多目标进化算法及其应用

多目标进化算法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:国防工业
作者:崔逊学
出品人:
页数:331
译者:
出版时间:2006-6
价格:40.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787118045550
丛书系列:
图书标签:
  • 进化计算
  • MOEA
  • 遗传算法
  • 进化
  • 算法
  • 现代优化算法
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具体描述

本书反映当今智能计算方法解决多目标优化的最新研究进展,论述的各种算法和理论正是目前研究与应用的热点或将要引起人们关注的理论问题,内容新颖、丰富,可启发相关领域的研究人员开展自己的新研究方向。本书具有一定的理论高度和学术价值,书中大部分内容取材于国际、国内一流学术期刊发表的论文和作者的科研成果,细致而全面地展示国内外大量最新的科学研究内容和发展动向,具有一定的前瞻性和学术参考价值。

《智能优化算法与应用》 在复杂多变的现代科学技术与工程领域,我们常常面临着需要同时优化多个相互冲突的目标的挑战。例如,在产品设计中,我们可能希望在保证性能的同时,降低制造成本并延长使用寿命;在交通调度中,我们期望减少拥堵,同时最小化出行时间和能源消耗。这些问题往往超越了传统单目标优化方法的范畴,迫切需要更先进、更强大的求解工具。 《智能优化算法与应用》正是为应对此类挑战而生。本书深入探讨了一系列以模仿自然界或人类智能现象为灵感的智能优化算法,并详细阐述了这些算法在解决实际工程与科学问题中的广泛应用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,理解智能优化算法的设计原理、数学基础及其在各种复杂场景下的实用价值。 本书内容概述: 第一部分:智能优化算法的基础理论与核心思想 本部分将为读者打下坚实的理论基础,系统介绍各类智能优化算法的设计哲学和核心计算机制。 群智能算法(Swarm Intelligence Algorithms): 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO): 详细阐述粒子在搜索空间中的移动规则,包括速度更新、位置更新以及对个体最优和全局最优的借鉴机制。我们将深入分析PSO的参数敏感性、收敛特性以及其在连续优化问题中的强大能力,并通过具体的案例展示其如何有效地搜寻全局最优解。 蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO): 剖析模拟蚂蚁觅食行为的ACO算法。我们将重点介绍信息素的更新机制、概率转移规则以及其在解决组合优化问题,特别是路径规划问题(如旅行商问题)中的原理与实现。本书将详细讲解如何设计合适的信息素更新策略和路径选择规则,以获得高质量的解。 其他群智能算法: 简要介绍和分析如鱼群算法、蜂群算法等其他具有代表性的群智能算法,对比其在不同问题场景下的特点和优势。 进化算法(Evolutionary Algorithms): 遗传算法(Genetic Algorithm, GA): 深入剖析GA的核心组成部分:选择、交叉和变异。我们将详细讲解各种选择策略(如轮盘赌选择、锦标赛选择)、交叉算子(单点交叉、多点交叉、均匀交叉)和变异算子(高斯变异、基本变异)的设计原理和实现细节。同时,还会探讨GA在处理离散和连续优化问题中的适应性。 差分进化(Differential Evolution, DE): 详细介绍DE的四种基本策略(DE/rand/1/bin, DE/best/1/bin, DE/current-to-best/1/bin, DE/current-to-rand/1/bin)及其变种。我们将重点分析DE的自适应能力和收敛速度,并阐述其在函数优化和工程设计中的高效性。 进化策略(Evolution Strategies, ES): 介绍ES中个体的编码方式、变异算子(如高斯噪声)以及选择机制,特别是其在连续优化问题中的优势,以及与GA和DE的异同。 