Applications of Evolutionary Computing: EvoWorkshops 2001: EvoCOP, EvoFlight, EvoIASP, EvoLearn, and pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2001年5月1日)

作者:Egbert J.W. Boers

出品人:

页数:514

译者:

出版时间:2001-12

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540419204

丛书系列:

图书标签:

• Evolutionary Computation
• Genetic Algorithms
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Optimization
• Computer Science
• EvoCOP
• EvoFlight
• EvoIASP
• EvoLearn
• EvoSTIM

进化计算的应用：EvoWorkshops 2001 研讨会论文集 引言 《进化计算的应用：EvoWorkshops 2001 研讨会论文集》汇集了2001年4月18日至20日在意大利科莫举办的五场重要研讨会——EvoCOP（进化优化）、EvoFlight（进化航空）、EvoIASP（进化智能、自适应系统和模式识别）、EvoLearn（进化学习）和EvoSTIM（进化系统激励）——的精选论文。本书全面展现了当时进化计算领域的前沿研究进展和实际应用，为读者提供了一个深入了解该领域发展脉络和未来方向的宝贵窗口。 进化计算，作为一种受生物进化过程启发的计算方法，在解决复杂、高维、非线性问题上展现出强大的能力。其核心思想是模仿自然选择、变异和交叉等机制，通过迭代优化过程，逐步找到问题的最优或近优解。EvoWorkshops 2001 汇聚了来自世界各地的顶尖研究人员和实践者，共同探讨进化计算在各个学科和工业领域的广泛应用。本书的内容涵盖了理论研究、算法设计、算法改进以及在具体问题上的成功案例，充分体现了进化计算的普适性和强大生命力。 EvoCOP (Evolutionary Optimization) 研讨会 EvoCOP 研讨会聚焦于进化算法在优化问题中的应用。优化问题是科学和工程领域中最普遍存在的一类问题，旨在寻找一组变量，使得某个目标函数达到最大值或最小值。传统的优化方法在处理大规模、多模态、非连续或不可导的优化问题时常常力不从心，而进化算法凭借其全局搜索能力和对问题结构的较低依赖性，在这些领域展现出独特的优势。 该研讨会论文集深入探讨了各种进化优化算法，包括但不限于： 遗传算法 (Genetic Algorithms, GAs)：作为进化计算的经典代表，遗传算法通过模拟染色体遗传过程，对候选解进行编码、选择、交叉和变异，从而不断优化种群，发现最优解。论文可能涵盖了针对不同优化问题设计有效的编码方案、交叉和变异算子，以及如何平衡探索和利用，避免早熟收敛等问题。 差分进化 (Differential Evolution, DE)：差分进化是一种简单但功能强大的全局优化算法，尤其在处理连续优化问题方面表现出色。论文可能涉及差分进化的变体、参数选择策略以及其在工程设计、参数估计等领域的应用。 进化策略 (Evolution Strategies, ES)：进化策略侧重于对参数本身进行变异和选择，尤其适用于连续变量优化。论文可能探讨了不同变异策略、自适应参数控制以及进化策略在数值优化和机器学习中的应用。 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)：粒子群优化受鸟群觅食行为启发，通过粒子间的协同搜索来寻找最优解。论文可能分析了粒子群优化的动力学特性、参数设置以及在调度、路径规划等问题上的应用。 多目标优化 (Multi-objective Optimization)：在许多实际问题中，需要同时优化多个相互冲突的目标。多目标优化算法致力于找到一组帕累托最优解集，即一组在任何一个目标上都无法进一步改进而不牺牲其他目标的解。