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出版者:Springer

作者:Candida Ferreira

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2006-7-11

价格:USD 269.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540327967

丛书系列:

图书标签:

• 基因表达编程
• 遗传算法
• 机器学习
• 进化计算
• 人工智能
• 数据挖掘
• 优化算法
• 生物信息学
• 模式识别
• 算法

《编码进化：探索智能算法的奥秘》 在这本深度探索的著作中，我们将一起踏上一段非凡的旅程，揭示一种强大而迷人的计算范式——进化计算。不同于传统的算法设计，进化计算从自然界蓬勃发展的生命演化机制中汲取灵感，通过模拟选择、变异和交叉等过程，让计算机程序“进化”出解决复杂问题的能力。本书将深入剖析这一激动人心的领域，揭示其核心原理、关键技术以及在科学、工程和社会等众多领域展现出的变革潜力。 第一篇：进化计算的基石 在本篇中，我们将奠定坚实的理论基础，深入理解进化计算的起源和核心概念。 第一章：生命启发的算法。 我们将回顾自然选择和遗传的宏伟图景，探讨这些生命的基本规律如何为计算建模提供了深刻的洞见。从达尔文的进化论到孟德尔的遗传定律，我们将追溯这些思想的演进，并理解它们如何促成了计算科学的全新方向。 第二章：遗传算法的通用框架。 遗传算法（GA）作为进化计算的开创性力量，将是本章的重点。我们将详细解析其基本构成要素：染色体表示、适应度函数、选择机制（如轮盘赌选择、锦标赛选择）、交叉（单点交叉、多点交叉）和变异（位翻转、位交换）操作。通过清晰的图示和详实的解释，读者将全面掌握GA的设计思路和运作流程。 第三章：进化策略与差分进化。 除了遗传算法，我们还将介绍其他重要的进化计算算法，如进化策略（ES）和差分进化（DE）。ES在参数控制和自适应性方面独具优势，而DE则以其简洁高效的差分向量操作在搜索空间中展现出强大的探索能力。我们将比较它们的异同，并探讨它们各自适用的场景。 第四章：种群动态与收敛性分析。 进化的过程并非孤立进行，种群的整体行为对算法的性能至关重要。本章将深入探讨种群多样性的维持、早熟收敛的挑战以及各种避免或缓解这些问题的策略。我们还将触及进化算法的理论分析，理解其收敛的数学基础。 第二篇：高级进化计算技术与应用 在掌握了基本原理之后，我们将进一步拓展视野，深入探讨更高级的技术，并展示进化计算在各行各业的应用。 第五章：多目标优化中的进化方法。 现实世界中的许多问题需要同时优化多个相互冲突的目标。本章将聚焦于处理这类问题的进化算法，如NSGA-II（非支配排序遗传算法II）和SPEA2（种群评估遗传算法2）。我们将阐释帕累托最优概念，并展示如何使用进化算法有效地找到一组权衡最优解。 第六章：岛屿模型与并行进化。 为了提高算法的探索能力和处理大规模问题，我们将探讨分布式和并行化的进化计算模型。岛屿模型将多个独立运行的种群联系起来，通过周期性的移民交换个体，从而促进更广泛的搜索。我们将分析不同岛屿模型的设计和性能优势。 第七章：混合进化算法与元启发式。 进化算法并非孤立使用，它们常常与其他优化技术相结合，形成更强大的混合算法。本章将介绍如何将局部搜索算法（如爬山法、模拟退火）与进化算法结合，以利用各自的优点。同时，我们还将探讨其他元启发式算法，如粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO），并比较它们与进化计算的联系和区别。 第八章：进化算法在机器学习中的应用。 机器学习是进化计算大展拳脚的重要领域。本章将详细介绍如何利用进化算法进行特征选择、模型参数优化，甚至自动构建神经网络结构（神经进化）。我们将通过实例展示其在分类、回归和聚类等任务中的强大能力。 第九章：进化算法在工程设计与优化中的实践。 从航空航天到材料科学，进化算法在解决复杂工程设计和优化问题上扮演着越来越重要的角色。本章将展示如何利用进化算法进行结构优化、路径规划、机器人控制以及调度问题。我们将分析具体的案例研究，展示其带来的实际效益。 第十章：进化计算的前沿与未来展望。 随着技术的发展，进化计算也在不断演进。本章将带领读者展望该领域的最新研究方向，如基于深度学习的进化算法、量子进化计算、以及在复杂系统建模和人工智能伦理等方面的潜在应用。我们将探讨进化计算如何继续推动科学和技术的进步。 《编码进化：探索智能算法的奥秘》 旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的进化计算指南。无论您是计算机科学的学生、研究人员，还是希望将智能算法应用于实际问题的工程师和决策者，本书都将是您探索计算智能边界的宝贵财富。通过掌握这些强大的进化工具，您将能够解决传统方法难以企及的挑战，并为未来的创新铺平道路。

