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第1章绪论1

1.1进化算法产生的背景1

1.2进化算法传统的4个分支2

1.2.1遗传算法2

1.2.2进化策略3

1.2.3进化规划4

1.2.4遗传程序设计5

1.3进化算法的主要特点及发展趋势5

第2章进化计算的基本原理7

2.1经典遗传算法简介7

2.2模式定理11

2.3积木块假设14

2.4编码规则、群体的设定及适应度函数的尺度化15

2.5文献中经常出现的一些遗传算子简介18

第3章经典遗传算法的收敛性22

3.1经典遗传算法回顾及相关概念22

3.2经典遗传算法的马尔可夫链分析24

第4章解无约束全局优化问题的进化算法30

4.1解无约束优化问题的传统遗传算法30

4.1.1实数编码30

4.1.2实数编码中常见的遗传算子30

4.1.3解无约束优化的步骤32

4.2一种基于平滑技术的进化算法32

4.2.1平滑技术32

4.2.2设计新的进化算子33

4.2.3新的进化算法及其收敛性35

4.2.4用于平滑技术的圆形或球面搜索方法38

4.3正交遗传算法40

4.3.1预备知识40

4.3.2正交遗传算法45

4.3.3数值实验和结论52

4.4基于水平集进化与拉丁方的进化算法63

4.4.1概念、假设和相关结论64

4.4.2一种新的理论算法模型及其全局收敛性65

4.4.3一个新的基于水平集进化与拉丁方的进化算法66

4.4.4新的进化算法的全局收敛性72

4.4.5模拟结果72

第5章解约束全局优化问题的进化算法91

5.1解约束优化问题的传统遗传算法92

5.2基于新的罚函数模型的一个进化算法95

5.3收敛性分析99

5.4仿真实验及分析102

5.5解约束或无约束优化问题的进化策略107

第6章求解组合优化问题的进化算法111

6.1求解TSP问题的传统进化算法111

6.2求解运输问题的传统进化算法121

6.3求解其他离散问题的传统进化方法125

6.4求解TSP问题的一个新的进化算法131

第7章多目标优化的进化算法140

7.1基本概念简介140

7.2一些典型方法简介143

7.3基于均匀权向量组的加权进化算法147

7.4多目标优化算法性能的度量159

7.5动态多目标优化算法164

第8章求解非线性双层规划的进化算法169

8.1引言169

8.2转化为等价的单目标优化问题170

8.3新的进化算法171

8.4全局收敛性178

8.5仿真结果180

第9章进化算法的收敛理论191

9.1基本概念及相关理论简介191

9.2收敛性的充分条件介绍193

9.3收敛性的两个特殊充分条件196

9.4两个收敛性充分条件用于些特定算法的收敛性分析198

9.5不采用精英保留策略的进化算法收敛性200

9.6进化算法收敛速度和强凸函数203

9.7实数编码搜索空间为Rn或S？Rn上的进化算法的收敛性209

9.8进化算法的收敛准则219

参考文献225