论文集可能包含了如 NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) 等多目标进化算法及其在工程设计、资源分配等领域的应用。 约束优化 (Constrained Optimization)：处理带有各种约束条件的优化问题是进化算法面临的一大挑战。论文可能探讨了如何将约束条件有效地融入进化算法的设计中，例如通过惩罚函数法、可行性规则等。 EvoCOP 研讨会不仅关注算法本身的研究，更强调其在实际问题中的应用，例如： 工程设计与优化：如结构优化、电路设计、天线设计等，通过进化算法寻找最优参数以获得更好的性能。 调度与排程：如生产调度、任务调度、交通信号灯控制等，利用进化算法解决复杂的组合优化问题。 参数估计与模型拟合：在科学建模和数据分析中，通过进化算法优化模型参数以更好地拟合观测数据。 机器人学：如机器人路径规划、控制器设计等，利用进化算法解决智能控制问题。 EvoFlight (Evolutionary Flight) 研讨会 EvoFlight 研讨会专注于进化计算在航空航天领域的应用。航空航天领域面临着许多极其复杂和严峻的挑战，从飞行器设计、空气动力学优化到飞行控制和导航，都对计算能力提出了极高的要求。进化计算的全局搜索能力和鲁棒性使其成为解决这些问题的有力工具。 该研讨会论文集可能涵盖以下主题： 飞行器气动外形优化：利用进化算法搜索具有最优气动性能（如升阻比、稳定性）的翼型、机身形状等。这可能涉及到计算流体动力学 (CFD) 与进化算法的结合，以迭代地改进设计。 飞行器结构设计与优化：在保证结构强度和刚度的前提下，最大程度地减轻飞行器重量，以提高燃油效率和载荷能力。进化算法可以用于优化结构的材料分布、拓扑结构等。 飞行控制系统设计：设计鲁棒的飞行控制器，使其能够应对各种飞行条件和外部干扰。进化算法可以用于优化控制器的参数、结构，甚至设计自适应和学习型控制器。 任务规划与轨迹优化：如无人机任务规划、卫星轨道设计、月球着陆轨迹优化等。进化算法可以用于寻找最优的任务序列、路径或轨道，以最小化燃油消耗、时间或风险。 分布式和自主系统：如编队飞行控制、多无人机协同任务等。进化计算可以用于协调和控制多个自主系统，实现协同目标。 航空发动机设计与优化：如涡轮叶片设计、燃烧室优化等，以提高发动机的效率和可靠性。 EvoFlight 研讨会的论文很可能展示了进化算法在解决传统方法难以处理的复杂空气动力学问题、结构优化问题以及高度动态的飞行控制问题上的潜力，为航空航天工程带来了新的思路和方法。 EvoIASP (Evolutionary Intelligent, Adaptive Systems and Pattern Recognition) 研讨会 EvoIASP 研讨会聚焦于进化计算在构建智能、自适应系统和模式识别方面的应用。智能系统需要能够感知环境、做出决策并适应不断变化的情况，而模式识别则是从数据中提取有意义信息的关键技术。进化计算在这些领域发挥着越来越重要的作用。 该研讨会论文集可能涉及： 人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANNs) 的进化设计：传统的神经网络训练方法（如反向传播）可能陷入局部最优。进化算法可以用于优化神经网络的结构（层数、节点数）、权重、连接方式，甚至设计新的神经网络模型。 模糊系统 (Fuzzy Systems) 的进化设计：模糊逻辑能够处理模糊和不精确的信息，而进化算法可以用于优化模糊规则库、隶属函数等，以构建更有效的模糊推理系统。 混合智能系统 (Hybrid Intelligent Systems)：将进化算法与其他智能技术（如神经网络、模糊逻辑、专家系统）相结合，以发挥各自优势，构建更强大、更通用的智能系统。 机器学习与数据挖掘：利用进化算法进行特征选择、模型选择、参数优化，以及在聚类、分类、回归等数据挖掘任务中应用。 图像处理与计算机视觉：例如，利用进化算法进行图像分割、目标检测、特征提取、图像识别等。 语音识别与自然语言处理：在这些领域，进化算法可以用于优化模型参数、声学模型、语言模型等。 机器人感知与控制：通过进化算法让机器人更好地感知环境（如传感器数据处理）并做出智能决策。 自适应系统：设计能够根据环境变化自动调整自身行为和结构的系统，例如自适应控制系统、自适应网络等。 