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出版者:Mit Pr

作者:Jong, Kenneth A.de

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2006-2

价格:$ 59.89

装帧:HRD

isbn号码:9780262041942

丛书系列:

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《進化計算》 這是一部深入探討「進化計算」（Evolutionary Computation, EC）這一前沿計算機科學領域的學術著作。本書系統性地介紹了進化計算的核心概念、關鍵算法以及其在各個領域的廣泛應用。透過清晰的結構和豐富的案例，本書旨在為讀者構建一個對進化計算從理論到實踐的全面認知。 核心理論與算法 本書開篇即闡釋了進化計算的哲學基礎，即模擬自然選擇和遺傳變異的過程來解決複雜問題。讀者將首先接觸到進化計算中最為經典且基礎的幾種方法： 遺傳算法（Genetic Algorithms, GAs）： 詳細闡述了遺傳算法的運作機制，包括染色體編碼、適應度函數設計、選擇、交叉（crossover）和變異（mutation）等基本算子。書中不僅解釋了這些算子的原理，還探討了不同變異和交叉策略的優缺點，以及如何根據具體問題選擇合適的參數設置。同時，也介紹了收斂性、多樣性維持等重要理論問題。 進化策略（Evolution Strategies, ES）： 專門介紹了進化策略的理論和實踐。與遺傳算法不同，進化策略通常直接作用於參數向量，並通過策略參數（如變異強度）的自適應調整來提升搜索效率。本書將深入剖析單個和多個策略參數的自適應機制，以及其在連續空間優化中的強大能力。 進化編程（Evolutionary Programming, EP）： 闡述了進化編程的核心思想，它同樣作用於參數向量，但主要依賴於變異算子，並且更側重於通過變異和選擇來演化解決方案。本書會探討其與遺傳算法和進化策略的異同，以及在某些特定問題上的優勢。 遺傳編程（Genetic Programming, GP）： 這是本書的另一個重點。遺傳編程能夠演化出計算程序或決策樹，而非僅僅是參數。本書將詳細介紹如何將問題表示為樹狀結構，以及演化樹結構的交叉和變異算子。通過大量的範例，讀者可以理解遺傳編程如何用於函數逼近、符號回歸、自動程式設計等任務。 除了上述核心算法，本書還涵蓋了其他重要的進化計算技術，例如： 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 介紹了PSO基於群體智能的優化機理，以及其核心概念，如粒子、速度、位置、個體極值和全局極值。本書將深入分析PSO的收斂性，並探討其不同變體，如基於距離的PSO、自適應PSO等。 差分進化（Differential Evolution, DE）： 闡述了DE簡潔而強大的優化能力，特別是在處理複雜、非線性、高維度的連續空間優化問題時。本書會詳細解析DE的種群初始化、變異、交叉和選擇策略，並探討其不同變體（如DE/rand/1/bin, DE/best/1/exp 等）的區別和適用場景。 群體智能（Swarm Intelligence）： 廣泛探討了基於群體行為的算法，如蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO）和人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）等，解釋了它們如何從生物群體的協作行為中汲取靈感來解決組合優化問題。 進階主題與研究前沿 本書並非止步於基礎算法的介紹，更深入探討了進化計算領域的一系列進階主題和前沿研究方向： 多目標優化（Multi-Objective Optimization）： 介紹了如何應用進化算法處理具有多個相互衝突目標的問題，包括帕累托最优、非支配排序遺傳算法（NSGA-II）、MOEA/D 等經典多目標進化算法。 演化多樣性（Evolutionary Diversity）： 探討了維持種群多樣性的重要性，以及如何通過各種機制（如擁擠、適應度共享、多種群等）來避免早熟收斂，探索更廣闊的解空間。 混合算法（Hybrid Algorithms）： 探討了將進化算法與其他優化技術（如局部搜索、啟發式算法）相結合，以期獲得更優的性能和更快的收斂速度。 動態環境優化（Optimization in Dynamic Environments）： 闡述了進化算法在面對不斷變化的問題環境時如何保持有效性，包括應對目標函數漂移、約束變化等。 參數調優與調諧（Parameter Tuning and Adaptation）： 深入分析了進化算法中各類參數對性能的影響，並介紹了自動參數調優和自適應參數控制技術。 理論分析與可證明性質（Theoretical Analysis and Provable Properties）： 介紹了關於進化算法收斂性、全局搜索能力等方面的理論研究，包括無模型收斂證明、馬爾可夫鏈分析等。 新型進化算法的設計與分析： 鼓勵讀者基於對基本原理的理解，探索和設計新的進化計算模型。 應用領域 本書通過豐富的實際案例，展示了進化計算在各個學科和工程領域的強大應用潛力： 工程設計與優化： 包括結構優化、電路設計、控制系統調參、生產調度、物流路徑規劃等。 機器學習與數據挖掘： 如特徵選擇、模型參數優化、規則發現、聚類分析、異常檢測等。 生物信息學： 蛋白質結構預測、基因序列比對、藥物設計等。 經濟學與金融學： 投資組合優化、風險管理、市場預測等。 人工智能與機器人學： 路徑規劃、學習控制、決策制定等。 計算機圖形學與可視化： 圖像生成、紋理合成、佈局優化等。 讀者對象 本書適合對計算機科學、人工智能、優化方法、工程設計、應用數學等領域感興趣的廣大師生、研究人員以及工程技術人員。無論是初學者希望系統入門進化計算，還是有經驗的研究者尋求深入理解和前沿知識，本書都將是極具價值的參考。 透過這部著作，讀者將能夠深入理解進化計算的精髓，掌握多種強大的優化工具，並能夠將這些技術應用於解決現實世界中的複雜挑戰。

