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1、第1章 绪论1.1 从生物进化到遗传算法1.2 遗传算法的描述1.3 表示方案的实例1.3.1 工程设计的最优化1.3.2 人工蚁问题1.4 遗传算法的特点1.5 遗传算法的发展简史1.6 遗传算法的研究内容及前景1.7 遗传算法的应用第2章 遗传算法的基本原理2.1 复杂系统的适应过程2.1.1 复杂系统的适应性2.1.2 适应过程的数学模型2.2 遗传算法的基本描述2.2.1 整体优化问题2.2.2 遗传算法的基本流程2.2.3 遗传编码2.2.4 适应函数（评价函数）2.2.5 遗传算子2.2.6 群体设定2.2.7 初始化群体2.2.8 终止循环的条件2.2.9 标准遗传算法的流程2.2.10 控制参数和选择2.2.11 遗传算法的性能评估2.3 遗传算法的模式理论2.3.1 模式与模式空间2.3.2 模式生存模型2.3.3 双臂赌机分析2.3.4 基因模块假设2.3.5 模式处理与隐含并行性2.3.6 模式处理与遗传算子的性能2.4 遗传算法与其他搜索技术的比较2.4.1 启发式随机搜索技术的基本功能2.4.2 局域搜索技术2.4.3 模拟退火算法2.4.4 遗传算法搜索2.4.5 启发式搜索技术比较2.5 遗传算法计算实例2.5.1 单调连续函数2.5.2 One-Max函数2.5.3 皇家大道问题2.6 遗传算法杂交率与变异率关系的研究2.6.1 研究方法简述2.6.2 算例2.6.3 应用2.6.4 结论第3章 遗传算法数学机理分析3.1 遗传算法的基本定理3.2 隐含并行性3.3 Walsh模式变换3.3.1 Walsh函数3.3.2 用Walsh函数表示模式平均适应度3.3.3 Walsh系数与异位显性（epistasis）3.4 非均匀Walsh模式变换3.5 最小欺骗问题3.6 遗传算法欺骗问题的分析与设计……第4章 解连续优化问题的遗传算法第5章 分布式遗传算法研究第6章 遗传算法的实现技术第7章 遗传算法应用实例参考文献。
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