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本書是第一本專門討論遺傳演算法原理與應用得書，不但附有程式光碟，並有大量範例說明如何與模糊控製、類神經網路、控製係統、simulink的聯結，使讀者能各取所需並應用於各領域，適用於大學四年級、研究所一年級的學生。內容包括何謂演算法、怎樣利用程式解問題、各方麵的應用實例，並附有遺傳演算法程式及範例程式。

本書特色

　　1. 本書是第一本專門討論遺傳演算法原理與應用的書，並附範例光碟，利用大量範例說明如何與模糊控製、類神經網路、控製係統、Simulink的聯結，使讀者能各取所需。

　　2. 使讀者不但明嘹遺傳演算法原理，更能明白如何將此演算法應用於各領域。
 

1、遺傳演算法基本認識 1-1
1.1什麼是遺傳演算法？ 1-3
1.2為什麼需要遺傳演算法？ 1-4
1.3遺傳演算法(Genetic Algorithms)簡介 1-9
1.4曆史 1-11

2、遺傳演算法介紹 2-1
2.1數學尋優問題 2-3
2.2搜尋空間(search space) 2-5
2.3梯度法與其遭遇的睏難[8] 2-6
2.4遺傳法則 2-10

3、控製律與遺傳演算法 3-1
3.1控製問題與控製律 3-3
3.2如何將控製律的參數與遺傳演算法程式聯結 3-10
3.3模糊控製設計 3-29
3.4模糊控製設計範例 3-59
3.5類神經控製設計 3-75
3.6類神經控製設計範例 3-101
3.7以C語言為主之類神經控製器與Simulink的結閤 3-109
3.8馬達控製設計範例 3-121

4、遺傳演算法理論檢討 4-1
4.1實數遺傳演算法(RGA、CGA、FPGA) 4-3
4.2綫性適應函數調整(Linear fitness scaling) 4-8
4.3模式(輪廓)定理(Schema theorem) 4-13
4.4運算子(Operators)檢討 4-28
4.5格雷碼(Gray codes) 4-34
4.6遺傳演算法的收斂性(Convergence of GA) 4-37
4.7遺傳演算法分類 4-38

5、智慧型控製與智慧型計算 5-1
5.1智慧型計算(Soft computing) 5-3
5.2專傢控製(Expert control) 5-4
5.3學習控製(Learning control) 5-5
5.4智慧型控製(Intelligent control) 5-6
5.5模擬退火法(Simulated annealing) 5-8
5.6進化計算(Evolutionary computation) 5-16

6、應用範例 6-1
6.1利用類神經網路(Artificial neural networks)做係統鑑彆
(System identification)及控製 6-3
6.2倒單擺及模糊邏輯控製器(Fuzzy logic controllers)的設計6-50
6.3馬達及模糊邏輯控製器的設計 6-100
6.4汽車巡航速度控製(Cruise control) 6-117
6.5倒車入庫(Back-track)問題 6-121
6.6倒單擺模糊邏輯控製器及監督控製器設計 6-127
6.7直流馬達位置控製器設計 6-138
6.8電梯部份自動化設計(使用NN) 6-145

7、粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence)簡介 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蟻群優化法(Ant Colony Optimization, ACO) 7-23
7.4數學優化典型問題(Mathematical optimization benchmarkproblems) 7-25
7.5PSO (粒子物群優化法)應用範例 7-36
7.6PSO函式程式撰寫 7-99

附錄 1 Simulink 簡介 附錄1-1
附錄 2 模糊邏輯控製器設計 附錄2-1
附錄 3 尋找GA程式 附錄3-1
附錄 4 撰寫GA程式 附錄4-1
附錄 5 瞭解GA過程 附錄5-1
附錄 6 解分配過程 附錄6-1

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