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《Evolutionary Computation》这本书，对我而言，不仅仅是一部关于算法的著作，更是一次深刻的关于“如何学习”和“如何优化”的哲学探讨。我是一名正在攻读博士学位的学生，我的研究方向是计算科学，致力于开发更高效、更鲁棒的数值算法，以解决科学研究中的重大挑战。在接触《Evolutionary Computation》之前，我曾对许多传统的优化方法进行过深入研究，但对于那些具有高度非线性和多峰特性的问题，往往难以找到全局最优解。这本书，为我提供了一个全新的研究思路。《Evolutionary Computation》系统地介绍了遗传算法、差分进化、粒子群优化等多种进化算法，并深入分析了它们在解决复杂优化问题中的优势。我尤其欣赏书中对“自适应性”的讨论。进化算法的核心在于其能够根据问题的反馈信息，不断调整自身的搜索策略，从而实现对复杂环境的适应。书中以一个关于材料科学中寻找最佳晶体结构的例子，详细说明了如何利用遗传算法来搜索具有特定物理性能的材料。算法通过模拟原子在不同“基因”（代表其属性）组合下的“生存与繁衍”，能够自主地探索和发现那些性能优异的晶体结构，而无需依赖人工的先验知识。我非常喜欢书中关于“种群多样性”的维护策略的探讨。作者详细阐述了多种保持种群多样性的方法，如精英保留、多样性控制算子等，并分析了这些方法如何帮助算法避免过早收敛到局部最优解。这对于我正在进行的一个关于复杂物理系统参数优化的研究项目非常有帮助，因为这类问题往往具有非常复杂的地形。此外，书中还涉及到了进化算法在优化科学计算中的应用，例如如何利用进化算法来优化数值积分的步长或者改进迭代求解器的收敛速度。这些内容都极大地拓展了我的视野，并为我的研究提供了许多新的工具和方法。这本书的深度和广度，让我觉得每一页都充满了智慧的启迪。

