Systems Engineering Using Particle Swarm Optimisation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Nova Science Publishers

作者:Nedjah, Nadia (EDT)/ Mourelle, Luiza De Macedo (EDT)

出品人:

页数:133

译者:

出版时间:2007-02-28

价格:USD 89.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781600211195

丛书系列:

图书标签:

• Systems Engineering
• Particle Swarm Optimisation
• Optimization
• Algorithms
• Artificial Intelligence
• Engineering Design
• Complex Systems
• Swarm Intelligence
• Computational Intelligence
• Problem Solving

复杂系统设计与优化新范式：基于群体智能的决策支持系统构建 图书简介 本书深入探讨了在当代工程实践中日益凸显的复杂系统设计与优化挑战，并提出了一套以先进群体智能算法为核心的系统化解决方案。面对航空航天、能源网络、大规模制造乃至生物医学工程等领域中，系统规模庞大、约束条件多样、目标函数非线性和高维度的难题，传统的确定性优化方法往往陷入局部最优或计算复杂度爆炸的困境。本书旨在提供一个前沿且实用的框架，指导工程师、研究人员和决策者如何有效地利用仿生智能的强大搜索能力，构建出鲁棒、高效且具有创新性的系统设计方案。 第一部分：复杂系统建模与优化理论基础 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础。我们详细剖析了现代工程系统所固有的复杂性特征，包括非线性和耦合性、动态环境下的不确定性以及多目标冲突的本质。 1.1 复杂系统的本质界定与挑战 本章从系统论的角度出发，界定了什么是“复杂系统”，区分了简单、笨重和复杂系统之间的关键区别。重点分析了在系统生命周期中（从需求定义到退役维护）优化过程所面临的挑战，包括：参数空间的巨大性、适应度函数的“崎岖性”以及解的非唯一性。我们引入了多尺度分析的概念，解释了如何将宏观系统目标分解到微观组件的参数调优上。 1.2 传统优化方法的局限性回顾 对经典优化技术，如线性规划、非线性规划（如牛顿法、梯度下降法）以及早期的启发式算法进行了批判性回顾。通过具体的案例分析，阐述了这些方法在面对高维、非凸、不可微或带有间断点的优化问题时，其收敛速度慢、易陷入局部最优的根本原因。这为后续引入群体智能算法提供了理论铺垫。 1.3 群体智能算法的生物学根源与数学映射 本章详细介绍了群体智能（Swarm Intelligence, SI）的核心思想，即通过模拟自然界中简单个体之间去中心化的交互，涌现出整体的高效智能行为。重点剖析了以下几种主流群集智能的基础模型及其在优化问题中的数学表达： 群体行为的通用结构： 阐述了粒子、个体、代理（Agent）的定义、状态向量、局部信息交换机制以及全局信息共享策略。 核心算法机理： 详细推导了模拟群体行为的数学公式，例如，如何构建“记忆机制”（个体最优）和“社会学习机制”（群体最优）来指导搜索方向。 第二部分：先进群体智能优化技术深度解析 本书的核心在于对多种前沿群体智能优化算法的深入剖析、比较与改进。 2.1 蚁群优化（ACO）及其在路径规划中的应用 本章专注于蚁群优化算法，特别是其在离散优化问题上的优势。详细讲解了信息素（Pheromone）的产生、蒸发和积累机制，以及如何通过自催化（Positive Feedback）机制实现路径的快速收敛。案例聚焦于物流网络设计和网络路由优化，讨论了如何处理动态变化的交通负荷。 2.2 模拟退火与进化策略的结合 虽然模拟退火（Simulated Annealing, SA）是基于物理过程的启发式方法，但其在处理系统中的“热力学稳定性”和跳出局部最优的能力值得深入研究。本章探讨了如何将 SA 的接受概率函数与进化算法（如遗传算法）的交叉与变异操作有机结合，形成混合优化框架，以提高全局搜索的效率和解的鲁棒性。 2.3 粒子群优化（PSO）的原理、变体与参数敏感性分析 本书将PSO作为群体智能优化的一个重要基石进行详细展开。不仅讲解了标准PSO的迭代公式，更专注于其对系统设计参数的敏感性分析。内容涵盖： 拓扑结构影响： 阐述了环形、全连接、局部邻域等不同拓扑结构对收敛速度和全局探索能力的影响。 关键参数调优： 深入分析了惯性权重（Inertia Weight, $w$）、认知加速因子（$c_1$）和社会加速因子（$c_2$）如何影响粒子的速度和位置更新，并提供了基于实验设计（DOE）的参数自适应调整策略。 改进型PSO： 介绍了如惯性权重动态递减PSO（IDW-PSO）、混沌初始化PSO（CIPSO）等变体，并展示了它们在处理多模态函数优化时的性能提升。 2.4 人工蜂群算法（ABC）与萤火虫算法（FA）的比较研究 本章对比了两种源于生物行为的算法： ABC： 侧重于“采蜜者-观察者-侦察者”的三角色分工，探讨如何平衡局部精细搜索（采蜜者）和全局随机探索（侦察者）。 FA： 强调基于亮度的吸引力模型，讨论了如何将系统的性能指标（如能耗、可靠性）转化为“亮度”度量，从而实现解的聚集。 第三部分：复杂系统应用案例与实施指南 本部分将理论模型应用于实际工程场景，并提供了实际操作的指导。 3.1 多目标优化问题（MOPs）的群体智能求解 许多实际工程问题（如权衡性能与成本、提高效率与降低风险）是固有的多目标冲突。本章介绍了如何将群体智能算法扩展到处理MOPs，特别是帕累托前沿的发现： MOPSO与NSGA-II的结合： 探讨如何利用群体智能的搜索能力来高效逼近非支配解集，以及如何使用拥挤度（Crowding Distance）机制来维护解集的均匀分布性。 案例分析： 传感器网络的能效和覆盖率的Pareto优化。 3.2 动态系统参数的实时在线优化 在环境条件不断变化的系统中（如自适应控制系统），优化参数必须实时响应。本章讨论了如何设计具有记忆和快速学习能力的群体智能模型，以应对系统状态的漂移（Concept Drift）。重点介绍了基于强化学习思想的群体智能算法（RL-SI），用于自动调整学习率和探索步长。 3.3 鲁棒性设计与不确定性下的系统集成 真实的工程系统总是面临参数摄动和模型误差。本章强调了“鲁棒优化”的重要性。我们提出了基于不确定性量化（UQ）的评估方法，指导群体智能算法在设计过程中主动探索参数不确定性区域，从而找到在最坏情况下依然表现良好的系统配置。这包括将目标函数转化为期望性能指标（Expected Value Optimization）。 3.4 实施平台与软件工程考量 本书最后提供了将这些优化算法从理论转化为实际工程工具的实践建议。内容包括：如何利用并行计算架构（如GPU加速）来提升大规模粒子群的迭代速度、数据预处理的技术要求，以及如何构建用户友好的优化接口，使用户能够直观地输入系统约束和目标函数，并可视化收敛过程和最终的帕累托集。 总结 本书面向具有一定工程背景的读者，提供了一种超越传统线性方法的、面向未来的复杂系统设计工具箱。通过对群体智能算法的深入理解和灵活应用，读者将能够有效地应对现代工程领域中最棘手的优化难题，驱动系统性能的根本性突破。

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