图书名称：《遗传算法和遗传规划一种搜索寻优技术》【作者】云庆夏，黄光球，王战权编著【页数】160【出版社】北京：冶金工业出版社,1997.04【ISBN号】7-5024-1983-7【价格】15【分类】遗传(学科:算法)最优搜索【参考文献】云庆夏，黄光球，王战权编著.遗传算法和遗传规划一种搜索寻优技术.北京：冶金工业出版社,1997.04.图书目录：《遗传算法和遗传规划一种搜索寻优技术》内容提要：《遗传算法和遗传规划一种搜索寻优技术》内容试读1绪论1.1生物的进化与遗传遗传算法和遗传规划是受生物进化学说和遗传学说的启发而发展起来的。因此，有必要首先简单回顾生物学的有关内容，以便深入了解遗传算法和遗传规划的本来面貌。不过，读者也可以跳过本节直接阅读下一节。1.1.1生物的进化地球上的生物，都是经过长期进化而形成的。解释生物进化的学说，主要是达尔文的自然选择学说。该学说的主要内容为：(1)不断繁殖。地球上的生物具有很强的繁殖能力，能产生许多后代。(2)生存竞争。生物的不断繁殖使后代的数目大量增加，而在自然界中生物赖以生存的资源是有限的。因此，为了生存，生物就需要竞争。(3)适者生存。生物在生存竞争中，根据对环境的适应能力，适者生存，不适者消亡，这是自然选择的结果。(4)遗传和变异。生物在繁殖过程中，通过遗传，使物种保持相似。与此同时，由于变异，物种会产生差别，甚至形成新物种。遗传算法和遗传规划，就是借用生物进化的规律，通过繁殖、遗传、变异、竞争，实现优胜劣汰，一步一步地逼近问题的最优解。因此，它们又被称为进化计算(EvolutioaryComutatio)。1.1.2细胞、染色体与DNA1.1.2.1细胞细胞是生物结构和功能的基本单位。细胞通常由细胞膜、细胞质与细胞核三部分组成。细胞膜是细胞最外面的一层薄膜，它把细胞内的物质与外界分隔，起到保护细胞的作用。·细胞质是介于细胞膜和细胞核之间的原生质，是透明的胶状物。细胞核是细胞的最内层，是遗传物质贮存和复制的场所。细胞核由核膜、染色质、核液组成。1.1.2.2染色体细胞核中的染色质是一些容易被碱性染料染成深色的物质。通常，染色质为细长的丝，交织成网状。在细胞分裂期，细胞核内长丝状的染色质高度螺旋化，缩短变粗，形成光学显微镜可以看见的染色体。因此，染色体是染色质在细胞分裂时的一种特殊表现。1.1.2.3DNA染色体主要由蛋白质和DNA组成。DNA又称脱氧核糖核酸，是一种高分子化合物。组成它的基本单位是脱氧核苷酸，后者又由磷酸、脱氧核糖和含氨碱基三者组成。DNA含四种含氨碱基，即：腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)。DNA的结构是有规则的双螺旋结构，由两条平行的脱氧核苷酸长链盘旋而成，两条链上的碱基通过氢链连结起来，形成碱基对。碱基对只有两种配对方式：A与T配对，C与G配对。1.1.3生物的遗传与变异1.1.3.1遗传物质生物上下代之间传递遗传信息的物质，称作遗传物质。绝大多数生物的遗传物质是DNA。由于细胞里的DNA大部分在染色体上，因此，遗传物质的主要载体是染色体。生物所以具有遗传现象，是与遗传物质DNA分子的复制有关系的，DNA分子的复制过程如图1-1所示。首先，DNA的两股双螺旋链分离开。然后，以解开的每股链（母链）为模板，按照碱基互补配对原则，合成出与母链互补的子链。新生成的子链不断延伸，与相应的母链互相盘绕组成螺旋结构，形成一个新的2DNA分子。这样，一个DNA分子就形成两个DNA分子，每条链的碱基序列都和祖体相同，使亲代的遗传信息传递给子代。(GKG图1-1DNA分子复制1一解旋，2一碱基配对；3一形成新DNA分子O一脱氧核糖；○一磷酸1.1.3.2基因基因是控制生物遗传的物质单元，它是有遗传效应的DNA片段。每个基因含有成百上干个脱氧核苷酸。它们在染色体上呈线性排列，这种排列顺序就代表遗传信息。3x值相应为：13、24、8、19（见表1-1）.