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《Evolutionary Computation》这本书，以其严谨的逻辑、深刻的洞察和广泛的应用，为我提供了一个前所未有的视角来理解和应用“进化”这一强大的计算范式。我是一名在金融建模领域工作的研究员，我们日常面临的任务是如何在充满不确定性和复杂性的市场环境中，寻找最优的投资策略，预测股票价格的波动，或者设计更有效的风险管理模型。传统的数学模型虽然强大，但往往难以捕捉市场中的非线性关系和突发事件。《Evolutionary Computation》这本书，恰恰为我们提供了一种全新的解决思路。它详细阐述了各种进化算法，并重点介绍了它们如何应用于金融市场的优化问题。我特别欣赏书中关于如何利用遗传算法来优化投资组合的案例。在传统的投资组合优化中，我们通常需要预设大量的市场参数和风险偏好，这往往会限制模型的鲁棒性。而遗传算法能够模拟投资策略的“优胜劣汰”，通过不断尝试和组合不同的资产配置，并根据历史表现和风险指标来评估其“适应度”，从而找到更具潜力的投资组合。这种“试错”与“学习”的过程，能够更好地适应不断变化的市场环境。书中对“多目标优化”的讨论，也让我印象深刻。在金融领域，我们往往需要同时考虑收益、风险、流动性等多个相互冲突的目标。多目标进化算法能够在一个迭代过程中找到一组“帕累托最优解”，为我们提供了多样的、权衡不同的目标风险回报组合，这极大地丰富了我们的决策选项。此外，书中还探讨了进化算法在算法交易、欺诈检测等金融领域的应用，这些内容都与我当前的研究工作紧密相关，为我提供了许多宝贵的启发。这本书的学术严谨性和实践指导性相结合，让我觉得这是一本真正能够指导实际工作的优秀著作。

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《Evolutionary Computation》这本书，在我翻阅的过程中，就像打开了一扇通往未知世界的大门，里面充满了令人惊叹的计算思想和无限的可能性。我是一名对生物模拟和智能系统设计充满热情的学生，一直以来都对生命体在自然界中展现出的惊人适应性和复杂性感到着迷。这本书，以一种非常系统和深刻的方式，解释了“进化”这一自然界最根本的法则，如何能够被应用于解决我们在工程和科学领域所面临的许多挑战。《Evolutionary Computation》不仅详细介绍了遗传算法、进化策略、差分进化等经典算法，更重要的是，它将这些算法的原理与生物学中的进化机制紧密联系起来，使得理解和应用过程变得更加直观和有趣。我尤其欣赏书中对“交叉”（crossover）和“变异”（mutation）算子设计的深入探讨。作者并没有简单地提供几个现成的算子，而是引导读者思考，如何根据问题的特性，设计出能够有效地探索搜索空间、同时又避免过度局部最优的交叉和变异操作。例如，在解决一个复杂的机器学习模型参数优化问题时，如何设计一种“基因”表示和相应的交叉变异方式，能够有效地保留好的特征，同时又能够引入新的、可能带来突破的组合，这对于提升模型的性能至关重要。书中提供的多种案例，从优化工程设计到探索新的材料，再到模拟复杂的生态系统，都展示了进化计算的强大能力。我特别喜欢书中关于“适应度函数”设计的章节，它强调了适应度函数的合理性直接决定了进化算法的成败。作者通过剖析不同场景下适应度函数的构建思路，让我意识到，设计一个有效的适应度函数，本身就是一项极具创造性和挑战性的任务。这本书不仅拓展了我的理论知识，更重要的是，它激发了我将这些思想应用于我的研究项目中的热情。

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在我看来，《Evolutionary Computation》这本书不仅仅是一部学术著作，更像是一份详尽的操作手册，指导着我们如何在现实世界中驾驭那些看似无形却力量无穷的“进化”原则。作为一名在生物信息学领域工作的研究人员，我长期致力于解决基因序列比对、蛋白质结构预测等计算难题，这些问题往往具有巨大的搜索空间和复杂的关联性。传统算法在此类问题面前常常显得力不从心，效率低下。而《Evolutionary Computation》这本书的出现，无疑为我带来了新的希望。《Evolutionary Computation》系统地介绍了各种进化算法，并着重阐述了它们如何模拟自然界中“适者生存”的法则来解决实际问题。书中关于多目标优化算法的部分，让我尤其印象深刻。在生物学研究中，我们经常面临需要同时优化多个相互冲突的目标，例如，在设计一种新的药物时，我们希望它既能有效治疗疾病，又能最大限度地减少副作用，同时还要考虑生产成本。多目标进化算法，如NSGA-II，能够在一个迭代过程中同时找到一组“帕累托最优解”，这为我们在这些复杂决策问题中提供了宝贵的信息。我特别欣赏书中对于“种群多样性”的讨论，作者阐述了如何在进化过程中保持种群的多样性，避免过早收敛到局部最优解，这对于解决生物信息学中那些具有多峰地形的搜索问题至关重要。书中提供的多种维持种群多样性的策略，如精英保留、交叉率和变异率的自适应调整等，都非常具有启发性。此外，本书还详细探讨了进化算法在机器学习中的应用，特别是如何利用进化算法来优化神经网络的结构和权重，这对于我正在进行的一个基于基因调控网络的模型构建项目非常有帮助。它让我看到了利用进化计算来自动发现生物系统中潜在的模式和规律的可能性。这本书的严谨性和深度，让我觉得每一页都充满了知识的价值。

