如何求解问题：现代启发式方法
作者：（美）Zbigniew Michalewicz，（美）David B.Fogel著
出版时间：2003
内容简介
通过一系列贯穿于章节间的有趣难题，本书深入浅出地阐述了如何利用计算机来求解问题的一些现代启发式方法。全书包括两部分，共分15章。第1章指出了造成问题求解困难的主要原因。第2章简要介绍了一些基本概念。第3章和第4章综述了传统的优化算法，包括穷举搜索法、局部搜索法、贪婪法、分而治之法、动态规划法和分枝定界法等。第5章阐明了两种现代搜索算法，即模拟退火法和禁忌搜索法。以上各章构成了本书的第—部分。书中第二部分主要阐述求解问题的演化方法。第6章和第7章介绍了设计一般演化算法的细节问题。第8章至第10章分别对于TSP问题、约束处理问题以及如何调整算法等问题详细综述了如何采用演化方法来求解这些问题所作的大量努力。第11章讨论了随时间变化的环境和噪声问题。第12章和第13章分别提供了神经网络和模糊系统的有关内容。第14章对混合系统和扩展演化算法作了简短的一般性讨论。最后第15章总结了全书的内容并给出了在实际求解问题时部分有价值的提示。本书是一本学习如何通过现代启发式方法利用计算机来求解问题的教材，读者对象是高等学校理工科和经济管理专业的广大师生。同时本书丰富的文献综述对于从事计算机特定领域（如算法设计、演化计算、工程优化、神经网络、模糊系统等）研究的科技人员也具有很大的参考价值。
目录
I 我的三个小孩的年龄有多大?
1 为何有些问题难以求解?
1. 1 搜索空间的大小
1. 2 给问题建模
1. 3 随时间而变化
1. 4 约束
1. 5 证明问题
1. 6 你辉煌成就的机会
1. 7 小结
lI 一个模型有多重要?
2 基本概念
2. 1 表示方式
2. 2 目标
2. 3 评估函数
2. 4 定义一个搜索问题
2. 5 邻域和局部最优解
2. 6 爬山法
2. 7 你会落入这种圈套吗?
2. 8 小结
III 连锁店里的价格是多少?
3 传统方法--第一部分
3. 1 穷举搜索
3. 1. 1 枚举SAT问题
3. 1. 2 枚举TSP问题
3. 1. 3 枚举NLP问题
3. 2 局部搜索
3. 2. 1 局部搜索和SAT问题
3. 2. 2 局部搜索和TSP问题
3. 2. 3 局部搜索和NLP问题
3. 3 线性规划：单纯形法
3. 4 小结
IV 这些数是什么?
4 传统方法--第二部分
4. 1 贪婪算法
4. 1. 1 贪婪算法和SAT问题
4. 1. 2 贪婪算法和TSP问题
4. 1. 3 贪婪算法和NLP问题
4. 2 分而治之法
4. 3 动态规划法
4. 4 分枝定界法
4. 5 A*算法
4. 6 小结
V 熊是什么颜色?
5 跳离局部最优
5. 1 模拟退火
5. 2 禁忌搜索
5. 3 小结
VI 你的直觉如何?
6 演化方法
6. 1 求解SAT的演化方法
6. 2 求解TSP的演化方法
6. 3 求解NLP的演化方法
6. 4 小结
VII 这些东西中有一个与众不同
7 演化算法的设计
7. 1 表示方式
7. 1. 1 固定长的符号向量
7. 1. 2 排列
7. 1. 3 有穷状态机
7. 1. 4 符号表达式
7. 2 评估函数
7. 3 变化算子
7. 3. 1 固定长的符号向量
7. 3. 2 排列
7. 3. 3 有穷状态机
7. 3, 4 符号表达式
7. 4 选择
7. 5 初始化
7. 6 小结
VIII 最短路径是什么?
8 旅行商问题
8. 1 寻找好的变化算子
8. 2 结合局部搜索方法
8. 3 其他可能性
8. 3. 1 边组装杂交
8. 3. 2 反序-杂交算子
8. 4 小结
IX 斑马属谁?
9 约束处理技术
9. 1 概述
9. 1. 1 evalf的设计
9. 1. 2 evalu的设计
9. 1. 3 evalf和evalu之间的关系
9. 1. 4 拒绝不可行解
9. 1. 5 修补不可行个体
9. 1. 6 用修补后个体替换原个体
9. 1. 7 惩罚不可行个体
9. 1. 8 通过使用专门的表示方式和变化算于保持一个可行的种群
9. 1. 9 使用译码器
9. 1. 10 个体与约束的分离
9. 1. 11 探索搜索空间的可行部分与不可行部分的边界
9. 1. 12 寻找可行解
9. 2 数值优化
9. 2. 1 基于保持解的可行性的方法
9. 2. 2 基于罚函数的方法
9. 2. 3 基于搜索可行解的方法
9. 2. 4 基于译码器的方法
9. 2. 5 混合方法
9. 3 小结
X 你能调整问题吗?
10 针对问题调整算法
10. 1 演化算法中的参数控制
10. 2 用一个NLP说明问题
10. 3 控制技术的分类
10. 4 参数控制方法
10. 4. 1 表示方式
10. 4. 2 评估函数
10. 4. 3 变异算子和变异率
10. 4. 4 杂交算子和杂交率
10. 4. 5 父体的选择
10. 4. 6 种群
10. 5 参数控制的组合形式
10. 6 小结
XI 你能两步制胜吗?
11 随时间变化的环境和噪声
11. 1 动态变化的世界
11. 2 现实世界是有噪声的
11. 3 小结
XlI 元旦是星期几?
12 神经网络
12. 1 阈神经元与线性划分函数
12. 2 前馈多层感知器的反传
12. 3 训练与测试
12. 4 递归网络及其扩展结构
12. 4. 1 标准递归网绍
12. 4. 2 Hopfield网络
12. 4. 3 Boltzmann机
12. 4. 4 多交互程序的网络
12. 5 采用竞争网络进行聚类
12. 6 应用神经网络求解TSP
12. 7 演化神经网络
12. 8 小结
XIIl 这根绳子有多长?
13 模糊系统
13. 1 模糊集
13. 2 模糊集和概率测度
13. 3 模糊集的运算
13. 4 模糊关系
13. 5 设计模糊控制器
13. 6 模糊聚类
13. 7 模糊神经网络
13. 8 模糊TSP
13. 9 演化模糊系统
13. 10 小结
XIV 你喜欢简单的解决办法吗?
14 混合系统
15 总结
附录A 概率与统计
A. 1 概率的基本概念
A. 2 随机变量
A. 2. 1 离散型随机变量
A. 2. 2 连续型随机变量
A. 3 随机变量的描述性统计量
A. 4 极限定理与极限不等式
A. 5 随机变量的相加
A. 6 在计算机中产生随机数
A. 7 估计
A. 8 统计的假设检验
A. 9 线性回归
A. 10 小结
附录B 问题与项目
B. 1 尝试一些实际问题
B. 2 报道采用启发式方法的计算实验
参考文献