表1-1遗传算法的第0代初始适应度个体编号f(xi)/f(xi)f(x:)/了M群体f(xi)1235S7101101131690.140.58211000245760.491.9723010008640.060.220410011193610.311.231总计f(x)11701.004.00平均值了2930.251.001最大值5760.491.97c3最小值640.060.220(2)计算适应度。衡量字符串（染色体）好坏的指标是适应度(Fite),它也就是遗传算法的目标函数。在本例中的适应度比较简单，用x2计算。当x值为13、24、8、19时的适应度为169、576、64、361（见表1-1）。表1-1中还列举出当前适应度的总和Σf(x:)及平均值子，即：Σf(x)=f(x)+f(x2)+f(x3)+f(x4)=1170了=f(x:)/4=293表中第6列的∫(x)/f表示每个个体的相对适应度，它反映了个体之间的相对优劣性。例如，2号个体的∫(x)/f值最高(1.97),为优良个体；而3号个体最低(0.22)，为不良个体。(3)复制(Reroductio)0。为了将已有的群体变为下一代群体，遗传算法仿效进化论中“自然选择、适者生存”的原则，从旧群体中选择优良个体进行复制。选择的依据是个体适应度的大小，适应度大的个体接受复制，使之繁殖；适应度小的个体则予1Reroductio常译作“繁殖”。然而造成生物繁殖的方式较多，在遗传算法中，Reroductio特指复制，所以本书一律称作复制。6···试读结束···...

2022-10-20 遗传算法 遗传规划 遗传算法遗传算子

图书名称：《方程和算子的H-U-R稳定性》【作者】王春作【页数】167【出版社】北京：中国科学技术出版社,2020.12【ISBN号】978-7-5046-8876-7【价格】48.00【参考文献】王春作.方程和算子的H-U-R稳定性.北京：中国科学技术出版社,2020.12.图书封面：算子的H-U-R稳定性》内容提要：本书主要是基于作者近些年关于分数阶微分方程、函数方程和算子的海尔斯-乌拉姆-拉斯尔斯（Hyer-Ulam-Raia）稳定性研究工作的成果整理而成的。本书较为系统地研究了几类分数阶微分方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性问题、两类混合型函数方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性问题、解析函数空间上几类算子的Hyer-Ulam稳定性问题等。一般Hyer-Ulam-Raia稳定性可简称为H-U-R稳定性。本书内容结构相对完整，不仅在主要定理的证明上尽可能详细、严密和突出主要的思想方法，而且专门编写了必要的入门专业基础知识。本书可作为应用数学专业的本科生、研究生的参考书，也适用于科技工作者。《方程和算子的H-U-R稳定性》内容试读第1章绪论Hyer-Ulam-Raia稳定性问题已经成为数学学科的一个重要的研究方向.在这一章中，主要对Hyer-Ulam-Raia稳定性问题的起源、研究背景、研究意义和进展情况作一个简单的介绍.主要内容包括Hyer-UlamRaia稳定性问题的起源、函数方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性研究概况、微分方程的yer-Ulam-Raia稳定性研究概况以及函数空间上算子的Hyer-U1am稳定性研究概况1.1Hyer-.Ulam-Raia稳定性问题的起源在1940年，数学家S.M.U1am在威斯康星大学作了一个范围广泛的报告.该报告涉及很多重要的尚未解决的数学问题，其中一个与群同态的稳定性有关([138).现将该问题陈述如下：设G1是一个群，G2是一个带有度量d(,)的度量群.对于给定的e>0,是否存在一个6>0使得如果一个映射h:G1→G2对所有的x,y∈G1满足了不等式d(h(xy),h(x)h(y)<6,那么存在一个同态H:G1→G2对所有的x∈G1满足d(h(x),H(x)0和任意的x,y∈E1,有f(x+y)-f(x)-f(y)川≤6(1.1.1)成立，那么对于每一个x∈，极限A(x)=lim2-f(2"x)】(1.1.2)→002·第1章绪论存在，并且A：E1E2是满足下列关系的唯一的可加映射：对每一个x∈E1,都有f(x)-A(x)川≤6.