评分☆☆☆☆☆

《Evolutionary Computation》这本书，以一种令人信服的方式，揭示了生命中最根本的驱动力——进化——如何成为解决复杂技术挑战的强大工具。作为一名工业界的研究工程师，我的工作核心是设计更高效、更具鲁棒性的控制系统，尤其是在航空航天和汽车领域，任何微小的性能提升都可能带来巨大的效益。在接触《Evolutionary Computation》之前，我曾尝试过多种传统的控制算法设计方法，但往往需要耗费大量时间进行手动调整和实验验证，而且对于一些非线性、时变系统，效果往往不尽如人意。这本书为我提供了一个全新的框架。它不仅仅是介绍了遗传算法（GA）和进化策略（ES）等基本概念，更重要的是，它深入探讨了这些算法如何应用于动态系统的优化和自适应控制。例如，书中对一个飞行控制系统参数整定的案例分析，我被作者如何将飞行器的性能指标（如稳定性、响应速度、燃油效率）转化为进化算法的适应度函数所折服。通过模拟大量的飞行场景，算法能够自主地寻找出最优的控制参数组合，而无需人工预设过多的先验知识。这种“试错”式的学习过程，反而能够发现一些人脑难以预见的精妙解决方案。我尤其欣赏书中对“收敛性”和“探索性”之间权衡的讨论，这是进化算法在实际应用中最关键的挑战之一。作者不仅解释了为什么会出现收敛性问题（例如，种群过早地丧失多样性），还提供了多种解决方案，如引入精英保留机制、使用自适应交叉和变异算子，以及在不同阶段采用不同的搜索策略。这些实用的建议，让我能够在设计控制系统时，更有针对性地克服这些挑战。此外，书中还涉及到了进化算法在机器人路径规划和学习方面的应用，这些内容为我正在进行的自动驾驶汽车的决策系统研究提供了宝贵的思路。它让我看到了利用进化算法来赋予机器自主学习和适应环境的能力的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

《Evolutionary Computation》这本书，对我来说，不仅仅是一本介绍算法的书籍，更是一堂关于如何从自然界汲取智慧，解决人类面临的复杂问题的生动课程。我是一名研究运营商网络优化的工程师，在电信行业，网络拥塞、资源分配、基站选址等问题，都是极其棘手且影响用户体验的关键因素。传统的优化方法往往难以应对这些问题的高度动态性和复杂性。这本书，恰恰为我打开了另一扇门。《Evolutionary Computation》详细地介绍了各种进化算法，并深入探讨了它们如何应用于这些高度复杂的实际问题。书中对差分进化（DE）算法的阐述，给我留下了深刻的印象。差分进化算法以其简单、高效和鲁棒的特点，在解决连续优化问题上表现出色。我特别欣赏书中关于如何利用差分进化算法来优化网络带宽分配的案例。在实际的网络环境中，用户流量的需求是动态变化的，传统的固定分配策略往往效率低下。差分进化算法通过模拟种群中的个体（代表不同的分配策略）之间的“差分”和“变异”，能够在不断变化的流量需求中，快速找到最优的带宽分配方案，从而提高网络的整体吞吐量和用户满意度。此外，书中还探讨了进化算法在网络拓扑设计、故障诊断以及机器学习模型在网络分析中的应用。这些内容都与我当前的研究方向高度契合，为我提供了许多宝贵的思路和方法。我尤其喜欢书中关于“种群大小”和“迭代次数”如何影响算法性能的讨论。作者并没有简单地给出一个通用的最佳值，而是引导读者根据问题的特性和计算资源，进行实验和调整，这体现了本书高度的实践导向性。这本书的出版，无疑为我们这些在通信领域苦苦探索优化解决方案的人们，提供了强有力的武器。

