领域**:涵盖多个学科的应用,如统计计算、仿真、系统科学、智能与模糊系统等,显示遗传算法的广泛适用性。
这本书适合统计学家、计算机科学家、工程师以及对优化问题感兴趣的读者。无论是作为课程教材还是自学指南,它都能提供深入而实用的知识,帮助读者理解和应用遗传算法来解决实际问题。
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2009-12-28 上传
2012-01-11 上传
2019-01-28 上传
ygz0515
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