(1.1.3)此外，如果f(tc)对每一个x∈E1都是关于变量t连续的，那么映射A是线性的结合以上结论，有如下定义：对某个6>0和所有的x,y∈E,如果对每一个满足不等式(1.1.1)的映射f:E1→E2,都存在一个可加映射A:B→E2使得不等式(1.1.3)成立，就称可加Cauchy函数方程f(x+y)=f(x)+f(y)在空间偶对(E1,E2)上是Hyer-U1am稳定的Hyer证明该结论所用的方法称为直接方法.该方法在研究各种类型函数方程稳定性时发挥了重要作用，是一个非常有力的证明工具在1950年，T.Aoki针对可加映射推广了Hyer定理(7])在1978年，T.M.Raia推广了Hyer的稳定性定理.他主要是弱化了Cauchy差的有界性条件，通过使用直接方法证明了一个更一般化的结论([108]).这里叙述一下该定理定理1.1.2(Raia)设E1,E2是两个Baach空间，f:E1→E2是一个映射，满足f(tx)对每一个固定的x∈E1都是关于变量t连续的.如果存在0≥0和∈[0,1)使得fe+)-fe)-fl≤6(1.1.4)+y对任意的x,y∈E1都成立，那么存在唯一的线性映射T:E1→E2使得If(x)-T(x)川282-2P(1.1.5)xP对任意的x∈E1都成立Raia的这一结果产生了重要影响.从此，很多的数学家和数学工作者都把注意力放在了函数方程的稳定性问题研究上，对该问题进行了大量的深入研究，得到了许多重要的结果1.2函数方程的Hyer-Uam-Raia稳定性研究概况·3鉴于S.M.Ulam,D.H.Hyer和T.M.Raia在研究函数方程稳定性问题上的重要影响，在定理1.l.2中证明的稳定性也被称为Hyer-Ulam-Raia稳定性.事实上，Hyer-Ulam稳定性是Hyer-Ulam-Raia稳定性的一种特殊情况。l.2函数方程的Hyer-.Ulam-Raia稳定性研究概况近些年，各种类型函数方程Hyer-Ulam-Raia稳定性的研究结果不断涌现，同时还有很多稳定性定义被引入并研究.韩国学者S.M.Jug曾引入如下函数方程稳定性定义，主要目的是把各种类型函数方程的稳定性统一起来，定义1.2.1([63)设E和E2是两个适当的空间.对某两个,q∈N和任意的i∈{1，·，},取映射9:E9→E(1.2.1)以及映射G:破×9→E2(1.2.2)设P,重：E明→[0，∞)是满足某些给定条件的两个函数.设对所有的x1,c2,·,xg∈E1,映射f:E1→E2满足不等式(1.2.3)G(f(g(x1,x2,…,cg),…,f(g(x1,x2,·,xg),t1,2,…,xg)l≤(x1,x2,·,cg(1.2.3)如果对每一个满足不等式(1.2.3)的映射∫，都存在一个映射H:1→E2,使得对所有的x1,2,·,xg∈E1等式(1.2.4)都成立，G(H(g1(x1,2,·,xg),·,H(g(x1,c2,·,tg),x1,x2,·,g）=0,(1.2.4)并且对任意的x∈E1,有f(x)-H(x)川≤Φ(x,x,·,x)(1.2.5)成立，那么称函数方程G(f(g1(x1,x2,·,xg),…,f(g(c1,D2,…,xg),D1,x2,…,tg）=0(1.2.6).4第1章绪论在(E1,E2)上是Hyer-Ulam-Raia稳定的，也称该函数方程在Hyer,U1am和Raia意义下是稳定的.在上述定义中，如果用6代替式(1.2.3)中的函数(x1,x2,·,xg),用K6(K>0)代替式(1.2.5)中的函数重(x,x,·,x),那么就称函数方程(1.2.6)在(E1,E2)上是Hyer--Ulam稳定的在l979年，J.贝克(J.Baker)J.劳伦斯(J.Lawrece)等第一次发现了超稳定性现象([12).