EvoIASP 研讨会的论文很可能展示了进化计算在赋予系统“智能”和“适应性”方面的能力，以及其在从复杂数据中发现模式和规律方面的强大潜力，为人工智能、机器学习和模式识别领域的发展贡献了重要力量。 EvoLearn (Evolutionary Learning) 研讨会 EvoLearn 研讨会专注于进化计算在机器学习中的应用，特别是与学习过程本身相关的研究。学习是智能系统的核心能力，而进化计算为构建能够从经验中学习的系统提供了强大的框架。 该研讨会论文集可能涵盖： 进化算法在机器学习模型参数优化中的应用：如优化支持向量机 (SVM)、决策树、朴素贝叶斯等模型的参数。 进化算法在模型选择与结构优化中的应用：例如，利用进化算法搜索最佳的模型结构，或者选择最适合特定任务的模型组合。 遗传编程 (Genetic Programming, GP)：遗传编程是一种直接以程序作为个体的进化算法，能够自动发现解决问题的算法或函数。论文可能涉及遗传编程在符号回归、分类、程序合成等领域的应用。 基于进化的强化学习 (Evolutionary Reinforcement Learning)：将进化算法与强化学习相结合，用于训练智能体在复杂环境中学习最优策略。这可能包括利用进化算法优化智能体的神经网络控制器，或者在多智能体系统中进行协同学习。 在线学习与适应性学习：设计能够随着数据流的变化而不断学习和调整的系统，利用进化算法来更新模型参数或结构。 知识发现与规则发现：利用进化算法从数据中提取有用的规则或知识，例如构建专家系统或知识图谱。 对抗性学习与博弈论：在涉及多个智能体的环境中，利用进化算法模拟智能体的学习和演化过程，以研究博弈策略和最优行为。 EvoLearn 研讨会的论文集为读者提供了关于如何利用进化计算来构建能够学习、适应和解决复杂问题的智能系统的深刻见解，特别是在自动发现算法和模型方面。 EvoSTIM (Evolutionary Systems Stimulation) 研讨会 EvoSTIM 研讨会可能专注于利用进化计算来模拟、分析和优化各种动态系统或过程，尤其是在涉及激励、触发或响应的场景中。这种“激励”可以理解为各种外部或内部的信号、刺激或影响，促使系统发生变化或产生响应。 该研讨会论文集可能涉及： 生物系统模拟与建模：利用进化算法模拟生物进化过程、群体行为、生态系统动态等，研究复杂的生物现象。 社会与经济系统模拟：模拟人类行为、市场动态、城市发展等社会经济现象，通过进化算法来探索不同策略或干预措施的效果。 交通系统优化与模拟：例如，模拟交通流量、优化交通信号控制、设计最优的公共交通路线等，以提高交通效率和减少拥堵。 通信网络优化与激励：在通信网络中，可能涉及信号传输的优化、信道分配、网络拓扑演化等，利用进化算法来提高通信性能或鲁棒性。 能源系统模拟与优化：例如，模拟能源消耗模式、优化能源分配、设计更高效的能源管理系统。 机器人与自动化系统中的刺激响应：研究机器人如何响应外部刺激（如传感器信号），并利用进化算法来设计更灵活、更适应性的响应机制。 动态系统参数估计与辨识：对复杂的动态系统进行参数估计，以更好地理解和预测其行为。 复杂系统中的涌现现象研究：通过进化算法的模拟，研究复杂系统中可能出现的非线性、意想不到的“涌现”行为。 EvoSTIM 研讨会的论文集可能展现了进化计算在理解和控制各种动态、受激励的系统方面的强大能力，为我们提供了分析和优化复杂现实世界现象的新视角。 结论 《进化计算的应用：EvoWorkshops 2001 研讨会论文集》是进化计算领域一份重要的历史文献。通过汇集EvoCOP, EvoFlight, EvoIASP, EvoLearn, and EvoSTIM 五个研讨会的成果，本书全面展示了进化计算在解决优化问题、航空航天设计、智能系统构建、机器学习以及动态系统模拟等广泛领域的应用。这些研究成果不仅代表了2001年当时该领域的最高水平，也为后续的研究和发展奠定了坚实的基础。本书对于研究人员、工程师和对进化计算感兴趣的读者来说，是一份不可多得的参考资料，能够帮助他们深入理解进化计算的理论、方法和实际应用潜力。

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