评分☆☆☆☆☆

《Evolutionary Computation》这本书，在我读来，更像是一部关于“智能”起源和演化的精彩编年史，它将那些深藏在自然界中的进化智慧，转化为一套切实可行的计算方法，为解决我们现代社会面临的复杂问题提供了全新的思路。我是一名对人工智能领域充满好奇和探索欲的学生，特别关注那些能够模拟甚至超越人类智慧的计算模型。而这本书，正是将“进化”这一生物学中最核心的机制，巧妙地与人工智能的“学习”和“优化”过程相结合。《Evolutionary Computation》详细介绍了各种进化算法，并生动地阐述了它们如何模仿自然选择、遗传和变异的过程，来寻找问题的最优解。我尤其欣赏书中对“进化编程”（Evolution Programming, EP）和“进化策略”（Evolution Strategy, ES）的深入剖析。这些算法强调的是对连续变量的直接优化，通过引入高斯变异等策略，能够有效地在高维度的搜索空间中进行探索，这对于我们理解和构建更复杂的机器学习模型，例如优化神经网络的权重和结构，非常有帮助。书中通过一个关于图像识别的案例，展示了如何利用进化算法来自动搜索最佳的特征提取方法和分类器参数，其效率和效果都令人惊叹。我非常喜欢书中对“适应度函数”设计的哲学性探讨，它不仅仅是简单地给出一个数学公式，而是引导我们去思考，如何将问题的核心目标，以及对“好”解决方案的定义，转化为算法能够理解和优化的语言。这种思维方式，让我对如何设计更具智能性的AI系统有了更深的理解。此外，书中还涉及到了进化算法在机器人控制、自动化设计等领域的应用，这些内容都为我正在进行的智能系统研究提供了宝贵的思路和方法。这本书的语言风格既严谨又不失启发性，让我觉得每一页都充满了知识的魅力。

