Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
-
2.1. Биологические предпосылки и общая схема эволюционных алгоритмов
2.2. Кодирование особей
2.3. Операторы мутации
2.3.1. Бинарные мутаторы
2.3.2. Вещественные мутаторы
2.4. Операторы скрещивания (кроссоверы)
2.4.1. Бинарные кроссоверы
2.4.2. Вещественные кроссоверы
2.5. Операторы отбора
2.5.1. Операторы управления популяцией
2.5.2. Операторы селекции
2.6. Другие операторы и процедуры
2.7. Типовые генетические алгоритмы
2.8. Теория шим
2.9. Эволюционная стратегия
2.10. Эволюционное программирование
2.11. Дифференциальная эволюция
2.12. Генетический коэволюционный алгоритм
2.13. Пример применения генетического алгоритма
Вопросы для самопроверки
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
+
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
+
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
+
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*