本書系統地闡述了二進制編碼遺傳算法、格雷碼編碼遺傳算法、實數編碼遺傳算法、自然數編碼遺傳算法、BP人工神經網路、RBF人工神經網路、模糊評價等智慧型算法的基本理論和計算技術及其在資源環境系統建模中的最新研究成果。在理論方面：建立了各種編碼的改進遺傳算法及兩點雜交、兩點變異格雷碼加速遺傳算法的模式定理；將遺傳算法與單純形算法、模式搜尋算法、模擬退火方法等有機地聯繫起來，建立了多種混合智慧型算法；將遺傳算法與BP人工神經網路、模糊數學、物元分析技術、投影尋蹤技術和多目標決策技術有機地結合起來，建立了遺傳最佳化BP人工神經網路模型、遺傳最佳化模糊評價模型、遺傳最佳化物元模型、遺傳投影尋蹤倒s型評價模型、遺傳投影尋蹤插值模型和遺傳理想區間模型。在套用方面：將改進的遺傳算法和改進的模擬退火算法套用於高度非線性、多峰值等複雜資源環境系統最佳化；將人工神經網路套用於資源環境系統預測；將遺傳算法、人工神經網路和模糊評價方法套用於資源環境系統評價。本書給出了大量的數值模擬例子和建模實例，是理論聯繫實際的經驗總結。本書可作為高等院校環境科學、資源科學、環境工程、水利工程、系統工程、技術經濟、套用數學、人工智慧、土木工程、市政工程、運籌與管理、地理科學等相關專業的研究生教材和教學參考書，同時也可作為有關領域的科技工作者重要的參考工具書。
基本介紹
- 書名：智慧型算法及其在資源環境系統建模中的套用
- 出版社：北京師範大學出版社
- 頁數：295頁
- 開本：16開
- 品牌：北京師範大學出版社
- 作者：楊曉華 沈珍瑤
- 出版日期：2005年7月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7303076484
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書系統地闡述了二進制編碼遺傳算法、格雷碼編碼遺傳算法、實數編碼遺傳算法、自然數編碼遺傳算法、BP人工神經網路、RBF人工神經網路、模糊評價等智慧型算法的基本理論和計算技術及其在資源環境系統建模中的最新研究成果。在理論方面：建立了各種編碼的改進遺傳算法及兩點雜交、兩點變異格雷碼加速遺傳算法的模式定理；將遺傳算法與單純形算法、模式搜尋算法、模擬退火方法等有機地聯繫起來，建立了多種混合智慧型算法；將遺傳算法與BP人工神經網路、模糊數學、物元分析技術、投影尋蹤技術和多目標決策技術有機地結合起來，建立了遺傳最佳化BP人工神經網路模型、遺傳最佳化模糊評價模型、遺傳最佳化物元模型、遺傳投影尋蹤倒s型評價模型、遺傳投影尋蹤插值模型和遺傳理想區間模型。在套用方面：將改進的遺傳算法和改進的模擬退火算法套用於高度非線性、多峰值等複雜資源環境系統最佳化；將人工神經網路套用於資源環境系統預測；將遺傳算法、人工神經網路和模糊評價方法套用於資源環境系統評價。本書給出了大量的數值模擬例子和建模實例，是理論聯繫實際的經驗總結。本書可作為高等院校環境科學、資源科學、環境工程、水利工程、系統工程、技術經濟、套用數學、人工智慧、土木工程、市政工程、運籌與管理、地理科學等相關專業的研究生教材和教學參考書，同時也可作為有關領域的科技工作者重要的參考工具書。
圖書目錄
第一章 緒論
1.1 資源環境系統模型
1.2 資源環境系統模型最佳化方法
1.2.1 傳統最佳化方法
1.2.2 智慧型最佳化方法
1.3 遺傳算法研究進展
1.3.1 遺傳算法簡史
1.3.2 遺傳算法研究進展
1.4 人工神經網路研究進展
1.5 模糊數學研究進展
1.6 本書目的與內容
第二章 二進制編碼遺傳算法
2.1 基本遺傳算法
2.1.1 SGA構成要素
2.1.2 SGA形式化定義
