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第一章 遗传算法的基础1

1.1 引言1

1.1.1 遗传算法的一般结构1

1.1.2 探索与扩展3

1.1.3 基于种群的搜索3

1.1.4 亚--启发式4

1.1.5 主要优点4

1.1.6 遗传算法词汇5

1.2 简单的遗传算法举例5

1.2.1 最优化问题5

1.2.2 配词问题11

1.3 编码问题13

1.4 选择15

1.4.1 采样空间15

1.4.2 采样机理17

1.4.3 选择概率19

1.4.4 选择压力22

1.5 混合遗传算法23

1.5.1 Lamarck进化23

1.5.2 元算法24

1.6 遗传算法学界的重要事件25

1.6.1 遗传算法的著作25

1.6.2 学术会议与研讨会26

1.6.3 遗传算法的杂志与杂志专集28

1.6.4 互联网上公共访问的遗传算法信息29

第二章 约束优化问题31

2.1 无约束优化31

2.1.1 Ackley函数31

2.1.2 用遗传算法极小化Ackley函数32

2.2 非线性规划35

2.2.1 满足约束36

2.2.2 惩罚函数37

2.2.3 遗传运算42

2.2.4 计算例子45

2.3 随机优化47

2.3.1 数学模型47

2.3.2 Monte Carlo仿真48

2.3.3 随机优化问题的进化程序49

2.4 非线性目标规划53

2.4.1 非线性目标规划的公式化54

2.4.2 非线性目标规划的遗传算法54

2.4.3 数值例子56

2.5 区间规划58

2.5.1 引言58

2.5.2 遗传算法62

2.5.3 数值例子66

第三章 组合优化问题68

3.1 引言68

3.2 背包问题68

3.2.1 二进制表达法69

3.2.2 顺序表达法70

3.2.3 变长表达法71

3.3 二次指派问题72

3.3.1 编码72

3.3.2 遗传算子73

3.4 最小生成树问题74

3.4.1 问题的描述75

3.4.2 树的编码75

3.4.3 遗传算法方法78

3.5 旅行商问题82

3.5.1 表达83

3.5.2 交叉算子84

3.5.3 变异算子88

3.6 影片递送问题90

3.6.1 表达90

3.6.2 遗传运算91

第四章 可靠性优化问题93

4.1 引言93

4.1.1 系统可靠性的组合特性93

4.1.2 多种失效模式的可靠性优化模型95

4.1.3 可选设计的可靠性优化模型96

4.2 可靠性优化的简单遗传算法97

4.2.1 问题的表述97

4.2.2 遗传算法与计算实例98

4.3 冗余单元和可选设计的可靠性优化101

4.3.1 问题的表述101

4.3.2 遗传算法与计算实例102

4.4 冗余混合元件的可靠性优化106

4.4.1 问题的描述106

4.4.2 遗传算法与计算实例108

4.5 模糊目标和模糊约束的可靠性优化110

4.5.1 问题的描述110

4.5.2 遗传算法与计算实例112

4.6 区间系数的可靠性优化114

4.6.1 问题的描述115

4.6.2 遗传算法117

4.6.3 计算实例119

第五章 流水车间调度问题122

5.1 引言122

5.2 两台机器的流水车间问题123

5.3 一般m台机器流水车间问题的启发方法124

5.3.1 Palmer启发式算法124

5.3.2 Gupta启发式算法124

5.3.3 CDS启发式算法125

5.3.4 RA启发式算法125

5.3.5 NEH启发式算法125

5.4 Gen-Tsujimura-Kubota方法126

5.4.1 表达方法126

5.4.2 评估函数126

5.4.3 交叉与变异126

5.4.4 实例127

5.5 Reeves方法128

5.5.1 初始种群128

5.5.2 遗传算子129

5.5.3 选择129

5.5.4 计算实例130

5.6 Ishibuchi-Yamamoto-Murata-Tanaka方法131

5.6.1 模糊流水车间问题131

5.6.2 混合式遗传算法132

5.6.3 计算实例133

第六章 作业车间调度问题135

6.1 引言135

