具体描述
本书是第一本专门讨论遗传演算法原理与应用得书，不但附有程式光碟，并有大量范例说明如何与模煳控制、类神经网路、控制系统、simulink的联结，使读者能各取所需并应用于各领域，适用于大学四年级、研究所一年级的学生。内容包括何谓演算法、怎样利用程式解问题、各方面的应用实例，并附有遗传演算法程式及范例程式。
本书特色
1. 本书是第一本专门讨论遗传演算法原理与应用的书，并附范例光碟，利用大量范例说明如何与模煳控制、类神经网路、控制系统、Simulink的联结，使读者能各取所需。
2. 使读者不但明嘹遗传演算法原理，更能明白如何将此演算法应用于各领域。
本书特色
1. 本书是第一本专门讨论遗传演算法原理与应用的书，并附范例光碟，利用大量范例说明如何与模煳控制、类神经网路、控制系统、Simulink的联结，使读者能各取所需。
2. 使读者不但明嘹遗传演算法原理，更能明白如何将此演算法应用于各领域。
著者信息
图书目录
1、遗传演算法基本认识 1-1
1.1什么是遗传演算法？ 1-3
1.2为什么需要遗传演算法？ 1-4
1.3遗传演算法(Genetic Algorithms)简介 1-9
1.4历史 1-11
2、遗传演算法介绍 2-1
2.1数学寻优问题 2-3
2.2搜寻空间(search space) 2-5
2.3梯度法与其遭遇的困难[8] 2-6
2.4遗传法则 2-10
3、控制律与遗传演算法 3-1
3.1控制问题与控制律 3-3
3.2如何将控制律的参数与遗传演算法程式联结 3-10
3.3模煳控制设计 3-29
3.4模煳控制设计范例 3-59
3.5类神经控制设计 3-75
3.6类神经控制设计范例 3-101
3.7以C语言为主之类神经控制器与Simulink的结合 3-109
3.8马达控制设计范例 3-121
4、遗传演算法理论检讨 4-1
4.1实数遗传演算法(RGA、CGA、FPGA) 4-3
4.2线性适应函数调整(Linear fitness scaling) 4-8
4.3模式(轮廓)定理(Schema theorem) 4-13
4.4运算子(Operators)检讨 4-28
4.5格雷码(Gray codes) 4-34
4.6遗传演算法的收敛性(Convergence of GA) 4-37
4.7遗传演算法分类 4-38
5、智慧型控制与智慧型计算 5-1
5.1智慧型计算(Soft computing) 5-3
5.2专家控制(Expert control) 5-4
5.3学习控制(Learning control) 5-5
5.4智慧型控制(Intelligent control) 5-6
5.5模拟退火法(Simulated annealing) 5-8
5.6进化计算(Evolutionary computation) 5-16
6、应用范例 6-1
6.1利用类神经网路(Artificial neural networks)做系统鑑别
(System identification)及控制 6-3
6.2倒单摆及模煳逻辑控制器(Fuzzy logic controllers)的设计6-50
6.3马达及模煳逻辑控制器的设计 6-100
6.4汽车巡航速度控制(Cruise control) 6-117
6.5倒车入库(Back-track)问题 6-121
6.6倒单摆模煳逻辑控制器及监督控制器设计 6-127
6.7直流马达位置控制器设计 6-138
6.8电梯部份自动化设计(使用NN) 6-145
7、粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence)简介 7-1
7.1粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence,PSI) 7-5
7.2物群智慧(Swarm Intelligence) 7-21
7.3蚁群优化法(Ant Colony Optimization, ACO) 7-23
7.4数学优化典型问题(Mathematical optimization benchmarkproblems) 7-25
7.5PSO (粒子物群优化法)应用范例 7-36
7.6PSO函式程式撰写 7-99
附录 1 Simulink 简介 附录1-1
附录 2 模煳逻辑控制器设计 附录2-1
附录 3 寻找GA程式 附录3-1
附录 4 撰写GA程式 附录4-1
附录 5 了解GA过程 附录5-1
附录 6 解分配过程 附录6-1
1.1什么是遗传演算法？ 1-3
1.2为什么需要遗传演算法？ 1-4
1.3遗传演算法(Genetic Algorithms)简介 1-9
1.4历史 1-11
2、遗传演算法介绍 2-1
2.1数学寻优问题 2-3
2.2搜寻空间(search space) 2-5
2.3梯度法与其遭遇的困难[8] 2-6
2.4遗传法则 2-10
3、控制律与遗传演算法 3-1
3.1控制问题与控制律 3-3
3.2如何将控制律的参数与遗传演算法程式联结 3-10
3.3模煳控制设计 3-29
3.4模煳控制设计范例 3-59
3.5类神经控制设计 3-75
3.6类神经控制设计范例 3-101
3.7以C语言为主之类神经控制器与Simulink的结合 3-109
3.8马达控制设计范例 3-121
4、遗传演算法理论检讨 4-1
4.1实数遗传演算法(RGA、CGA、FPGA) 4-3
4.2线性适应函数调整(Linear fitness scaling) 4-8
4.3模式(轮廓)定理(Schema theorem) 4-13
4.4运算子(Operators)检讨 4-28
4.5格雷码(Gray codes) 4-34
4.6遗传演算法的收敛性(Convergence of GA) 4-37
4.7遗传演算法分类 4-38
5、智慧型控制与智慧型计算 5-1
5.1智慧型计算(Soft computing) 5-3
5.2专家控制(Expert control) 5-4
5.3学习控制(Learning control) 5-5
5.4智慧型控制(Intelligent control) 5-6
5.5模拟退火法(Simulated annealing) 5-8
5.6进化计算(Evolutionary computation) 5-16
6、应用范例 6-1
6.1利用类神经网路(Artificial neural networks)做系统鑑别
(System identification)及控制 6-3
6.2倒单摆及模煳逻辑控制器(Fuzzy logic controllers)的设计6-50
6.3马达及模煳逻辑控制器的设计 6-100
6.4汽车巡航速度控制(Cruise control) 6-117
6.5倒车入库(Back-track)问题 6-121
6.6倒单摆模煳逻辑控制器及监督控制器设计 6-127
6.7直流马达位置控制器设计 6-138
6.8电梯部份自动化设计(使用NN) 6-145
7、粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence)简介 7-1
7.1粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence,PSI) 7-5
7.2物群智慧(Swarm Intelligence) 7-21
7.3蚁群优化法(Ant Colony Optimization, ACO) 7-23
7.4数学优化典型问题(Mathematical optimization benchmarkproblems) 7-25
7.5PSO (粒子物群优化法)应用范例 7-36
7.6PSO函式程式撰写 7-99
附录 1 Simulink 简介 附录1-1
附录 2 模煳逻辑控制器设计 附录2-1
附录 3 寻找GA程式 附录3-1
附录 4 撰写GA程式 附录4-1
附录 5 了解GA过程 附录5-1
附录 6 解分配过程 附录6-1
图书序言
图书试读
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