2.1.3 算例
2.2 遺傳算法的基本理論
2.3 二進制編碼遺傳算法的主要有缺點及其改進方式
2.4 二進制編碼遺傳算法的改進
2.4.1 IAGA計算技術
2.4.2 IAGA控制參數
2.4.3 IAGA全局最佳化性能分析
2.4.4 IAGA測試
2.5 二進制編碼自適應加速遺傳算法
2.5.1 AAGA計算技術
2.5.2 AAGA測試
2.5.3 算例
2.6 本章小結
第三章 格雷碼遺傳算法
3.1 格雷碼遺傳算法
3.2 格雷碼加速遺傳算法
3.2.1 GAGA計算技術
3.2.2 GAGA測試
3.2.3 解非線性極大極小問題的GAGA
3.2.4 算例
3.3 GAGA理論
3.3.1 GAGA模式定理
3.3.2 GAGA收斂定理
3.4 格雷碼編碼單純形混合加速遺傳算法
3.4.1 單純形法
3.4.2 GSHAGA計算技術
3.4.3 GSHAGA性能分析
3.4.4 GSHAGA數值模擬
3.5 格雷碼編碼模式搜尋混合加速遺傳算法
3.5.1 模式搜尋法
3.5.2 GSHAGA計算技術
3.5.3 GSHAGA數值分析
3.6 本章小結
第四章 實數編碼遺傳算法
4.1 實數編碼遺傳算法概論
4.2 實數編碼單純形混合加速遺傳算法
4.2.1 SHAGA計算技術
4.2.2 SHAGA控制參數
4.2.3 SHAGA分析
4.2.4 SHAGA測試
4.3 實數編碼模式搜尋混合加速遺傳算法
4.3.1 HHAGA計算技術
4.3.2 HHAGA分析
4.3.3 算例
4.4 實數編碼遺傳算法與其他最佳化算法比較
4.4.1 測試函式
4.4.2 全局最佳化性能比較
4.4.3 最佳化算法對準則的穩定性比較
4.4.4 各種遺傳算法比較結果
4.5 本章小結
第五章 自然數編碼遺傳算法
5.1 模型描述
5.2 算法設計
5.3 NOEGA複雜性分析
5.4 算例
5.5 本章小結
第六章 模擬退火算法
6.1 模擬退火算法
6.2 改進的模擬退火算法
6.3 模擬退火混合加速算法
6.4 SAHGAGA理論分析
6.5 算例
6.6 本章小結
第七章 人工神經網路
7.1 人工神經網路概念
7.2 人工神經元模型
7.3 人工神經網路分類
7.4 BP神經系統
7.4.1 BP神經網路模型
7.4.2 改經的BP神經網路模型
7.4.3 算例
7.4.4 結論
7.5 RBF神經網路原理
7.5.1 RBF神經網路原理
7.5.2 RBF神經網路模型
7.5.3 算例
7.5.4 結論
第八章 模糊綜合評價理論與方法
8.1 模糊集的基本概念
8.2 模糊集的表示方法
8.3 模糊集的運算
8.4 模糊映射
8.5 模糊評價函式
8.6 模糊綜合評價方法
8.6.1 模糊乘加綜合評價方法
8.6.2 模糊貼近度綜合評價方法
8.6.3 遺傳加權模糊綜合評價方法
8.7 本章小結
第九章 智慧型算法在資源環境系統最佳化中的套用
9.1 智慧型算法在流域水文模型參數優選中的套用
9.1.1 新安江流域模型
9.1.2 三江源新安江模型
9.1.3 參數調試方法
9.1.4 大拗、譚口流域模型
9.1.5 九種智慧型最佳化算法結果
9.1.6 本節小結
9.2 自適應加速遺傳算法在水位流量關係擬和種的套用
9.3 用格雷碼加速遺傳算法確定河流橫向擴散中的套用
第十章 智慧型算法在資源環境可再生能力綜合評價中的套用
10.1 多屬性評價概述
10.2 智慧型算法在黃河流域水資源可再生綜合能力的套用
10.2.1 水資源可再生性綜合評價理論框架
10.2.2 權重模型
10.2.3 遺傳投影尋蹤倒S型評價模型
10.2.4 遺傳投影尋蹤插值模型