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA): 详细阐述SA如何通过模拟固体退火过程来避免局部最优。我们将深入分析退火日程表(降温策略)和接受准则的设计,以及SA在求解NP-hard问题中的应用。 人工神经网络与优化: 反向传播算法(Backpropagation Algorithm): 作为训练神经网络的核心算法,我们将深入解析反向传播的原理,包括误差计算、梯度下降以及激活函数的选择。 其他学习算法: 简要介绍如梯度下降的变种(如Adam、RMSprop)等,以及它们如何加速模型的收敛。 第二部分:智能优化算法的进阶技术与改进策略 为了应对更复杂、更高维度的优化问题,本部分将介绍对基础算法进行改进和优化的高级技术。 混合优化算法(Hybrid Optimization Algorithms): 算法融合策略: 探讨如何将不同的智能优化算法(如GA与PSO、DE与局部搜索)相结合,以发挥各自的优势,克服单种算法的不足,提高搜索效率和解的质量。 与局部搜索算法的结合: 详细介绍如何将智能优化算法的全局搜索能力与局部搜索算法(如梯度下降、牛顿法)的快速收敛性相结合,实现全局最优与局部最优的有效平衡。 多模态与多目标优化技术: 多模态优化(Multimodal Optimization): 探讨如何在存在多个最优解的问题中同时找到多个高质量解的技术,例如基于拥挤度的选择、基于适应度共享的方法等。 多目标优化(Multi-objective Optimization): 详细介绍如何处理同时优化多个相互冲突目标的问题。我们将重点阐述: Pareto支配概念: 详细解释Pareto最优和Pareto前沿的概念,以及如何判断解的支配关系。 非支配排序遗传算法(NSGA-II): 深入分析NSGA-II的排序机制、拥挤距离计算和精英保留策略,以及其在多目标优化问题中的广泛应用。 其他多目标进化算法: 介绍如MOEA/D、SPEA2等具有代表性的多目标进化算法,并进行比较分析。 参数自适应与动态调整: 探讨如何使算法的参数(如变异率、交叉概率、学习因子等)能够根据搜索过程动态地进行调整,以提高算法的鲁棒性和效率。 并行与分布式优化: 介绍如何利用并行计算和分布式计算技术来加速智能优化算法的执行,以应对大规模和高维度问题。 第三部分:智能优化算法在工程与科学领域的应用实践 本部分是本书的重点,将通过大量实际案例,生动展示智能优化算法在解决各领域复杂问题时的强大能力。 工程设计与优化: 结构优化: 如航空航天结构、桥梁、建筑物的轻量化设计、强度设计、刚度设计等,利用智能优化算法寻找最优结构参数。 机械系统优化: 如发动机参数优化、机器人路径规划、传动系统设计等。 电子与通信系统设计: 如天线优化、电路布局优化、通信协议参数调整等。 能源系统优化: 如可再生能源发电调度、电网负荷分配、能源效率提升等。 机器学习与人工智能: 神经网络结构搜索(NAS): 利用进化算法等智能优化方法自动设计神经网络的结构,以提高模型的性能。 超参数优化: 使用PSO、DE等算法对机器学习模型的超参数进行高效寻优,提升模型精度。 特征选择与降维: 利用智能优化算法进行特征的有效选择,以提高模型的泛化能力。 金融与经济学: 投资组合优化: 利用智能优化算法在风险和收益之间进行权衡,寻找最优的资产配置策略。 交易策略优化: 开发和优化自动化交易策略。 生物信息学与医学: 蛋白质结构预测: 利用智能优化算法探索蛋白质折叠的空间。 基因序列比对与分析: 优化生物信息学算法的参数。 医学影像分析: 辅助诊断和治疗方案的优化。 其他领域: 探讨智能优化算法在物流配送、供应链管理、环境保护、交通流优化、制造过程控制等领域的应用。 本书特色: 理论与实践并重: 既深入讲解算法的数学原理,也通过丰富的应用案例展示其实用性。 内容全面深入: 覆盖了从基础算法到高级技术,再到广泛的应用领域。 条理清晰,易于理解: 结构化组织内容,语言清晰,力求让不同背景的读者都能有所收获。 强调创新与发展: 鼓励读者根据自身需求对算法进行改进和创新。 《智能优化算法与应用》将是您在面对复杂优化挑战时的得力助手,也是您深入了解和掌握人工智能领域前沿技术的宝贵资源。本书将引导您从理论到实践,掌握解决实际问题的强大工具,激发您在科学与工程领域探索创新的无限可能。

