Applied Global Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Pinter, Janos D.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:129.95

装帧:HRD

isbn号码:9780849316234

丛书系列:

图书标签:

• Global Optimization
• Applied Optimization
• Mathematical Programming
• Algorithms
• Heuristics
• Metaheuristics
• Optimization Theory
• Engineering Optimization
• Computational Optimization
• Nonlinear Programming

好的，以下是一部名为《Applied Global Optimization》的图书的详细简介，内容完全围绕其核心主题展开，绝无重复和不相关的信息。 图书名称：应用全局优化 图书简介 《应用全局优化》 一书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的框架，用以理解、设计和实施解决复杂、非凸优化问题的策略。本书超越了传统的局部搜索方法，专注于在广阔的搜索空间中可靠地找到全局最优解的技术。内容侧重于从理论基础到实际应用中的转化，强调算法的有效性和鲁棒性。 第一部分：基础与理论基石 本书伊始，首先对优化问题的基本定义、数学形式和常见的挑战进行了严谨的介绍。我们详细探讨了全局优化的核心难题——如何避免陷入局部最优陷阱，以及如何量化搜索空间（如Lipschitz常数、可分离性、多模态性）的特性。 1.1 优化问题的分类与挑战： 深入分析了连续、离散、混合整数、约束与无约束优化问题的区别。特别关注了非凸性、不连续性、高维性和计算复杂度对求解器的影响。 1.2 全局收敛性分析： 引入了严格的数学工具来评估算法的全局收敛保证。这包括遍历性、强收敛性以及在不同概率模型下的稳定性分析。 1.3 问题的表征与建模： 讨论了如何将现实世界中的工程、金融或科学问题恰当地转化为可被全局优化算法处理的数学模型。重点在于目标函数的构建和约束的处理，特别是如何利用全局敏感度分析来指导模型简化。 第二部分：经典与现代全局优化算法 本部分是本书的核心，系统地介绍了当前最有效和最具影响力的全局优化算法家族。每一类算法都提供了详尽的原理阐述、算法流程图和关键参数的敏感性分析。 2.1 确定性方法：分支定界与空间划分 分支定界（Branch and Bound）： 详细阐述了如何利用上下界估计来系统地剪枝搜索树。内容涵盖了不等式松弛、线性/凸包松弛的构造及其在不同问题类型（如混合整数二次规划MIQP）中的应用。 空间分解技术： 探讨了如何通过分治策略（如使用Box-Reduction、Cutting Plane方法）将复杂问题分解为一系列更易处理的子问题。 2.2 随机与元启发式方法 模拟退火（Simulated Annealing, SA）： 深入分析了SA的统计力学基础，包括冷却计划（Cooling Schedules）的设计，以及如何调整温度参数以平衡勘探（Exploration）和利用（Exploitation）。 全局搜索的进化算法： 重点讨论了遗传算法（GA）、差分进化（DE）以及粒子群优化（PSO）在处理大规模、高维、非光滑问题时的优势与局限。本书提供了如何设定交叉率、变异强度和种群规模以确保优化性能的实用指南。 基于势场的搜索： 介绍了势场方法（Potential Field Methods），如何构建“斥力”来驱使搜索远离局部极小值。 2.3 概率性与基于模型的全局搜索 贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）： 详细介绍了如何使用高斯过程（Gaussian Processes）对未知目标函数进行建模，并利用采集函数（Acquisition Functions，如Expected Improvement, Upper Confidence Bound）指导下一步的有效采样。这部分内容重点放在了对昂贵评估问题的处理上。 随机近似与路径积分方法： 探讨了如何利用随机梯度信息进行全局搜索，以及在复杂动力学系统中，如通过路径积分蒙特卡洛（PIMC）法求解热力学平衡态，从而实现对全局最优区域的有效探索。 第三部分：高级应用与计算策略 本书的后半部分聚焦于如何将这些理论算法应用于具有实际约束和计算资源限制的真实世界场景。 3.1 多目标与多点优化 帕累托前沿的计算： 探讨了如何解决目标函数相互冲突的优化问题，包括加权法、ε-约束法以及基于支配排序的算法（如NSGA-II）。 多模型校准： 讨论了在存在多个不确定性来源时，如何进行鲁棒优化和随机优化，以确保解在模型参数变化时依然有效。 3.2 约束处理与可行域搜索 详细分析了处理复杂约束的策略，包括惩罚函数法、内点法、以及如何利用可行性恢复机制（Feasibility Restoration）在搜索过程中维持对约束条件的满足。对于非凸约束集，本书提出了基于网格细分的约束检查方法。 3.3 大规模优化与并行化 分布式搜索： 介绍了将全局优化算法（如群体智能算法或多起点局部搜索）并行化的架构，包括数据并行和模型并行的实现，特别关注了负载均衡和通信开销的最小化。 降维技术： 探讨了主成分分析（PCA）和自适应降维技术在处理高维搜索空间中的应用，旨在减少计算的维度灾难。 第四部分：实际案例研究 最后一部分通过具体的工程实例，展示了所学算法的实战能力。案例涵盖了： 结构设计的最优拓扑优化： 涉及到非线性材料模型和复杂的几何约束。 化学反应网络参数识别： 涉及高维、高度非凸的似然函数优化。 机器学习模型超参数的全局调优： 重点展示贝叶斯优化在自动化机器学习（AutoML）中的高效性。 《应用全局优化》不仅是一本算法手册，更是一部指导读者跨越局部最优障碍，实现复杂系统整体性能最大化的实践指南。通过深入的数学推导和丰富的实际案例，读者将掌握驾驭全局搜索的全面工具箱。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