演化学习:理论与算法进展电子书

内容提要

主要符号表

第一部分 绪论与预备知识

第1章 绪论

1.1 机器学习

1.2 演化学习

1.3 多目标优化

1.4 本书组织

第2章 预备知识

2.1 演化算法

2.2 伪布尔函数

2.3 运行时间复杂度

2.4 马尔可夫链建模

2.5 分析工具

第二部分 分析方法

第3章 运行时间分析：收敛分析法

3.1 收敛分析框架

3.2 收敛分析应用例释

3.3 小结

第4章 运行时间分析：调换分析法

4.1 调换分析框架

4.2 调换分析应用例释

4.3 小结

第5章 运行时间分析方法的比较

5.1 分析方法的形式化

5.2 调换分析与适应层分析

5.3 调换分析与漂移分析

5.4 调换分析与收敛分析

5.5 分析方法综论

5.6 小结

第6章 近似分析

6.1 SEIP框架

6.2 SEIP应用例释

6.3 小结

第三部分 理论透视

第7章 边界问题

7.1 边界问题辨识

7.2 案例分析

7.3 小结

第8章 交叉算子

8.1 交叉与变异

8.2 采用交叉算子的多目标演化算法

8.3 案例分析

8.4 实验验证

8.5 小结

第9章 解的表示

9.1 遗传编程之解表示

9.2 案例分析：最大匹配

9.3 案例分析：最小生成树

9.4 实验验证

9.5 小结

第10章 非精确适应度评估

10.1 带噪优化

10.2 带噪适应度的影响

10.3 抗噪：阈值选择

10.4 抗噪：抽样

10.5 实验验证

10.6 小结

第11章 种群

11.1 种群的影响

11.2 种群对噪声的鲁棒性

11.3 小结

第12章 约束优化

12.1 不可行解的影响

12.2 帕累托优化的效用

12.3 小结

第四部分 学习算法

第13章 选择性集成

13.1 选择性集成

13.2 POSE算法

13.3 理论分析

13.4 实验测试

13.5 小结

第14章 子集选择

14.1 子集选择

14.2 POSS算法

14.3 理论分析

14.4 实验测试

14.5 小结

第15章 子集选择：k次模最大化

15.1 单调k次模函数最大化

15.2 POk SM算法

15.3 理论分析

15.4 实验测试

15.5 小结

第16章 子集选择：比率最小化

16.1 单调次模函数的比率最小化

16.2 PORM算法

16.3 理论分析

16.4 实验测试

16.5 小结

第17章 子集选择：噪声

17.1 带噪子集选择

17.2 PONSS算法

17.3 理论分析

17.4 实验测试

17.5 小结

第18章 子集选择：加速

18.1 PPOSS算法

18.2 理论分析

18.3 实验测试

18.4 小结

附录A：证明

参考文献