EVOLUTIONARY MACHINE DESIN :METH pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Nova Science Pub Inc

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

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:

价格:1842.52

装帧:HRD

isbn号码:9781594544057

丛书系列:

图书标签:

• 进化计算
• 机器学习
• 算法设计
• 优化算法
• 人工智能
• 生物启发式算法
• 遗传算法
• 工程优化
• 复杂系统
• 自适应系统

好的，以下是一本名为《EVOLUTIONARY MACHINE DESIGN: METHODS》的书籍的简介，该简介专注于介绍其涵盖的其他主题，避免提及您提供的原书名。 机器智能的演化：从基础理论到前沿应用 一部全面探讨机器系统复杂性、适应性与智能涌现的深度著作 在当今科技飞速发展的时代，我们正目睹机器系统从单纯的自动化工具向具备高度学习能力和自主决策能力的实体演变。本书旨在深入剖析驱动这一变革的核心机制——即机器智能的“演化”路径。本书并非着眼于单一的技术栈或特定的工程实践，而是提供了一个宏大且精细的框架，用以理解和设计那些能够自我优化、适应环境变化的复杂系统。 本书将机器系统视为一个动态的、不断自我完善的实体。我们关注的重点在于如何构建系统，使其具备类似生物进化的特性：通过选择、变异和迭代，逐步逼近最优解或在不确定的环境中保持鲁棒性。我们将从基础的计算理论出发，逐步深入到支撑现代复杂机器系统的关键方法论和算法结构。 第一部分：基础理论与计算的基石 本部分为理解后续复杂设计方法奠定了坚实的理论基础。我们首先回顾了经典控制理论与信息论在现代机器设计中的角色，并探讨了它们如何与新兴的计算范式相融合。 1. 复杂系统的动力学建模： 我们将探讨如何对高度非线性和多尺度的机器系统进行精确建模。这包括从拉格朗日力学到哈密顿力学的过渡，以及在系统行为不可预测时如何采用基于状态空间的分析方法。重点在于理解系统边界条件对整体稳定性和适应性的影响。我们不会局限于静态模型，而是深入研究系统随时间演化的特性，特别是涌现现象（Emergent Phenomena）的数学描述。 2. 信息获取与不确定性处理： 现代机器设计的一个核心挑战是处理真实世界中的噪声和不完全信息。本章详细介绍了概率图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场）在机器认知中的应用。此外，我们还将讨论信息熵在评估系统复杂度和信息传输效率方面的作用，以及如何利用贝叶斯推断进行有效的决策制定。对于数据稀疏或高维度的环境，我们探索了信息几何学在度量相似性和指导学习方向上的潜力。 3. 经典搜索与优化方法的局限性： 在讨论现代启发式方法之前，有必要对传统的梯度下降、线性规划等局部优化技术进行批判性评估。我们将分析这些方法在面对多模态损失函数、非凸优化空间时遭遇的困境，从而引出对全局搜索策略的迫切需求。 第二部分：适应性机制与演化计算 本部分是本书的核心，聚焦于模仿自然界中进化过程的设计范式，这些范式使机器系统能够探索广阔的设计空间并实现创新。 4. 演化算法的原理与实践： 我们将系统地介绍经典遗传算法（GA）和遗传编程（GP）的数学原理。不同于传统优化，演化计算侧重于种群层面的操作，包括交叉、突变和选择机制的设计。我们将详细分析不同选择策略（如锦标赛选择、排名选择）对收敛速度和解多样性的影响。对于高维或约束优化问题，我们将介绍组合编码策略和自适应参数控制的技巧。 5. 群体智能与分布式协作： 模仿蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）等群体行为，本书探讨了机器智能如何在缺乏中央协调的情况下实现高效协作。这对于分布式传感器网络、模块化机器人系统和去中心化决策制定至关重要。我们将深入研究群体成员间的通信协议、信息共享机制以及如何防止群体陷入局部最优的策略。 6. 神经形态计算与自组织系统： 超越传统的符号计算框架，本章关注于受生物神经元结构启发的计算模型。我们探讨了脉冲神经网络（SNNs）的基本工作原理，以及它们在低功耗、事件驱动环境中的优势。此外，我们还将研究自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）的概念，及其在设计能够自发产生复杂、鲁棒行为的机器架构中的应用潜力。 第三部分：系统级的智能设计与实现 在掌握了核心的适应性计算方法后，本部分将这些工具应用于构建具有高级能力的机器系统。 7. 结构与功能的耦合设计（Morphological Computation）： 一个核心观点是，机器的物理形态本身就应该承担一部分计算任务。我们将研究如何利用材料科学、软体机器人学和结构拓扑优化，设计出其物理结构能够自然地处理环境输入并简化控制需求的系统。这涉及到对刚性、柔性和响应速度之间复杂权衡的数学描述。 8. 强化学习与环境的交互式优化： 强化学习（RL）被视为机器智能演化的前沿领域。本书将从马尔可夫决策过程（MDPs）的严格定义出发，详细解析深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE、A2C/A3C）以及Actor-Critic架构的内部机制。特别关注在模拟器到真实世界（Sim-to-Real）迁移中的挑战，以及如何利用元学习（Meta-Learning）加速新任务的学习过程。 9. 可解释性与鲁棒性的工程保障： 随着机器系统复杂度的增加，确保其决策过程的透明度和安全性成为关键。本章讨论了后验分析技术，用于揭示复杂模型内部的决策路径。我们还将介绍对抗性训练（Adversarial Training）和形式化验证方法，以提高系统在面对恶意输入或突发环境变化时的弹性与可信赖性。 总结与展望 本书的最终目标是为读者提供一套全面的工具箱，使他们能够超越既有的设计范式，构建出下一代具备内在适应性和学习能力的机器智能体。我们坚信，通过系统地融合计算理论、演化启发式方法和先进的工程实践，机器系统将能够以前所未有的速度和深度适应不断变化的世界。本书不仅是理论的总结，更是对未来机器设计哲学的一次深刻探索。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