Metaheuristic Optimization Via Memory And Evolution pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Rego, Cesar (EDT)/ Alidaee, Bahram (EDT)

出品人:

页数:466

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:HRD

isbn号码:9781402081347

丛书系列:

图书标签:

• Metaheuristic Optimization
• Evolutionary Algorithms
• Memory-Based Optimization
• Swarm Intelligence
• Global Optimization
• Artificial Intelligence
• Computational Intelligence
• Machine Learning
• Engineering Optimization
• Algorithm Design

复杂系统求解的新范式：面向工程与科学的启发式算法精要 图书简介 本书旨在为研究人员、工程师以及高阶学生提供一个全面且深入的指南，专注于当前优化领域中最具活力和前景的分支——启发式优化算法（Heuristic Optimization Algorithms）。我们将从宏观的理论基础出发，逐步深入到各类主流和新兴算法的内在机制、数学建模、实际应用以及性能评估的每一个细节。 本书的核心目标是构建一个清晰的知识框架，使读者能够不仅理解“如何使用”这些算法，更能洞悉其“为何有效”以及“在何种情境下表现最佳”。我们摒弃了对单一算法的肤浅介绍，转而构建一个跨越经典启发式方法（如遗传算法、模拟退火）与现代元启发式框架（如粒子群优化、蚁群优化）的集成视角。 第一部分：基础理论与优化问题的数学建模（约300字） 本部分奠定了整个优化理论的基石。首先，我们将精确定义“优化问题”的数学结构，包括目标函数、约束条件（等式与不等式）、可行域以及解的表示方式。重点讨论问题的复杂性分类，从凸优化到NP-难问题，为后续选择合适的启发式方法提供理论依据。 随后，我们将系统介绍传统的局部搜索方法，如梯度下降法、牛顿法及其局限性，从而自然引出引入全局探索机制的必要性。我们将探讨优化景观（Optimization Landscape）的拓扑结构，包括局部最优、鞍点、平坦区域等，这些是启发式算法必须克服的挑战。 此外，对随机性在优化过程中的作用进行严格的数学分析，引入概率论和信息论的视角审视算法的收敛性和鲁棒性。 第二部分：经典启发式算法的深入剖析（约450字） 本部分将详细解构并对比两类最基础且应用最为广泛的元启发式框架。 A. 群体智能（Swarm Intelligence, SI）的基石： 我们将深入分析粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）的数学模型。对于PSO，重点讨论惯性权重、认知与社会学习因子对收敛速度和探索-利用平衡的影响。我们将展示如何通过动态调整这些参数实现自适应行为。对于ACO，我们将细致阐述信息素（Pheromone）的更新机制、蒸发过程以及路径选择的概率模型，并探讨其在路径规划问题上的精确映射。 B. 进化计算（Evolutionary Computation, EC）的演进： 我们将详细阐述经典遗传算法（GA）的核心算子：编码、选择策略（锦标赛、轮盘赌）、交叉（单点、多点、均匀交叉）的数学特性及其对搜索空间的影响。重点讨论适应度函数的构造和无性繁殖机制。 此外，我们将引入差分进化（Differential Evolution, DE）作为一种基于向量差分的强力替代方案，并分析其缩放因子（F）和交叉率（CR）在引导搜索方向上的关键作用。 第三部分：现代与混合启发式算法的创新（约400字） 本部分聚焦于近二十年来涌现的、模仿自然界或物理现象的尖端算法，并探讨如何结合现有优势。 A. 模仿物理与生物过程的算法： 我们将详细介绍模拟退火（SA）的物理学基础，特别是温度调度函数（如指数衰减、对数衰减）对避免过早收敛的决定性作用。随后，我们将探讨基于热力学原理的更高级变体。 对于更具探索性的算法，如鲸鱼优化算法（WOA）和布谷鸟搜索（CS），我们将重点解析它们如何通过特定的自然行为模式（如捕食循环、卵传播）实现全局最优解的有效捕获，并对比其在多峰值问题上的表现差异。 B. 混合与自适应策略： 理解现代优化并非孤立地应用单一算法，而是倾向于组合。本章将深入研究混合策略（Memetic Algorithms, MA），例如如何将局部最优搜索（如L-BFGS）嵌入到全局探索的GA或PSO框架中，以显著加速收敛。我们将讨论自适应机制的构建，即算法参数（如学习率、突变率）如何根据搜索过程中的反馈信息实时调整，实现“智能搜索”。 第四部分：算法的评估、应用与前沿挑战（约350字） 本部分将指导读者如何严谨地应用这些工具并展望未来方向。 A. 性能评估与统计显著性检验： 我们将超越简单的迭代次数对比，引入严格的统计学方法来评估算法的鲁棒性和有效性。内容包括：多次独立运行的统计分析（如秩检验、ANOVA）、收敛曲线的质量评估（早熟检测、平滑度分析）以及对算法在不同维度和复杂性问题上的可扩展性测试。我们将详细展示如何构建公平的基准测试环境。 B. 工程与科学领域的应用案例深度剖析： 本书将提供多个详细的案例研究，展示启发式算法如何解决现实世界中的复杂问题。这些案例将覆盖： 1. 组合优化： 电力系统中的最优潮流计算与设施选址问题。 2. 连续优化： 复杂机械臂运动规划与参数调优。 3. 机器学习： 神经网络结构搜索（NAS）中的超参数优化。 C. 前沿挑战与未来展望： 最后，我们将探讨当前启发式优化面临的挑战，如对大规模并行计算的需求、量子计算对启发式算法的潜在影响，以及如何将强化学习的概念融入到自适应元启发式框架的设计中，以期激发读者在这一交叉领域进行进一步的研究。 --- 目标读者： 拥有扎实线性代数和概率论基础的研究生、博士后研究人员，以及需要在航空航天、金融工程、数据科学等领域解决复杂非线性问题的工业界资深工程师。 本书特色： 强调数学严谨性与工程实用性的深度融合，提供大量的伪代码和算法实现逻辑的详细描述，确保读者能将理论直接转化为可操作的解决方案。

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