如果不等式(1.2.3)的每一个解f:E1→E2要么是方程(1.2.6)的一个解，要么满足一些比较强的正则性条件，那么称方程(12.6)在(E1,E2)上是超稳定的.他们假定V是有理数集Q上的向量空间.如果对给定的6>0，对所有的x,y∈V,函数f:V→R满足|f(x+)-f(x)f(y)川≤6，那么，要么f(x)保持有界，要么f(x)是一个指数函数1993年，R.Gr引入了一种新型的指数函数的稳定性([37]).主要考虑了下面的不等式：f(x+y)f(x)f(y)(1.2.7）引入该定义的目的主要是基于指数方程的超循环现象的发生是由于值域空间中自然的群结构被忽略了，定义1.2.2(37])对于某一个6>0和所有的，y∈G,映射f:(G,+)→E叭{0}满足不等式(1.2.7).如果对每一个满足不等式(1.2.7）的映射f,都存在一个指数映射M:G→E叭{O使得对所有的x∈G(1.2.8)和-(1.2.9)都成立，那么就称该指数函数方程在Gr型意义下是稳定的，这里的亚(6)和Φ(6)只依赖于变量6.事实上，日本学者T.Miura,G.Hiraawa和S.E.Takahai在2004年也研究了整函数空间上一阶线性微分算子在Gr型意义下的稳定性(81)：1.2函数方程的Hyer-U1lam-Raia稳定性研究概况.5下面就几类重要的函数方程Hyer-U1am-Raia稳定性的研究情况作一简要概述1.可加Cauchy函数方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性可加Cauchy函数方程是最早被研究的一类函数方程.前面已经提到Hyer和Raia关于该类方程的经典工作.l991年，Z.加日达(Z.Gajda)给出了一个反例，说明了当=1时，Raia定理（定理1.1.2）是不成立的(34).关于Raia定理，在文献[10g]中，T.M.Raia提出能否用不等式(1.l.5)给出一个关于Cauchy差If(x)-A(x)川的最佳估计，该Cauchy差就是逼近可加映射∫和通过直接方法构造的可加映射A的差.当=1/2时，T.M.Raia和J.塔博尔(J.Taor)对该问题作出了肯定的回答(110)对于>0(≠1)的情况，J.布莱德克(J.Brzdek)作出了部分回答(15]).此外，在文献[31-33,50-52,64,111,113,114中，对可加Cauchy函数方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性所作的一些更为深入更一般化的研究结果也已被用到了非线性分析中一些重要问题的研究上.例如，非线性映射在锥上不动点的存在性问题研究。F.什科夫(F.Skof)和Z.科米内克(Z.Komiek)先后研究了可加Cauchy函数方程在有界域上的稳定性(76,131)，Komiek得到了下面的一般结果：定理1.2.1(Komiek)设E是Baach空间.对任意的N∈N,对给定的c>0,对满足x+y∈[0，c)N的任意E,y∈[0，c)N,如果映射f:[0,c)N→E满足不等式If(x+y）-f(x)-f(y)川≤6，(1.2.10)那么存在可加映射A:RN→E使得对任意的x∈[O,C)N都有If(x)-A(x)川≤(4N-1)6.(1.2.11)还有一些学者也在限定域上研究了可加Cauchy函数方程和其他函数方程的稳定性，可参考文献[48,132]把映射作用的定义域从向量空间推广到交换半群，在交换半群上讨论函数方程的稳定性，产生了不变平均方法.可参考文献30,35,106,134,135近年来，L.克达留(L.Cadariu)和V.拉杜(V.Radu)应用不动点方法研究了可加Cauchy函数方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性(18,107]).