6.2 古典作业车间模型136

6.2.1 整数规划模型137

6.2.2 线性规划模型138

6.2.3 图模型139

6.3 传统启发式方法139

6.3.1 优先分配启发式方法140

6.3.2 随机分配启发式141

6.3.3 瓶颈移动启发式方法142

6.4 作业车间调度问题的遗传算法142

6.4.1 表达方法142

6.4.2 讨论151

6.4.3 混合式遗传搜索153

6.5 Gen-Tsujimura-Kubota方法158

6.6 Cheng-Gen-Tsujimura方法160

6.7 Falkenauer-Bouffouix方法162

6.8 Dorndorf-Pesch方法163

6.9 计算结果与讨论164

第七章 机器调度问题166

7.1 引言166

7.1.1 单机调度问题166

7.1.2 提前/拖期(E/T)调度问题169

7.1.2 并行机器调度问题171

7.2 Cleveland-Smith方法173

7.2.1 遗传算子173

7.2.3 选择174

7.3 Gupta-Gupta-Kumar方法174

7.3.1 评价函数175

7.3.2 替代策略175

7.3.3 收敛性策略175

7.3.4 总体步骤175

7.4 Lee-Kim方法176

7.4.1 表达法177

7.4.2 并行子种群177

7.4.3 交叉与变异178

7.4.4 评估与选择178

7.4.5 并行遗传算法179

7.5 Cheng-Gen方法179

7.5.1 表达法与初始化179

7.5.2 交叉180

7.5.3 变异181

7.5.4 确定最好交货期183

7.5.5 评价与选择184

7.5.6 计算实例184

第八章 运输问题186

8.1 引言186

8.2 线性运输问题186

8.2.1 LTP的描述186

8.2.2 表达方式188

8.2.3 遗传运算189

8.3 双准则线性运输问题192

8.3.1 BLTP的描述192

8.3.2 评估192

8.3.3 总体过程193

8.3.4 数值实例195

8.4 双准则三维运输问题196

8.4.1 BSTP的描述196

8.4.2 初始化197

8.4.3 遗传运算198

8.4.4 数值实例199

8.5 模糊多准则三维运输问题200

8.5.1 问题描述200

8.5.2 遗传算法201

8.5.3 数值实例204

第九章 设备布局设计问题206

9.1 引言206

9.2 机器布局问题206

9.3 单行机器布局问题208

9.3.1 数学模型208

9.3.2 单行机器布局问题的遗传算法209

9.4 多行机器布局问题211

9.4.1 数学模型211

9.4.2 表达方式212

9.4.3 初始化214

9.4.4 交叉216

9.4.5 变异217

9.4.6 评估函数218

9.4.7 实例218

9.5 模糊设备布局问题220

9.5.1 设备布局问题220

9.5.2 模糊混和220

9.5.3 表达方式221

9.5.4 初始化222

9.5.5 交叉224

9.5.6 变异225

9.5.7 从染色体建立一个布局225

9.5.8 评估和选择228

9.5.9 数值实例229

第十章 工程设计中的选择专题235

10.1 资源受限项目调度问题235

10.1.1 问题描述235

10.1.2 混和遗传算法236

10.1.3 实例241

10.2 模糊车辆路径与调度问题244

10.2.1 问题描述244

10.2.2 相关的遗传算法研究248

10.2.3 混和遗传算法248

10.2.4 实验结果255

10.3 布局--分配问题257

10.3.1 布局--分配模型257

10.3.2 混和进化方法258

10.3.3 数值实例260

10.4 障碍布局--分配问题262

10.4.1 障碍布局--分配模型262

10.4.2 可行布局264

10.4.3 避免障碍的最短路径264

10.4.4 混和进化方法264

10.4.5 实例研究265

10.5 生产计划问题267

10.5.1 生产计划问题描述267

10.5.2 生产计划问题评价268

10.5.3 例子270

参考文献272