进化计算导论(第2版)(精)

进化计算（EC）是基于 生物演化原理（如自然选择 和基因遗传）进行问题求解 的系列技术的总称，已经广 泛应用于复杂问题求解，覆 盖范围从国防武器装备研制 、工业过程优化运行和商业 智能决策的实际应用问题到 众多理论领域的科学研究前 沿难题均有涉猎。 《进化计算导论（第2版 ）》详细阐述了EC的基础 知识、方法论问题和高级技 术等内容，包括：为什么要 进行EC研究的问题的提出 ，EC的起源与定义，EC的 组成部分，流行进化算法（ EA）的介绍与比较，EA的 参数调整、控制及运用问题 ，以及文化基因EA、面向 非平稳和噪声函数的EA优 化算法、多目标EA、EA约 束处理、交互式EA、协同 进化系统、EC基础理论、 进化机器人等内容。该书的 创新之处在于将EC表述为 面向应用问题可以使用的技 术而不仅仅是面向理论问题 用于研究的技术，并且给出 了广泛学科范围内的研究人 员都感兴趣的当前热点流行 智能优化技术。 《进化计算导论（第2版 ）》读者包括国防武器装备 研制和国防大数据智能分析 相关部门的管理人员和工程 技术人员、普通高等院校的 研究生和高年级本科生，以 及进行工业过程优化运行、 商业过程智能决策的工程实 践和科研人员等。同时，该 书还适合于从事仿生设计和 优化问题求解的不同学科领 域的实践者与研究者进行自 学。

第一部分 进化计算基础知识 第1章 问题的提出 1.1 优化、建模和仿真问题 1.1.1 优化问题 1.1.2 建模问题 1.1.3 仿真问题 1.2 搜索问题 1.3 优化与约束满足 1.4 著名NP问题 第2章 进化计算：起源 2.1 主要进化计算隐喻 2.2 发展简史 2.3 生物灵感 2.3.1 达尔文进化论 2.3.2 遗传学 2.3.3 结合 2.4 为什么需要进化计算 第3章 进化算法：定义 3.1 进化算法是什么？ 3.2 进化算法的组成 3.2.1 问题表示（个体定义） 3.2.2 评估函数（适应度函数） 3.2.3 种群 3.2.4 父代选择机制 3.2.5 变异操作（突变和重组） 3.2.6 生存选择机制（替代） 3.2.7 种群初始化 3.2.8 进化终止条件 3.3 进化循环的手动推演 3.4 应用实例 3.4.1 八皇后问题 3.4.2 背包问题 3.5 进化算法操作 3.6 自然进化与人工进化 3.7 进化计算、全局优化和其它搜索问题 第4章 表示、突变和重组操作 4.1 表示和变异操作的角色 4.2 二进制表示 4.2.1 二进制表示的突变 4.2.2 二进制表示的重组操作 4.3 整数表示 4.3.1 整数表示的突变操作 4.3.2 整数表示的重组操作 4.4 实数或浮点数表示 4.4.1 实数表示的突变操作 4.4.2 实数表示的自我一自适应突变操作 4.4.3 实数表示的重组操作算子 4.5 排列表示 4.5.1 排列表示的突变操作 4.5.2 排列表示的重组操作 4.6 树形表示 4.6.1 树形表示的突变操作 4.6.2 树形表示的重组操作 第5章 适应度、选择和种群管理 5.1 种群管理模型 5.2 父代选择 5.2.1 适应度比例选择 5.2.2 排序选择 5.2.3 实现选择概率 5.2.4 锦标赛选择 …… 第二部分 进化计算方法论问题 第三部分 进化算法高级技术 参考文献