智能优化算法:RNA遗传算法

《智能优化算法：RNA遗传算法》介绍了智能优化算法中的RNA遗传算法，包括RNA遗传算法、具有茎环操作的RNA遗传算法、受蛋白质启发的RNA遗传算法、信息熵动态变异概率的RNA遗传算法、自适应策略的RNA遗传算法、发夹交叉操作RNA遗传算法的桥式吊车支持向量机建模和发夹变异操作RNA遗传算法的桥式吊车神经网络建模方法。《智能优化算法：RNA遗传算法》体现了作者在RNA遗传算法及应用方面的部分研究工作。

前言
外文缩写对照列表
第1章 绪论 1
1.1 基本遗传算法 1
1.2 遗传算法的特点 2
1.3 遗传算法的研究进展 4
1.3.1 遗传算法的理论研究 4
1.3.2 遗传算法的编码问题 5
1.3.3 求解约束问题的遗传算法 6
1.3.4 混合遗传算法 7
1.3.5 融合分子操作的遗传算法 7
1.3.6 多目标遗传算法 8
1.4 遗传算法的系统建模 10
1.5 本书的主要内容 11
参考文献 12
第2章 RNA遗传算法 17
2.1 引言 17
2.2 RNA-GA 18
2.2.1 RNA编码和解码 18
2.2.2 RNA序列基本操作算子 19
2.2.3 基本遗传算法 20
2.2.4 RNA遗传算法及操作算子 20
2.2.5 RNA-GA算法实现步骤 23
2.3 RNA-GA全局收敛性分析 23
2.4 RNA-GA性能分析 26
2.4.1 测试函数 26
2.4.2 RNA-GA参数适应性分析 29
2.4.3 RNA-GA与SGA寻优对比研究 31
2.5 小结 37
参考文献 38
第3章 具有茎环操作的RNA遗传算法 40
3.1 引言 40
3.2 srRNA-GA 41
3.2.1 编码和解码 41
3.2.2 选择操作 41
3.2.3 相似剔除操作 42
3.2.4 交叉操作 42
3.2.5 变异操作 44
3.2.6 简单局部搜索 44
3.2.7 srRNA-GA的实现步骤 45
3.3 测试函数寻优实验 46
3.3.1 测试函数 46
3.3.2 实验结果和分析 46
3.4 小结 50
参考文献 50
第4章 受蛋白质启发的RNA遗传算法 52
4.1 引言 52
4.2 PIRNA-GA 52
4.2.1 编码和解码 52
4.2.2 选择操作 54
4.2.3 交叉操作 55
4.2.4 变异操作 57
4.2.5 PIRNA-GA算法的实现 59
4.3 测试函数寻优实验 60
4.3.1 测试函数 60
4.3.2 计算结果与分析 61
4.4 小结 66
参考文献 67
第5章 信息熵动态变异概率的RNA遗传算法 69
5.1 引言 69
5.2 edmpRNA-GA 70
5.2.1 编码方式 70
5.2.2 选择操作 70
5.2.3 交叉操作 70
5.2.4 变异操作 70
5.2.5 edmpRNA-GA算法实现过程 72
5.3 约束处理 74
5.4 测试函数寻优实验 75
5.4.1 测试函数 75
5.4.2 寻优结果与分析 77
5.5 小结 79
参考文献 80
第6章 自适应策略的RNA遗传算法 82
6.1 引言 82
6.2 ARNA-GA 83
6.2.1 编码方式 83
6.2.2 遗传操作自适应策略 83
6.2.3 选择算子 85
6.2.4 交叉算子 85
6.2.5 变异算子 85
6.2.6 终止条件 87
6.2.7 ARNA-GA算法的实施步骤 87
6.3 测试函数寻优实验与结果分析 88
6.3.1 测试函数 88
6.3.2 参数设置 89
6.3.3 实验结果与分析 89
6.4 小结 93
参考文献 93
第7章 发夹交叉操作RNA遗传算法的桥式吊车支持向量机建模 95


7.1 引言 95

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