之·6第1章绪论后，不动点方法在研究各种类型的函数方程的稳定性上得到了广泛的应用，很多研究工作表明该方法的应用是非常成功的此外，一般的可加Cauchy函数方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性也得到了研究.T.M.Raia和J.Taor(112)曾提出下列方程f(ax+y+c)=Af(x)+Bf(y)+C(ABa#0)(1.2.12)是否具有Hyer-Ulam-Raia稳定性这样的问题.C.巴迪亚(C.Badea)和S.M.Jug的结果给出了该问题部分的回答([8,65)，2.二次函数方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性F.Skof首先研究了二次方程f(x+y)+f(x-y)=2f(x)+2f(y)(1.2.13)的Hyer--Ulam稳定性(132)，这里f是从赋范空间E1到Baach空间E2的映射，P.W.科尔瓦(P.W.Cholewa)推广了F.Skof的结果，说明了用交换群G去代替赋范空间E1时F.Skof的结论还是成立的([21).S.哲维克(S.Czerwik)研究了赋范空间上二次方程的Hyer-Ulam-Raia稳定性([26]).在文献[133)中，F.Skof和S.特拉西尼(S.Terracii)证明了限制域上对称双可加映射的稳定性.S.M.Jug在1998年研究了无界限制域上二次函数方程的稳定性问题(66).此外，很多的二次函数方程的稳定性可以通过不动点方法给予证明此外，其他类型的二次函数方程的Hyer-Ulam稳定性也得到了研究([29,6668).例如，下面两种类型的二次函数方程：Deea函数方程f(x+y+z)+f(x)+f(y)+f(z)=f(+y)+f(y+z)+f(z+x)(1.2.14)和Pexider型二次函数方程fi(x+y)+f2(x-y)=f3(x)+f4(x).(1.2.15)···试读结束···...

2022-07-12 算子方程 算子方程求解

编辑评论：Java遗传算法编程简单直接地介绍了遗传算法，并针对所讨论的示例问题给出了Java代码的算法实现。本章最后还给出了一些习题，供读者进一步学习和练习编辑推荐遗传算法通常用于解决非常复杂的现实问题。本书是学习如何使用遗传算法解决问题的入门指南。本书包含用Java语言编写的可以运行的项目和解决方案。本书指导读者逐步实现各种遗传算法和一些常见的应用场景，帮助读者在实践中加深理解，从而能够解决自己独特的问题。本书首先介绍了基本概念，并在后续章节中增加了机器人控制、旅行商问题等例子，展示了更多实现遗传算法的知识和技能。通过阅读本书，您将熟悉遗传算法和编程语言相关的问题和概念，获得构建自己的算法所需的知识，并获得用遗传算法解决问题的能力。请拿起这本书，进入迷人的遗传算法领域，看看真正的Java代码，并将其用于您自己的项目和研究中。本书具有以下特点：遗传算法背后的理论指导学习；解释软件开发人员如何使用遗传算法来尝试解决一些问题；提供通过易于遵循的步骤在Java中实现遗传算法的详细说明。总结目前，机器学习领域越来越流行，遗传算法是机器学习的重要子集。本书简单、直接地介绍了遗传算法，并为讨论的示例问题提供了用Java代码实现的算法。全书分为6章。第1章简要介绍了人工智能和生物进化的知识背景，这也是遗传算法的历史知识背景。第2章介绍了基本遗传算法的实现；第四章和第五章分别对机器人控制器、旅行商问题和班级调度问题进行了分析和讨论，并给出了算法实现。在这些章节的最后，还给出了一些练习，供读者深入学习和练习。第6章专门讨论各种算法的优化问题。本书适合机器学习爱好者，特别是对遗传算法的理论和实现感兴趣的读者。关于作者LeeJacoo是来自英国布里斯托尔的专业自由软件开发人员。在大学学习遗传算法和其他优化技术后，他对该主题产生了浓厚的兴趣。BurakKaer是土生土长的纽约人，拥有机械工程学士学位和硕士学位，主修控制系统、机器人技术、汽车工程和混合动力汽车系统工程。然而，软件一直是Burak一生的热情所在。为什么使用遗传算法遗传算法是机器学习的一个子集。