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目录2

第1篇　Windows编程2

第1章　Windows概述2

1.1　历史一瞥（A Little Bit of History）2

1.1.1 Windows 1.02

1.1.2 Windows 2.03

1.1.3　Windows 3.0和3.13

1.1.4 Windows 954

1.1.5　Windows 98及其后续版本4

1.2　Hello World！4

1.3　第一个Windows程序5

1.3.1　匈牙利表示法8

1.3.2　第一个窗口10

1.3.3　Windows消息循环15

1.3.4　Windows过程17

1.3.5　键盘输入22

第2章　Windows编程进阶25

2.1　Windows图形设备接口25

2.1.1　设备描述表26

2.1.2　各种绘图工具：画笔、画刷、颜色、线和形状27

2.2　文本38

2.2.1 TextOut38

2.2.3　加入颜色和透明度39

2.2.2　DrawText39

2.2.4　实时消息抽取循环40

2.3　如何创建后备缓冲42

2.3.1　如何实现双缓冲43

2.3.2　如何使用后备缓冲器45

2.3.3　保持干净47

2.4　使用资源48

2.4.1 图标49

2.4.2　光标50

2.4.3　菜单51

2.4.4　为菜单添加具体功能52

2.5.1　一个简单的对话框53

2.5　对话框53

2.5.2　一些更有用的知识56

2.6　正确定时59

2.7　总结60

第2篇　遗传算法62

第3章　遗传算法入门62

3.1 鸟和蜜蜂62

3.2　二进制数速成66

3.3　计算机内的进化67

3.3.1　什么是赌轮选择法68

3.3.4　建议的学习方法69

3.3.2　杂交率69

3.3.3　变异率69

3.4　帮助Bob回家70

3.4.1　为染色体编码72

3.4.2　Epoch（时代）方法75

3.4.3　参数值选择77

3.4.4　算子函数78

3.4.5　运行寻路人程序80

3.4.6　二进制数转换3个问题的答案80

3.5　练习81

4.1　巡回销售员问题82

第4章　置换码与巡回销售员问题82

4.1.1 小心陷阱83

4.1.2　CmapTSP,Sgenome,CgaTSP85

4.2　置换杂交操作90

4.3　交换变异操作93

4.4　选择一个适应性函数93

4.5　选择95

4.6　把一切组合在一起95

4.7 总结97

4.8　练习98

第5章　遗传算法优化99

5.1.1 各种置换变异算子100

5.1　TSP用的各种算子100

5.1.2　各种置换杂交算子104

5.2　各种处理工具108

5.2.1　选择技术110

5.2.2　变比技术113

5.2.3　其他杂交算子117

5.2.4　子群技术119

5.3　总结120

5.4　练习120

第6章　登月也不难121

6.1　创建和处理矢量图形121

6.1.1　顶点和顶点缓冲122

6.1.2　顶点变换123

6.1.3　矩阵128

6.2　矢量132

6.2.1　矢量加、减法133

6.2.2　计算矢量大小134

6.2.3　矢量的数乘135

6.2.4　矢量的规范化135

6.2.5　矢量分解136

6.2.6　矢量的点积137

6.2.7　SVector2D实用工具类137

6.3.3　质量138

6.3.2　长度138

6.3　相关的物理知识138

6.3.1 时间138

6.3.4　力139

6.3.5　运动—速度139

6.3.6　运动—加速度140

6.3.7　力、质量、加速度三者的关系142

6.3.8 引力142

6.4　人工控制的登月工程143

6.4.1　Ccontroller类的定义143

6.4.2　CLander类的定义144

6.4.3　UpdateShip函数146

6.5　遗传算法控制的登月飞船149

6.5.1　为基因组编码150

6.5.2　杂交和变异操作151

6.5.3　适应性函数152

6.5.4　更新函数153

6.5.5　运行程序155

6.6　总结156

6.7　习题156

第3篇　神经网络158

第7章　神经网络概述158

7.1　神经网络介绍158

7.2　一个生物学的神经网络——大脑159

7.3　数字版的神经网络161

7.3.1　相关的数学知识162

7.3.2　神经细胞的用途163

7.4　扫雷机游戏165

7.4.1　选择输出166

7.4.2　选择输入168

7.4.3　确定隐藏的神经细胞数目169

7.4.4　CNeuralNet.h（神经网络类的头文件）169

7.4.5　神经网络的编码174

7.4.6　遗传算法175

7.4.7　扫雷机类176

7.4.8　CController Class（控制器类）179

7.4.9　运行此程序184

7.4.10　功能的两个改进184

7.5　总结188

7.6　练习188

第8章　为机器人提供知觉190

8.1　回避障碍物190

8.1.1　探测环境191

8.1.2　适应性函数193

8.2　为机器人提供记忆器195

8.3　总结201

8.4　练习202

第9章　有监督的训练方法203

9.1　异或函数203

反向传播的工作原理204

9.2　RecognizeIt——鼠标手势的识别213

9.2.1　用向量表示一个手势214

9.2.2　训练网络215

9.2.3 录并变换鼠标数据216

9.2.4　增加新手势218

9.2.5　控制器类218

9.3.1　增加动量221

9.3　一些有用的技术和技巧221

9.3.2　过拟合222

9.3.3　柔性最大激励函数223

9.4　监督学习的应用224

9.5　一个现代寓言225

9.6　练习226

第10章　实时演化227

10.1　外星人游戏227

10.1.1　程序实现228

10.1.2　运行BrainyAliens程序238

10.2　练习239

11.1　竞争约定问题240

第11章　演化神经网络的拓扑240

11.2　直接编码242

11.2.1　基因子242

11.2.2　二进制矩阵编码242

11.2.3　基于节点的编码244

11.2.4　基于路径的编码246

11.3　间接编码247

11.3.1　基于语法的编码247

11.3.2　二维生长编码248

11.4　拓扑扩张的神经演化249

11.4.1　NEAT基因组250

11.4.2　算子和创新255

11.4.3　物种形成271

11.4.4　Cga换时代方法275

11.4.5　将基因组转变为表现型280

11.4.6　运行Demo程序286

11.5　总结288

11.6　练习288

附录A　WEB资源289

附录B　参考书目及推荐读物291

附录C　光盘中的内容295

后记297