10.2.5 多目標理想區間模型
10.2.6 RBF網路評價模型
10.2.7 物元模型
10.2.8 結論
10.3 黃河流域水質恢復能力綜合評價的GPPM
10.3.1 計算技術
10.3.2 黃河流域水質恢復能力綜合評價
10.4 水資源潛力綜合評價
10.4.1 計算技術
10.4.2 水資源潛力綜合評價
10.5 區域水資源開發利用程度綜合評價的GPPM
10.5.1 計算技術
10.5.2 區域水資源開發利用程度綜合評價
10.6 水質綜合評價的GPPM
10.6.1 計算技術
10.6.2 水質綜合評價
10.7 區域水資源承載能力綜合評價的GPPM
10.7.1 計算技術
10.7.2 區域水資源承載能力綜合評價
10.8 遺傳理想區間模型在城市環境質量綜合評價中的套用
10.8.1 遺傳理性區間模型
10.8.2 城市環境質量綜合評價
10.9 RBF神經網路模型在大氣環境質量綜合評價中的套用
10.9.1 計算技術
10.9.2 大氣環境質量綜合評價
10.10 本章小結
第十一章 智慧型算法在資源環境系統預測中的套用
11.1 RBF神經網路模型在黃河流域年徑流預測中的套用
11.1.1 計算技術
11.1.2 黃河流域年徑流預測
11.2 RBF神經網路模型在海溫預測的套用
11.2.1 海溫預測
11.2.2 結論
11.3 遺傳門限自回歸模型在海洋冰情中的套用
11.3.1 遺傳門限自回歸模型
11.3.2 海洋冰情預測
11.4 本章小結
附錄1 各算法中英文對照表
附錄2 常用實驗函式
附錄3 二進制碼與格雷碼對照表
1.1 資源環境系統模型
1.2 資源環境系統模型最佳化方法
1.2.1 傳統最佳化方法
1.2.2 智慧型最佳化方法
1.3 遺傳算法研究進展
1.3.1 遺傳算法簡史
1.3.2 遺傳算法研究進展
1.4 人工神經網路研究進展
1.5 模糊數學研究進展
1.6 本書目的與內容
第二章 二進制編碼遺傳算法
2.1 基本遺傳算法
2.1.1 SGA構成要素
2.1.2 SGA形式化定義
2.1.3 算例
2.2 遺傳算法的基本理論
2.3 二進制編碼遺傳算法的主要有缺點及其改進方式
2.4 二進制編碼遺傳算法的改進
2.4.1 IAGA計算技術
2.4.2 IAGA控制參數
2.4.3 IAGA全局最佳化性能分析
2.4.4 IAGA測試
2.5 二進制編碼自適應加速遺傳算法
2.5.1 AAGA計算技術
2.5.2 AAGA測試
2.5.3 算例
2.6 本章小結
第三章 格雷碼遺傳算法
3.1 格雷碼遺傳算法
3.2 格雷碼加速遺傳算法
3.2.1 GAGA計算技術
3.2.2 GAGA測試
3.2.3 解非線性極大極小問題的GAGA
3.2.4 算例
3.3 GAGA理論
3.3.1 GAGA模式定理
3.3.2 GAGA收斂定理
3.4 格雷碼編碼單純形混合加速遺傳算法
3.4.1 單純形法
3.4.2 GSHAGA計算技術
3.4.3 GSHAGA性能分析
3.4.4 GSHAGA數值模擬
3.5 格雷碼編碼模式搜尋混合加速遺傳算法
3.5.1 模式搜尋法
3.5.2 GSHAGA計算技術
3.5.3 GSHAGA數值分析
3.6 本章小結
第四章 實數編碼遺傳算法
4.1 實數編碼遺傳算法概論
4.2 實數編碼單純形混合加速遺傳算法
4.2.1 SHAGA計算技術
4.2.2 SHAGA控制參數
4.2.3 SHAGA分析
4.2.4 SHAGA測試
4.3 實數編碼模式搜尋混合加速遺傳算法
4.3.1 HHAGA計算技術
4.3.2 HHAGA分析
4.3.3 算例
4.4 實數編碼遺傳算法與其他最佳化算法比較