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这本书的行文风格，可以说是介于严谨的学术专著与富有激情的工程实践笔记之间找到了一个微妙的平衡点。我很少看到一本书能将数学证明的严密性与工程实现中的“小技巧”描述得如此融洽。举个例子，在讨论如何有效防止程序在演化过程中出现“退化”或“退化到常量”的现象时，作者并没有仅仅停留在理论上的约束条件，而是提供了一系列基于位操作和内存管理的实用化策略，这些策略对于任何试图将该技术应用于资源受限环境的工程师来说，都是无价之宝。我尤其关注到对“基因重组操作”的深入分析。作者没有将重组视为简单的交换节点，而是将其与图论中的连通性保持问题紧密挂钩，并提出了一种基于“信息熵”的自适应重组概率调整机制。这种跨领域的知识融合，使得原本可能枯燥的算法优化部分变得充满了智力上的挑战和乐趣，让人忍不住想要立刻动手实现并验证其效果。

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总的来说，这本书绝非一本可以快速翻阅的入门手册，它更像是一份需要沉下心来反复研读的“工具书兼思想录”。阅读过程中，我经常需要停下来，对照着自己过去项目中的失败经验，反思当时是否因为对演化搜索空间的理解不够透彻而走了弯路。书中对于“搜索效率瓶颈”的分析尤其深刻，作者将其归结为目标函数设计不当与程序结构不匹配的双重困境。它引导读者跳出仅仅关注“突变率”和“交叉率”的低级设置，而去深究如何设计一个能够天然地引导演化过程朝着“结构化”方向前进的评估标准。这种从宏观策略到微观实现的完美闭环构建，是这本书最令人信服的地方。它提供的不只是一套算法，而是一套系统性的、能够应对复杂性挑战的工程哲学，对于任何希望在计算智能领域做出深入贡献的人来说，都是一份不可或缺的指路明灯。

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读完关于基础理论的部分，我不得不惊叹于作者在案例选择上的独到眼光。市面上很多计算智能的书籍，案例多半围绕着经典的“旅行商问题”或是一些教科书式的函数优化，未免显得有些陈旧和乏味。然而，这本书的第三部分，聚焦于“高维空间中的非线性系统辨识”和“生物信号处理中的特征提取”，这些实际应用场景的选取，极大地提升了我的阅读动力。特别是其中关于一个复杂化学反应动力学模型的逆向工程案例，作者展示了如何利用该方法一步步从噪声数据中“生长”出符合物理化学原理的结构化方程。这个过程的描述极其细致，从初始种群的随机生成，到每一次迭代中评估函数的设计哲学，再到最终得到的具有清晰物理意义的表达式，整个链条被打磨得如同艺术品一般精密。它不仅仅是在展示一个算法的强大，更是在传授一种解决实际工程难题的思维范式——如何将抽象的数学模型与具体的物理直觉巧妙地结合起来，避免陷入纯粹的“拟合陷阱”。这部分内容无疑为我接下来的科研方向提供了一个极具启发性的参照系。

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对于像我这样，已经对传统遗传算法和遗传编程有所涉猎的读者来说，这本书的价值更多地体现在其对“透明性”和“可解释性”的执着追求上。在深度学习日益占据主导地位的当下，许多模型因为其“黑箱”特性而饱受诟病。这本书所倡导的方法论，天然地倾向于生成结构清晰、逻辑分明的符号表达式，这本身就是对模型可解释性的一种强有力回应。我印象最深的是书中关于“程序简化与归约”那一章，它探讨了如何在保持模型性能不显著下降的前提下，移除冗余的子表达式，甚至识别出那些在演化过程中产生的“无用分支”。这种对“奥卡姆剃刀原则”在复杂计算系统中的机械化执行的探讨，不仅具有理论上的美感，更具有实际的工业价值——更小、更快、更易于维护的模型。这让我重新思考了在评估一个计算解决方案时，仅仅关注准确率指标是多么的片面。

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这本厚重的著作，初翻开时，那种扑面而来的学术气息着实让人有些喘不过气。我一直对计算智能在复杂系统建模方面的应用抱有浓厚的兴趣，但坦白说，我对“演化计算”这一分支的深入理解一直停留在比较基础的层面。这本书的开篇，并非直接切入那些令人眼花缭乱的算法细节，而是花了大量篇幅来探讨“符号回归”这一古老命题在现代计算背景下的新挑战。作者似乎非常注重理论的溯源，对早期符号回归方法的局限性进行了极其详尽的批判性回顾，这让我的阅读体验从一开始就建立在一个坚实的哲学思辨基础之上，而不是空泛的工具介绍。我尤其欣赏其中对于“程序表示”这一核心问题的探讨，它不像其他教材那样只是简单地罗列树状结构，而是深入剖析了不同编码方式对搜索空间拓扑结构的影响，以及这种影响如何反作用于演化过程的效率和最终解的泛化能力。这种层层递进、追根溯源的叙事方式，非常适合那些不满足于“知其然，更想知其所以然”的资深学习者。它像一位耐心的导师，在你还不完全理解某个概念时，就提前为你铺设好理解其更深层逻辑所需的知识脚手架。

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