第1章 进化计算概述 1
1.1进化计算的发展历程 1
1.2进化计算的主要特点 7
1.3进化计算的理论研究 9
1.4进化计算的应用现状 13
1.5主要研究内容 16
第2章 进化算法的模式理论 18
2.1进化算子的统一表示 18
2.2模式理论及相关定义 20
2.3建筑块假设和适度模式 22
2.4基于排序选择下的准确模式理论 25
2.5依概率选择下的准确模式理论 32
2.6模式的形式不变性及准确模式理论 34
2.7变长度进化计算中的模式理论 44
2.8基于准确模式理论下的建筑块理论 48
2.9本章小结 54
第3章 进化算法中的涌现及混沌 55
3.1进化计算中的涌现 55
3.2进化计算中的混沌现象 56
3.3有限群体遗传算法的动力性 59
3.4本章小结 67
第4章 遗传算法适应值曲面和困难度影响因素 68
4.1适应值曲面概念的起源与发展状况 68
4.2遗传算法适应值曲面的定义及相关结构分析 70
4.3随机游走模型的时间序列分析 78
4.4模式适应值曲面与动态适应值曲面 82
4.5 NFL定理及遗传算法困难度分析的意义 89
4.6遗传算法的模式欺骗性分析 95
4.7基因关联分析与测试 103
4.8影响遗传算法困难度的其他因素 122
4.9本章小结 126
第5章 遗传算法困难度测试 127
5.1几种常见的遗传算法困难度测试方法 127
5.2遗传算法适应值曲面上的排序统计分析 131
5.3遗传算法适应值曲面的分形分析 136
5.4基于模式适应值曲面的基因关联测试 139
5.5测试实数编码遗传算法的困难度 142
5.6基于进化动力统计分析的遗传算子性能测试 146
5.7困难问题的构造及遗传算法改进策略 151
5.8本章小结 163
本章附录：遗传算法性能测试函数 165
第6章并行进化算法和子群遗传算法 169
6.1并行进化算法 169
6.2子群遗传算法及其在皇家大道函数上的应用 178
6.3子群遗传算法在多模态问题上的应用 182
6.4本章小结 187
第7章总结与展望 188
7.1总结 188
7.2展望 190
参考文献 192