交互式遺傳算法原理及其應用（國家自然科學基金資助項目）（簡體書）

交互式遺傳算法是解決隱式性能指標優化問題的智能計算方法，近年來已經在很多領域中得到成功的應用。本書要闡述交互式遺傳算法原理及其應用，主要內容包括：交互式遺傳算法概述、交互式遺傳算法環境的波動性及進化個體適應值的不一致性、基于關系代數的交互式遺傳算法抽象模型、單種群交互式遺傳算法中人的疲勞問題及多種有效解決措施、多種群協同進貨交互式遺傳算法、交互式遺傳算法的噪聲模型及適應值調整策略，以及交互式遺傳算法在混合性指標優化問題中的應用。本書在詳細闡述交互式遺傳算法理論與方法的同時，還給出基在服裝進化設計系統中的應用。本書是著者近年來在國家自然科學基金資助下取得的一系列關于交互式遺傳算法研究成果的結晶。本書可供理工科大學相關專業的教師及研究生閱讀，也可供自然科學和工程技術領域中的研究人員參考。

第1章 交互式遺傳算法概述
　1.1 交互式遺傳算法的提出
　1.2 交互式遺傳算法的概念
　1.3 交互式遺傳算法的應用
　1.4 交互式遺傳算法的核心問題
　1.5 本書主要內容及安排
　1.6 本章小結
　參考文獻
第2章 交互式遺傳算法的環境
　2.1 交互式遺傳算法的環境
　2.2 交互式遺傳算法環境的波動性
　2.3 交互式遺傳算法個體適應值的不一致性
　2.4 本章小結
　參考文獻
第3章 基於關係代數的交互式遺傳算法模型
　3.1 關係代數
　3.2 基因意義單元
　3.3 搜索空間及個體的關係代數描述
　3.4 遺傳操作的關係代數描述
　3.5 交互式遺傳算法的關係代數模型
　3.6 用于服裝進化設計系統的交互式遺傳算法的關係代數描述
　3.7 本章小結
　參考文獻
第4章 基於神經網絡的進化個體適應值分階段估計
　4.1 用于進化個體適應值估計的神經網絡
　4.2 神經網絡學習及效果評價
　4.3 基於神經網絡的進化個體適應值分階段估計
　4.4 算法性能分析
　4.5 在服裝進化設計系統中的應用
　4.6 本章小結
　參考文獻
第5章 基於基因意義單元“適應值”的進化個體適應值估計
　5.1 預備知識
　5.2 基於基因意義單元“適應值”的個體適應值估計
　5.3 在服裝進化設計系統中的應用
　5.4 本章小結
　參考文獻
第6章 基於多近似模型的進化個體適應值估計
　6.1 算法的提出
　6.2 基於多近似模型的進化個體適應值估計
　6.3 算法性能分析
　6.4 在服裝進化設計系統中的應用
　6.5 本章小結
　參考文獻
第7章 基於基因意義單元的最優進化個體直接生成
第8章 分層交互式遺傳算法
第9章 基於禁忌域擴大和早熟收斂預防的交互式遺傳算法
第10章 基於用戶偏好的協同交互式遺傳算法
第11章 多種群自適應分層交互式遺傳算法
第12章 基於多智能體系統的協同進化交互式遺傳算法模型
第13章 基於多智能體系統的知識引導交互式遺傳算法
第14章 交互式遺傳算法進化個體適應值降噪策略
第15章 交互式遺傳算法與混合性能指標優化
附錄 部分交互式遺傳算法源程序