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智能優化算法:RNA遺傳算法 版權信息
- ISBN：9787030760845
- 條形碼：9787030760845 ; 978-7-03-076084-5
- 裝幀：平裝膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能優化算法:RNA遺傳算法 本書特色
本書介紹了智能優化算法中的RNA 遺傳算法，可為人工智能、控制科學、電子信息、機械工程和計算機科學等專業相關的科研與技術人員提供參考，也可作為相關專業的高年級本科生、研究生學習智能優化算法的參考書。
智能優化算法:RNA遺傳算法 內容簡介
本書圍繞智能優化算法RNA遺傳算法這一受生物分子RNA啟發的優化思想，在原理、算法步驟及一系列RNA遺傳算法進行了詳細介紹。主要內容包括RNA遺傳算法、具有莖環算子的RNA遺傳算法、受蛋白質啟發的RNA遺傳算法、自適應RNA遺傳算法、信息熵動態變異概率RNA遺傳算法、發夾遺傳操作RNA遺傳算法、RNA遺傳算法的橋式吊車支持向量機建模、RNA遺傳算法的橋式吊車神經網絡建模等。
智能優化算法:RNA遺傳算法 目錄
目錄 前言 外文縮寫對照列表 第1章 緒論 1 1.1 基本遺傳算法 1 1.2 遺傳算法的特點 2 1.3 遺傳算法的研究進展 4 1.3.1 遺傳算法的理論研究 4 1.3.2 遺傳算法的編碼問題 5 1.3.3 求解約束問題的遺傳算法 6 1.3.4 混合遺傳算法 7 1.3.5 融合分子操作的遺傳算法 7 1.3.6 多目標遺傳算法 8 1.4 遺傳算法的系統建模 10 1.5 本書的主要內容 11 參考文獻 12 第2章 RNA遺傳算法 17 2.1 引言 17 2.2 RNA-GA 18 2.2.1 RNA編碼和解碼 18 2.2.2 RNA序列基本操作算子 19 2.2.3 基本遺傳算法 20 2.2.4 RNA遺傳算法及操作算子 20 2.2.5 RNA-GA算法實現步驟 23 2.3 RNA-GA全局收斂性分析 23 2.4 RNA-GA性能分析 26 2.4.1 測試函數 26 2.4.2 RNA-GA參數適應性分析 29 2.4.3 RNA-GA與SGA尋優對比研究 31 2.5 小結 37 參考文獻 38 第3章 具有莖環操作的RNA遺傳算法 40 3.1 引言 40 3.2 srRNA-GA 41 3.2.1 編碼和解碼 41 3.2.2 選擇操作 41 3.2.3 相似剔除操作 42 3.2.4 交叉操作 42 3.2.5 變異操作 44 3.2.6 簡單局部搜索 44 3.2.7 srRNA-GA的實現步驟 45 3.3 測試函數尋優實驗 46 3.3.1 測試函數 46 3.3.2 實驗結果和分析 46 3.4 小結 50 參考文獻 50 第4章 受蛋白質啟發的RNA遺傳算法 52 4.1 引言 52 4.2 PIRNA-GA 52 4.2.1 編碼和解碼 52 4.2.2 選擇操作 54 4.2.3 交叉操作 55 4.2.4 變異操作 57 4.2.5 PIRNA-GA算法的實現 59 4.3 測試函數尋優實驗 60 4.3.1 測試函數 60 4.3.2 計算結果與分析 61 4.4 小結 66 參考文獻 67 第5章 信息熵動態變異概率的RNA遺傳算法 69 5.1 引言 69 5.2 edmpRNA-GA 70 5.2.1 編碼方式 70 5.2.2 選擇操作 70 5.2.3 交叉操作 70 5.2.4 變異操作 70 5.2.5 edmpRNA-GA算法實現過程 72 5.3 約束處理 74 5.4 測試函數尋優實驗 75 5.4.1 測試函數 75 5.4.2 尋優結果與分析 77 5.5 小結 79 參考文獻 80 第6章 自適應策略的RNA遺傳算法 82 6.1 引言 82 6.2 ARNA-GA 83 6.2.1 編碼方式 83 6.2.2 遺傳操作自適應策略 83 6.2.3 選擇算子 85 6.2.4 交叉算子 85 6.2.5 變異算子 85 6.2.6 終止條件 87 6.2.7 ARNA-GA算法的實施步驟 87 6.3 測試函數尋優實驗與結果分析 88 6.3.1 測試函數 88 6.3.2 參數設置 89 6.3.3 實驗結果與分析 89 6.4 小結 93 參考文獻 93 第7章 發夾交叉操作RNA遺傳算法的橋式吊車支持向量機建模 95 7.1 引言 95 智能優化算法：RNA遺傳算法 viii 7.2 *小二乘支持向量機 96 7.3 發夾交叉操作RNA遺傳算法 97 7.3.1 編碼和解碼 97 7.3.2 交叉算子 97 7.3.3 變異算子 99 7.3.4 選擇算子 99 7.3.5 算法的實現步驟 99 7.4 橋式吊車支持向量機建模方法和仿真實驗結果 101 7.5 小結 104 參考文獻 104 第8章 發夾變異操作RNA遺傳算法的橋式吊車神經網絡建模 106 8.1 引言 106 8.2 RBF 神經網絡 107 8.3 發夾變異操作的RNA遺傳算法 108 8.3.1 編碼和解碼 108 8.3.2 交叉算子 108 8.3.3 變異算子 108 8.3.4 選擇算子 109 8.3.5 算法的實現步驟 109 8.4 神經網絡橋式吊車建模方法與仿真實驗結果 111 8.5 小結 115 參考文獻 115
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