4.4.1 測試函式
4.4.2 全局最佳化性能比較
4.4.3 最佳化算法對準則的穩定性比較
4.4.4 各種遺傳算法比較結果
4.5 本章小結
第五章 自然數編碼遺傳算法
5.1 模型描述
5.2 算法設計
5.3 NOEGA複雜性分析
5.4 算例
5.5 本章小結
第六章 模擬退火算法
6.1 模擬退火算法
6.2 改進的模擬退火算法
6.3 模擬退火混合加速算法
6.4 SAHGAGA理論分析
6.5 算例
6.6 本章小結
第七章 人工神經網路
7.1 人工神經網路概念
7.2 人工神經元模型
7.3 人工神經網路分類
7.4 BP神經系統
7.4.1 BP神經網路模型
7.4.2 改經的BP神經網路模型
7.4.3 算例
7.4.4 結論
7.5 RBF神經網路原理
7.5.1 RBF神經網路原理
7.5.2 RBF神經網路模型
7.5.3 算例
7.5.4 結論
第八章 模糊綜合評價理論與方法
8.1 模糊集的基本概念
8.2 模糊集的表示方法
8.3 模糊集的運算
8.4 模糊映射
8.5 模糊評價函式
8.6 模糊綜合評價方法
8.6.1 模糊乘加綜合評價方法
8.6.2 模糊貼近度綜合評價方法
8.6.3 遺傳加權模糊綜合評價方法
8.7 本章小結
第九章 智慧型算法在資源環境系統最佳化中的套用
9.1 智慧型算法在流域水文模型參數優選中的套用
9.1.1 新安江流域模型
9.1.2 三江源新安江模型
9.1.3 參數調試方法
9.1.4 大拗、譚口流域模型
9.1.5 九種智慧型最佳化算法結果
9.1.6 本節小結
9.2 自適應加速遺傳算法在水位流量關係擬和種的套用
9.3 用格雷碼加速遺傳算法確定河流橫向擴散中的套用
第十章 智慧型算法在資源環境可再生能力綜合評價中的套用
10.1 多屬性評價概述
10.2 智慧型算法在黃河流域水資源可再生綜合能力的套用
10.2.1 水資源可再生性綜合評價理論框架
10.2.2 權重模型
10.2.3 遺傳投影尋蹤倒S型評價模型
10.2.4 遺傳投影尋蹤插值模型
10.2.5 多目標理想區間模型
10.2.6 RBF網路評價模型
10.2.7 物元模型
10.2.8 結論
10.3 黃河流域水質恢復能力綜合評價的GPPM
10.3.1 計算技術
10.3.2 黃河流域水質恢復能力綜合評價
10.4 水資源潛力綜合評價
10.4.1 計算技術
10.4.2 水資源潛力綜合評價
10.5 區域水資源開發利用程度綜合評價的GPPM
10.5.1 計算技術
10.5.2 區域水資源開發利用程度綜合評價
10.6 水質綜合評價的GPPM
10.6.1 計算技術
10.6.2 水質綜合評價
10.7 區域水資源承載能力綜合評價的GPPM
10.7.1 計算技術
10.7.2 區域水資源承載能力綜合評價
10.8 遺傳理想區間模型在城市環境質量綜合評價中的套用
10.8.1 遺傳理性區間模型
10.8.2 城市環境質量綜合評價
10.9 RBF神經網路模型在大氣環境質量綜合評價中的套用
10.9.1 計算技術
10.9.2 大氣環境質量綜合評價
10.10 本章小結
第十一章 智慧型算法在資源環境系統預測中的套用
11.1 RBF神經網路模型在黃河流域年徑流預測中的套用
11.1.1 計算技術
11.1.2 黃河流域年徑流預測
11.2 RBF神經網路模型在海溫預測的套用
11.2.1 海溫預測
11.2.2 結論
11.3 遺傳門限自回歸模型在海洋冰情中的套用
11.3.1 遺傳門限自回歸模型
11.3.2 海洋冰情預測
11.4 本章小結
附錄1 各算法中英文對照表
附錄2 常用實驗函式
附錄3 二進制碼與格雷碼對照表
