图书介绍
改进型遗传算法及其应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 冯宪彬，丁蕊著 著
- 出版社： 北京：冶金工业出版社
- ISBN：7502473549
- 出版时间：2016
- 标注页数：116页
- 文件大小：16MB
- 文件页数：126页
- 主题词：
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图书目录
1 绪论1
2 遗传算法3
2.1 遗传算法概述3
2.1.1 遗传算法的基本术语4
2.1.2 遗传算法的基本思想5
2.1.3 遗传算法的基本操作6
2.1.4 遗传算法的特点10
2.2 遗传算法应用举例11
2.3 遗传算法评价指标14
2.4 本章小结24
参考文献24
3 遗传算法的改进26
3.1 改进思路26
3.1.1 改进编码方案29
3.1.2 改进选择算子30
3.1.3 改进交叉算子31
3.1.4 改进变异算子32
3.2 避免陷入早熟状态32
3.3 改进的遗传算法比较36
3.4 本章小结38
参考文献38
4 应用于分类问题的遗传算法40
4.1 分类41
4.1.1 数据挖掘技术41
4.1.2 分类思想41
4.1.3 分类模型42
4.1.4 分类与预测的区别43
4.2 处理分类问题的遗传算法44
4.2.1 用遗传算法进行分类的优势44
4.2.2 应用于分类问题的遗传算法思想45
4.2.3 初始种群设定45
4.2.4 染色体编码46
4.2.5 遗传算子设计46
4.2.6 适应度函数设计46
4.3 应用于分类问题的遗传算法47
4.3.1 改进型遗传算法的思想47
4.3.2 改进型遗传分类算法48
4.4 实例测试及分析48
4.4.1 测试实验数据集48
4.4.2 实验结果分析49
4.5 本章小结52
参考文献52
5 混合粒子群遗传算法55
5.1 粒子群算法55
5.1.1 粒子群算法思想55
5.1.2 粒子群算法基本原理56
5.1.3 粒子群算法的流程58
5.1.4 粒子群算法的特点59
5.2 混合粒子群遗传算法60
5.3 混合粒子群遗传算法用于分类问题61
5.3.1 应用于分类问题的混合粒子群遗传算法61
5.3.2 混合粒子群遗传算法分类实验数据集61
5.3.3 分类系统性能验证62
5.4 混合粒子群遗传算法用于测试数据生成65
5.4.1 测试数据生成系统结构框架65
5.4.2 搜索模型66
5.4.3 适应度函数68
5.4.4 编码方式68
5.4.5 实例测试及分析69
5.5 本章小结72
参考文献73
6 混合策略的家族遗传算法75
6.1 混合策略的家族遗传算法思想75
6.2 家族遗传算法的实现76
6.2.1 个体编码和种群初始化76
6.2.2 适应度函数77
6.2.3 家族交叉算子77
6.2.4 变异算子77
6.2.5 算法步骤78
6.3 仿真实验与分析79
6.3.1 分类实验数据集79
6.3.2 数据预处理79
6.3.3 实验分析80
6.4 本章小结82
参考文献82
7 遗传算法在测试数据生成中的应用83
7.1 软件测试基础83
7.1.1 软件测试的概念和原则83
7.1.2 软件测试的分类84
7.1.3 白盒测试86
7.1.4 自动化软件测试技术95
7.2 自动生成软件测试数据的智能优化算法97
7.2.1 软件测试数据自动生成研究现状97
7.2.2 智能优化算法在软件测试数据自动生成中的应用100
7.3 生成测试数据的遗传算法103
7.3.1 算法思想103
7.3.2 适应度函数设计103
7.3.3 算法步骤103
7.4 手机软件测试104
7.5 本章总结107
参考文献107
8 总结112
8.1 本书所做的研究工作112
8.2 研究工作的展望114
后记115