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本书旨在系统地介绍遗传算法的理论、应用和发展，共包括9个章节的内容.
首先，本书讲述了遗传算法的起源、历程和主要研究方向，介绍了遗传算法的基本原理。其次，讨论了遗传算法的一般收敛性理论，遗传算法的马尔可夫链模型和收敛性分析，遗传算法的随机泛函分析。还介绍了遗传算法的模式理论，特别是遗传算法的模式欺骗性理论，以及欺骗问题的实验分析；并详细讨论了微观遗传策略-遗传算子的分析与设计，以及微观遗传策略中的参数设置和适应性微观遗传策略的设计。讨论了宏观遗传策略-遗传算法结构分析与设计。接下来介绍了遗传算法在知识获取中的应用，特别是概念学习和特征提取的遗传算法方法。讨论了遗传规划的原理、方法和收敛性分析，及其在典型问题中的应用。最后，介绍了遗传算法的发展-进化计算的原理与方法，给出了进化算法的一般框架和收敛性分析、讨论了NFL定理的意义，以及浮点实数编码的遗传算法在求解约束优化问题中的应用。附录中给出了一组典型的性能测试函数。
本书可以作为信息技术和管理科学专业的研究生教材，亦可供有关科研人员和工程技术人员阅读参考。
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