在实践中，遗传算法通常不是解决单个特定问题的最佳算法。对于任何问题，几乎总有更好、更有针对性的解决方案！那么为什么要打扰呢？遗传算法是一种出色的多用途工具，可应用于许多不同类型的问题。这就是瑞士军刀和合适的螺丝刀之间的区别。如果任务是拧紧300颗螺丝，你会跳起来找一把螺丝刀。但如果任务是拧几个螺丝，剪一块布，在皮革上打一个洞，然后打开一瓶冰苏打来奖励自己的辛勤工作，那么瑞士军刀是更好的选择。另外，在我看来，遗传算法是对机器学习整体的最佳介绍。如果机器学习是一座冰山，那么遗传算法就是前沿的一部分。遗传算法是有趣、令人兴奋和创新的。遗传算法的模型基于自然的生物过程，并在计算世界和自然世界之间建立了联系。编写第一个遗传算法，并观察从令许多学生惊讶的混乱和随机性中产生的惊人结果。机器学习冰山顶端的其他研究领域同样令人兴奋，但它们往往侧重于范围更窄、更难理解的问题。遗传算法并非如此，它易于理解、有趣的实现，并引入了所有机器学习技术都使用的许多概念。如果您对机器学习感兴趣但不知道从哪里开始，请从遗传算法开始。您将学习重要的概念，这些概念将在未来应用于其他领域，并且您将构建（不，您将获得）一个出色的多功能工具，可用于解决多种类型的问题，而无需学习高级知识数学。理解。...

2022-05-07 遗传算法 机器人 计算智能遗传算法

编辑点评：遗传算子构造理论完全版遗传算法作为一种高效的搜索与寻求最优问题的方法，对解决现实问题有着很大的帮助。它面向结构对象进行操作，采取选取、交叉、变异等基本操作,感兴趣的欢迎各位下载遗传算法绪论遗传算法(GeeticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传第法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。相关内容部分预览遗传算子及遗传操作理论摘要：遗传算法作为一种高效的搜素与寻求最优问题的方法，对解决现实问题有着很大的帮助。它面向结构对象进行操作，采取选取、交叉、变异等基本操作，进行问题的解决。且选取操作下有概率方式选取、贪婪选取等方式，重组分实值重组、离散重组等，变异有单点变异、离散变异等。除此外在特定的算法中还有响应的遗传操作，看上去和基本算法有些不同，但其本质未发生变化，这对于解决问题有着很大的帮助，也为寻求一个问题的最优解提供他了重要的解决方法。关键词：遗传原理、遗传算子、遗传操作、编码方式、改进算法遗传算法的一些概念1、何为遗传算法遗传算法简称GA(GeeticAlgorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜素空间，自适应地调整搜素方向，不需要确定的规则。其基本思想是基于Darwi进化论和Medel的遗传学说的。Darwi进化论最重要的是适者生存原理。它认为每一物种在发展中越来越适应环境。物种每个个体的基本特征由后代所继承，但后代又会产生一些异于父代的新变化。在环境变化时，只有那些熊适应环境的个体特征方能保留下来。而Medel遗传学说最重要的是基因遗传原理。它认为遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。每个基因有特殊的位量并控制某种特殊性质：所以，每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。基因夹变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。经过存优去劣的自然淘汰，适应性高的基因结构得以保存下来。2、遗传算法的原理遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解量于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。在这里“染色体”(chromoome)就是问题中个体的某种字符串形式的编码表示，字符串中的字符也就称为基因（gee)....

