| 本书系统地阐述了二进制编码遗传算法、格雷码编码遗传算法、实数编码遗传算法、自然数编码遗传算法、BP人工神经网络、RBF人工神经网络、模糊评价等智能算法的基本理论和计算技术及其在资源环境系统建模中的最新研究成果。在理论方面：建立了各种编码的改进遗传算法及两点杂交、两点变异格雷码加速遗传算法的模式定理；将遗传算法与单纯形算法、模式搜索算法、模拟退火方法等有机地联系起来，建立了多种混合智能算法；将遗传算法与BP人工神经网络、模糊数学、物元分析技术、投影寻踪技术和多目标决策技术有机地结合起来，建立了遗传优化BP人工神经网络模型、遗传优化模糊评价模型、遗传优化物元模型、遗传投影寻踪倒s型评价模型、遗传投影寻踪插值模型和遗传理想区间模型。在应用方面：将改进的遗传算法和改进的模拟退火算法应用于高度非线性、多峰值等复杂资源环境系统优化；将人工神经网络应用于资源环境系统预测；将遗传算法、人工神经网络和模糊评价方法应用于资源环境系统评价。本书给出了大量的数值模拟例子和建模实例，是理论联系实际的经验总结。本书可作为高等院校环境科学、资源科学、环境工程、水利工程、系统工程、技术经济、应用数学、人工智能、土木工程、市政工程、运筹与管理、地理科学等相关专业的研究生教材和教学参考书，同时也可作为有关领域的科技工作者重要的参考工具书。 |
| 第一章 绪论 1.1 资源环境系统模型 1.2 资源环境系统模型优化方法 1.2.1 传统优化方法 1.2.2 智能优化方法 1.3 遗传算法研究进展 1.3.1 遗传算法简史 1.3.2 遗传算法研究进展 1.4 人工神经网络研究进展 1.5 模糊数学研究进展 1.6 本书目的与内容 第二章 二进制编码遗传算法 2.1 基本遗传算法 2.1.1 SGA构成要素 2.1.2 SGA形式化定义 2.1.3 算例 2.2 遗传算法的基本理论 2.3 二进制编码遗传算法的主要有缺点及其改进方式 2.4 二进制编码遗传算法的改进 2.4.1 IAGA计算技术 2.4.2 IAGA控制参数 2.4.3 IAGA全局优化性能分析 2.4.4 IAGA测试 2.5 二进制编码自适应加速遗传算法 2.5.1 AAGA计算技术 2.5.2 AAGA测试 2.5.3 算例 2.6 本章小结 第三章 格雷码遗传算法 3.1 格雷码遗传算法 3.2 格雷码加速遗传算法 3.2.1 GAGA计算技术 3.2.2 GAGA测试 3.2.3 解非线性极大极小问题的GAGA 3.2.4 算例 3.3 GAGA理论 3.3.1 GAGA模式定理 3.3.2 GAGA收敛定理 3.4 格雷码编码单纯形混合加速遗传算法 3.4.1 单纯形法 3.4.2 GSHAGA计算技术 3.4.3 GSHAGA性能分析 3.4.4 GSHAGA数值模拟 3.5 格雷码编码模式搜索混合加速遗传算法 3.5.1 模式搜索法 3.5.2 GSHAGA计算技术 3.5.3 GSHAGA数值分析 3.6 本章小结 第四章 实数编码遗传算法 4.1 实数编码遗传算法概论 4.2 实数编码单纯形混合加速遗传算法 4.2.1 SHAGA计算技术 4.2.2 SHAGA控制参数 4.2.3 SHAGA分析 4.2.4 SHAGA测试 4.3 实数编码模式搜 |
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