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读后感

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用户评价

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拿到《多目标进化算法及其应用》这本书,我第一眼就被它严谨的排版和清晰的目录吸引了。作为一名在某个技术领域边缘徘徊的业余爱好者,我一直在寻找能够拓宽我视野,并提供实际解决问题思路的读物。这本书的书名点出了“多目标”和“进化算法”,这让我立刻联想到现实生活中很多无法简单用单一指标来衡量的决策场景。比如,在企业管理中,我们既要考虑利润最大化,又要关注客户满意度,同时还要控制成本,这背后必然涉及到多个相互制约的目标。我希望这本书能够详细解释,在面对这种多目标约束时,传统的优化方法可能会遇到的困境,以及进化算法是如何巧妙地绕过这些困境,找到一个更全面的最优解。我尤其关注书中的“及其应用”这部分。我非常希望能够看到书中通过具体的例子,展示这些算法是如何在诸如工程设计、数据挖掘、机器学习等领域发挥作用的。例如,它是否能解释如何在复杂系统中,通过多目标进化算法来平衡不同的性能指标,或者如何用它来发现隐藏在海量数据中的有价值的模式。

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我最近在书店里翻到了一本让我眼前一亮的书,书名是《多目标进化算法及其应用》。虽然我不是这个领域的专业研究者,但我对算法在解决实际问题中的应用一直抱有浓厚的兴趣。这本书的封面设计很简洁大气,我随手翻了几页,就被其中一些图表吸引住了。我看到了一些关于Pareto最优解集的概念介绍,虽然当时没完全理解,但觉得非常有意思。我常常在想,现实世界中的许多问题,比如在资源有限的情况下,我们如何在成本最低和效率最高之间找到一个平衡点,又或者在设计一个产品时,如何在性能、成本和用户体验之间做出取舍。这些显然不是单一目标就能解决的。书里提到的“多目标”这个概念,立刻击中了我的痛点。我特别期待书中能有更深入的解析,解释清楚在面对多个相互冲突的目标时,我们应该如何思考,如何去寻找那些“最优”的解决方案。书中的案例分析部分,虽然我还没有深入阅读,但看到标题我就觉得非常有价值。我希望它能展示一些现实世界中,多目标优化算法是如何被成功应用的,例如在工程设计、金融投资、甚至是城市规划等领域。我渴望通过这些案例,看到理论知识如何转化为实际的解决方案,理解算法的强大之处。

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《多目标进化算法及其应用》这本书,在书架上静静地躺着,名字就透着一股严谨又迷人的科技感。我对算法的了解不多,但对那些能够解决现实世界复杂难题的工具总是充满好奇。我常常思考,在很多情况下,一个完美的解决方案是不存在的,我们只能追求在几个相互矛盾的目标之间找到一个“最好”的平衡点。比如,在能源领域,我们既要保证供应的稳定性,又要降低成本,同时还要减少对环境的影响。这些都是相互牵制的目标。我希望这本书能够深入浅出地解释,多目标进化算法是如何处理这种“两难”问题的。我特别希望能看到书中详细介绍一些具体的算法,例如NSGA-II或者MOEA/D,并解释它们的优缺点,以及在什么情况下适合使用它们。当然,书名中的“及其应用”是我最期待的部分。我希望能看到书中包含丰富而具体的案例研究,展示这些算法是如何被应用于实际问题的,比如如何优化制造业的生产流程,如何设计出更节能的交通系统,或者如何在金融投资组合中实现风险和收益的最佳配置。我渴望通过这些案例,理解这些抽象的算法是如何转化为解决现实世界挑战的强大力量。

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我一直对那些能够“聪明地”解决复杂问题的算法很着迷,而《多目标进化算法及其应用》这本书,光听名字就充满了智慧的闪光。我个人对计算科学的理解算不上高深,但对那些能够模拟自然界生物演化过程来解决问题的思想,一直充满好奇。我希望这本书能像一本引人入胜的故事书,用生动形象的方式,带领我走进多目标进化算法的世界。我特别好奇,这些算法是如何从“基因”到“繁衍”,再到“优胜劣汰”这样一个看似简单的自然规律中,衍生出解决那些在我们看来错综复杂的问题的强大能力的。书中如果能有一些比喻或者类比,比如将算法的迭代过程比作生物的进化,将不同的解比作不同的物种,那将大大降低我理解的门槛。而且,我非常看重书中的“应用”二字,这意味着它不仅仅是理论的堆砌,更是解决实际问题的工具。我希望它能够给出一些具体的算法流程图,或者详细的步骤说明,让即使是对编程不太熟悉的人,也能大致理解算法的工作原理。另外,我期待书中能分享一些成功的应用案例,最好是那些我们日常生活中能接触到的问题,比如如何优化物流配送路线,或者如何设计出性能更优的飞机翼型。

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我最近偶然翻阅到一本叫做《多目标进化算法及其应用》的书,当时就被它所吸引。我一直对那些能够模仿自然界神奇力量来解决问题的科学领域感到好奇,而“进化算法”这个词恰恰勾起了我的兴趣。我平时接触的很多问题,都需要在多个不完全兼容的目标之间做出权衡,比如我希望我的新电脑既运行飞快,价格又便宜,同时还要省电,这显然是多个目标相互制约的。我希望这本书能够用一种比较易于理解的方式,介绍进化算法的基本原理,比如遗传、变异、选择这些概念在算法中是如何体现的。如果书中有一些生动的图示,能够帮助我理解算法的迭代过程,那将是极好的。而且,更重要的是,我期待书中能够展示这些算法在现实世界中的具体应用。我希望看到一些案例,能够说明多目标进化算法是如何帮助人们在复杂的问题中,找到那些在各个目标上都表现出色的“折衷”方案。比如,在产品设计中,如何在成本、性能和美观之间找到一个最佳的平衡点,或者在城市规划中,如何在交通效率、环境保护和居民生活便利性之间做出优化。

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