2022-04-16 遗传算法算子 遗传算法算子有哪些

编辑点评：给出具体的MATLAB仿真实例基于matla的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用第2版可供相关领域的科研人员学习参考，也可作为高等院校高年级本科生和研究生的学习用书。其中，遗传算法相关内容适用于电子、通信、计算机、自动化、信号处理和模式识别等专业，阵列天线相关内容适用于雷达、通信电子系统、智能天线等领域。基于matla的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用第2版图片预览关于作者包子阳：高级工程师，自2009年8月至今工作于北京无线电测量研究所。2009年6月毕业于电子科技大学信号与信息处理专业，获硕士学位。从事雷达电气总体、智能算法和深度学习等研究工作。迄今出版专著3本；申请发明专利6项（已授权3项）；在国际雷达会议、《系统工程与电子技术》等发表学术论文十余篇。内容简介遗传算法由于其在解决非线性、大空间、全局寻优、组合优化等复杂问题方面所具有的独特优势，得到了国内外学者的广泛关注，并在电子、通信、计算机、自动化、信号处理和模式识别等众多领域得到了成功的应用。本书首先介绍遗传算法的概念、理论、主要应用方向、算法流程和关键参数，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列的综合方向图理论知识，并通过根据具体问题适应性改进的遗传算法对它们进行稀疏布阵和稀布布阵，达到减少天线阵元，大幅降低成本，同时防止出现栅瓣，得到低旁瓣方向图的目的。本书内容由浅入深，循序渐进，便于读者对遗传算法和阵列天线的深入理解和掌握。目录大全目录第1章概述（1）1.1遗传算法（1）1.2阵列天线（2）1.2.1阵列天线（2）1.2.2稀布阵天线（2）1.3主要内容安排（3）参考文献（3）第2章遗传算法基础（5）2.1遗传算法简介（5）2.2遗传算法的生物学基础（6）2.3遗传算法的理论基础（7）2.3.1模式定理（7）2.3.2积木块假设（8）2.4遗传算法的特点（8）2.5主要应用领域（9）参考文献（11）第3章遗传算法原理与实现（13）3.1遗传算法的基本概念（13）3.2遗传算法的基本算子（15）3.3标准遗传算法（16）3.4遗传算法的改进方向（17）3.5遗传算法流程（17）3.6关键参数说明（19）3.7MATLAB仿真实例（20）参考文献（37）第4章遗传算法在稀布直线阵列中的应用（39）4.1引言（39）4.1.1方向图乘积原理（39）4.1.2任意阵列的方向图函数（40）4.2均匀直线阵列（42）4.2.1直线阵列方向图函数（42）4.2.2MATLAB仿真实例（43）4.3稀疏直线阵列（45）4.3.1优化模型（45）4.3.2稀疏算法流程（46）4.3.3MATLAB仿真实例（48）4.4带约束的稀疏直线阵列（54）4.4.1优化模型（54）4.4.2带约束的稀疏算法流程（55）4.4.3MATLAB仿真实例（57）4.5稀布直线阵列（64）4.5.1优化模型（64）4.5.2稀布算法流程（65）4.5.3MATLAB仿真实例（68）参考文献（74）第5章遗传算法在稀布平面阵列中的应用（75）5.1引言（75）5.2均匀平面阵列（76）5.2.1平面阵列方向图函数（76）5.2.2MATLAB仿真实例（80）5.3稀疏平面阵列（83）5.3.1优化模型（83）5.3.2稀疏算法流程（84）5.3.3MATLAB仿真实例（86）5.4带约束的稀疏平面阵列（95）5.4.1优化模型（96）5.4.2带约束的稀疏算法流程（97）5.4.3MATLAB仿真实例（100）5.5稀布平面阵列（110）5.5.1优化模型（110）5.5.2稀布算法流程（112）5.5.3MATLAB仿真实例（116）参考文献（134）第6章遗传算法在稀布圆形阵列中的应用（135）6.1引言（135）6.2均匀圆形阵列（136）6.2.1圆形阵列方向图函数（136）6.2.2MATLAB仿真实例（137）6.3稀疏圆形阵列（140）6.3.1优化模型（140）6.3.2稀疏算法流程（141）6.3.3MATLAB仿真实例（143）6.4稀布圆形阵列（150）6.4.1优化模型（150）6.4.2稀布算法流程（