评分☆☆☆☆☆

《Evolutionary Computation》这本书，在我看来，是一部集理论深度、算法精妙与实际应用价值于一体的杰作。我是一名计算机图形学领域的学生，对如何生成逼真、富有创意的三维模型和动画有着浓厚的兴趣。然而，传统的建模和动画技术往往需要艺术家花费大量的时间和精力去手工调整每一个顶点、每一条曲线，这在处理复杂场景时效率极低。这本书为我带来了全新的启发。《Evolutionary Computation》以一种非常独特的方式，将生命进化的机制引入到计算机图形学的创作过程中。书中对遗传算法在程序化内容生成（PCG）方面的应用，让我尤其着迷。例如，作者详细描述了如何利用遗传算法来生成复杂的地形、纹理，甚至是个性化的游戏关卡。通过定义一套“美学”或“功能性”的适应度函数，算法能够模拟艺术家创作的过程，不断迭代和优化，最终生成出既符合预设标准又具有独特风格的内容。我尤其欣赏书中对“表示法”（representation）的探讨，在遗传算法中，如何将问题编码成“染色体”的形式，直接影响着算法的效率和搜索能力。书中为生成三维模型和动画提供的多种表示法，如基于骨架的表示、基于方程的表示，以及如何将这些表示法应用于遗传编程，让我对如何将“创造力”转化为算法的语言有了更深刻的理解。此外，书中关于进化算法在模拟生物形态和运动方面的应用，也为我正在进行的一个关于模拟植物生长和鸟类飞行的项目提供了极大的帮助。它让我看到了通过进化计算来逼真地模拟自然界中的复杂现象，并从中获得创作灵感的可能性。这本书的语言风格既严谨又不失趣味性，它通过生动的案例和清晰的解释，将那些复杂的算法概念变得易于理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《Evolutionary Computation》这本书时，我并没有期待它能像一部惊险小说那样抓人眼球，更没有期望它能像一本浪漫史诗那样触动心弦。我是一位对算法和模型有着浓厚兴趣的研究者，我更关注的是那些能够解决复杂问题、驱动技术革新的思想。从这个角度来说，《Evolutionary Computation》远远超出了我的期待。它并非只是一本陈列枯燥公式和理论的教科书，而是将进化计算的精髓，如同DNA一样，巧妙地融入了对现实世界问题的深刻洞察之中。在阅读过程中，我仿佛置身于一个宏大的实验室，作者如同经验丰富的生物学家，不仅解释了遗传算法、进化策略、差分进化等核心概念的运作机制，更生动地展示了它们如何在优化、搜索、机器学习等领域大放异彩。例如，书中对一个复杂的物流配送问题的案例分析，我被作者如何将路径优化转化为一个“生存与繁衍”的进化过程深深吸引。它不仅仅是简单的参数调整，而是真正模拟了自然选择的压力，让最优解在一次次的迭代中脱颖而出，最终找到那个成本最低、效率最高的配送方案。这种将抽象数学概念与具体应用场景相结合的叙事方式，让我对进化计算的理解不再局限于理论层面，而是有了更为直观和深刻的认识。我尤其欣赏书中对“适应度函数”设计的探讨，这部分内容充满了智慧，因为它直接关系到进化算法能否有效地引导搜索过程。作者并没有简单地给出几个现成的适应度函数，而是引导读者思考，如何根据问题的特性，设计出既能反映目标又不会过于狭隘的适应度函数。这种对“问题理解”和“模型构建”之间联系的强调，对于任何想要在工程或科学领域应用进化计算的研究者来说，都是无价的。这本书的语言风格既严谨又不失启发性，它没有使用过多的华丽辞藻，但字里行间流露出作者深厚的学术功底和对该领域的深切热爱。每一次阅读，都仿佛在与一位睿智的导师对话，他耐心解答我心中的疑惑，同时又不断提出新的思考方向，让我对进化计算的未来充满期待。

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《Evolutionary Computation》这本书的问世，无疑为我们这些在人工智能浪潮中摸索前行的人们，提供了一盏指明方向的明灯。我是一名软件工程师，日常工作中经常会遇到一些难以用传统编程方法解决的复杂优化问题，比如大规模的参数调优、复杂的系统配置，甚至是新材料的分子结构设计。过去，我尝试过许多方法，但往往收效甚微，或者需要投入大量的时间和精力去手动探索。然而，《Evolutionary Computation》却以一种全新的视角，为我打开了解决这些难题的大门。书中对粒子群优化（PSO）算法的详尽阐述，尤其让我眼前一亮。PSO算法的“群体智能”概念，模拟了鸟群或鱼群觅食的行为，通过个体之间的信息共享和协同进化，能够快速地找到全局最优解。在书中，我看到了PSO算法如何被应用于一个金融市场波动预测模型中，通过调整模型的各种参数，以期获得更高的预测精度。作者不仅仅是简单地描述算法，还深入剖析了PSO算法的优势与局限性，并给出了如何针对不同问题场景优化PSO算法的策略。例如，如何调整惯性权重、加速系数等关键参数，以平衡算法的收敛速度和全局搜索能力。更让我印象深刻的是，书中还探讨了其他多种进化计算技术，如遗传编程（GP）和粒子群算法的变种，这些技术提供了更加多样化的解决思路，让我意识到，面对复杂问题，我们不必拘泥于单一的方法，而是可以灵活地组合和调整不同的算法。这本书的实用性体现在它不仅仅是理论的堆砌，而是通过大量的实际案例，将抽象的算法思想落地。我特别喜欢书中关于“超参数优化”的章节，它详细介绍了如何利用进化算法来自动寻找深度学习模型中的最佳超参数组合，这对于我这样需要处理海量数据和复杂模型的工程师来说，简直是福音。它极大地提升了我的工作效率，让我能够更专注于模型的设计和业务逻辑的实现。

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很好的演化计算的入门书

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