152）6.4.3MATLAB仿真实例（155）参考文献（162）第7章遗传算法在稀布圆柱阵列中的应用（163）7.1引言（163）7.2均匀圆柱阵列（164）7.2.1圆柱阵列方向图函数（164）7.2.2MATLAB仿真实例（166）7.3稀疏圆柱阵列（169）7.3.1优化模型（169）7.3.2稀疏算法流程（170）7.3.3MATLAB仿真实例（172）7.4稀布圆柱阵列（182）7.4.1优化模型（182）7.4.2稀布算法流程（184）7.4.3MATLAB仿真实例（187）参考文献（197）附录AMATLAB常用命令及函数（199）A.1常用指令（199）A.2运算符号与特殊字符（201）A.3程序语言设计（202）A.4基本矩阵和矩阵操作（204）A.5基本数学函数（206）A.6特殊函数（207）A.7矩阵函数与数值代数（208）A.8数据分析和傅里叶变换（210）A.9插值与多项式（211）A.10稀疏矩阵（212）A.11二维图形（213）A.12三维图形（214）A.13特殊图形（215）A.14图形句柄（216）A.15字符串函数（216）A.16文件输入/输出（217）A.17日期和时间函数（217）A.18数据类型和结构（218）免费在线试读前言遗传算法（GeeticAlgorithm）由于其在解决大空间、非线性、组合优化和全局寻优等复杂问题方面所具有的独特优势，受到了国内外学者的广泛关注；该算法在电子、通信、计算机、自动化、信号处理和模式识别等众多领域得到了成功的应用。目前，关于遗传算法的专著不多，大致可分为两类：一类是介绍遗传算法的理论知识和应用，没有实现程序；另一类是智能优化算法书籍中的某一章节，或者基于Sheffield、GAOT工具箱的实现。在雷达和通信电子系统中，为了使天线具有高增益、窄波束、低旁瓣等特性，广泛采用阵列天线。为了保证天线波束在可视区内不出现栅瓣，均匀天线阵列的相邻阵元间距不能大于半倍波长。因此，当要求天线阵列具有高增益、高分辨率时，阵列孔径长度必须很大，均匀间隔布阵就需要相当多的天线阵元，这会使得天馈系统的造价十分昂贵。采用非均匀间隔的稀布阵列天线能够大量节省成本，因而成为一个研究热点。广义上的稀布阵列天线是指阵元不等间隔排列的天线阵列，又分为阵元间隔为某一数值整数倍的稀疏阵列和阵元间隔为任意数值的稀布阵列。目前，介绍阵列天线稀疏、稀布方法的论文很多，但相关专业书籍迄今尚未见到。本书首先介绍遗传算法的来源、原理、算法流程和关键参数，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍阵列天线综合方向图的理论知识，再通过根据具体问题适应性改进的遗传算法对它们进行稀疏布阵、稀布布阵，达到减少天线阵元，大幅降低成本，同时防止出现栅瓣，得到低旁瓣方向图的目的。书中所有程序都是基于MATLAB基本语句实现的，便于读者的理解和针对具体问题的改进。本书具体内容如下：第1章为概述，综合介绍遗传算法的来源、原理和特点，以及阵列天线和稀布阵天线的基础理论知识；第2、3章介绍遗传算法的概念、理论、主要应用方向、算法流程和关键参数说明，并给出MATLAB仿真实例；第4～7章分别介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列综合方向图的理论知识，以及这些天线阵列的优化模型、稀疏布阵/稀布布阵算法流程和MATLAB仿真实例。本书第1版出版发行2年多来，得到广大读者的厚爱，同时收到许多读者的来信，他们提出了很多中肯的意见和建议。此外，新版本的MATLAB软件对一些MATLAB函数做了更新或替换。为此，在第1版的基础上进行一次全面的修订完善，对MATLAB版本进行更新，并增加部分仿真实例。为了便于读者的学习和参考，第2版将书中的实例程序上传到华信教育资源网（htt://www.hxedu.com.c/）上供读者免费下载；读者也可以通过与本书责任编辑（zhagl@hei.com.c）联系获取。本书由包子阳、余继周合著。在编写过程中，得到了北京无线电测量研究所科技委、总体部、研发中心、档信中心、工会以及航天科工二院“创客银行”项目的支持和帮助，电子工业出版社相关编辑为本书的出版付出了辛勤劳动，在此表示衷心感谢。...

2022-04-10 阵列天线 matlab 精品课程 阵列天线MATLAB代码