Fundamentals of Computational Swarm Intelligence provides a comprehensive introduction to the new computational paradigm of Swarm Intelligence (SI), a field that emerged from biological research, and is now picking up momentum within the computational research community. Bio-inspired systems are becoming increasingly important research areas for computer scientists, engineers, economists, bioinformaticians, operational researchers, and many other disciplines. This book introduces the reader to the mathematical models of social insects collective behaviour, and shows how they can be used in solving optimization problems. Focusing on the algorithmic implementation of models of swarm behavior, this book: Examines how social network structures are used to exchange information among individuals, and how the aggregate behaviour of these individuals forms a powerful organism. Introduces a compact summary of the formal theory of optimisation. Outlines paradigms with relations to SI, including genetic algorithms, evolutionary programming, evolutionary strategies, cultural algorithms and co-evolution. Looks at the choreographic movements of birds in a flock as a basis for the Particle Swarm Optimization (PSO) models, and provides an extensive treatment of different classes of PSO models. Shows how the behaviour of ants can be used to implement Ant Colony Optimization (ACO) algorithms to solve real-world problems including routing optimization, structure optimization, data mining and data clustering. Considers different classes of optimization problems, including multi-objective optimization, dynamic environments, discrete and continuous search spaces, constrained optimization, and niching. Includes an accompanying website containing Java classes and implementations of the different algorithms that can be used to test PSO and ACO algorithms: http://si.cs.up.ac.za The interdisciplinary nature of this field will make Fundamentals of Computational Swarm Intelligence an essential resource for readers with diverse backgrounds. In addition, it will be an excellent reference for computer scientists, practitioners in business or industry and researchers involved in the analysis, design and simulation of multibody systems. Advanced undergraduates and graduate students in artificial intelligence, collective intelligence and engineering will also find this book an invaluable tool.
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我个人一直对那些能够模拟自然界生物群体行为,并从中提取智能优化思想的领域充满好奇。当我拿到《计算群智能基础》这本书时,就迫不及待地想一探究竟。书中从生物群体的基本特性出发,循序渐进地介绍了如何将这些特性转化为计算模型,并最终应用于解决复杂的计算问题。作者在讲解过程中,大量引用了生物学的直观类比,这对于我这样非计算机专业背景的读者来说,无疑是极大的帮助。那些关于群体决策、信息共享、协同合作的生动描述,让我能够更深刻地理解算法的内在逻辑。虽然我目前还没有机会将书中的算法直接应用到我的研究中,但它所提供的思维框架和解决问题的思路,无疑对我今后的工作产生了潜移默化的影响。
评分对于我而言,找到一本既有深度又不失可读性的技术书籍是一件不容易的事情。《计算群智能基础》在这方面做得相当出色。它并没有回避计算群智能背后的复杂数学原理,但同时又通过清晰的图示和详尽的解释,使得这些原理不再令人望而生畏。我尤其喜欢书中对不同算法的比较分析,作者通过对它们的优缺点、适用范围以及参数设置的详细阐述,帮助读者能够根据具体问题选择最合适的群智能算法。在阅读过程中,我尝试着跟随书中的步骤,在脑海中模拟算法的运行过程,发现它们的设计确实充满了智慧。这本书不仅仅是一本技术手册,更像是一次启发思维的旅程,让我开始思考如何从大自然中学习,并将其转化为解决人类面临的各种挑战的工具。
评分自从接触了《计算群智能基础》这本书,我感觉自己的研究思路得到了极大的启发。我一直致力于解决一些传统优化方法难以应对的非线性、高维度的复杂问题,而书中所介绍的计算群智能算法,恰恰提供了一条行之有效的路径。作者在书中对算法的理论基础进行了深入浅出的讲解,并辅以大量的伪代码和实际案例,这使得我能够快速掌握算法的精髓,并将其转化为可执行的代码。我尤其欣赏书中对于算法鲁棒性和收敛性的探讨,这对于评估算法的实际性能至关重要。虽然我还在摸索如何将这些算法完美地融入我的研究流程中,但我相信,这本书所提供的坚实基础,将为我未来的研究工作提供强大的技术支撑。
评分《计算群智能基础》这本书,如同一位博学的向导,带领我深入探索了计算群智能的奇妙世界。我之前对这一领域了解甚少,但这本书以其系统性的结构和深入浅出的讲解,让我得以快速建立起全面的认知。从算法的起源、核心思想,到它们在不同领域的应用,作者都进行了详尽的介绍。我特别赞赏书中对算法的实现细节的阐述,这使得我能够更加直观地理解算法的运行机制。虽然我还是一名初学者,但这本书已经在我心中播下了对计算群智能浓厚的兴趣,并且为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。我期待着能够将书中学习到的知识,运用到我所感兴趣的实际问题中,去体验计算群智能的魅力。
评分《计算群智能基础》这本著作,我早就耳闻其名,但一直没能真正深入研读。这次终于下定决心,翻开了这本厚重的书籍,着实被其内容所吸引。虽然我并非计算群智能领域的专家,但通过阅读,我仿佛开启了一扇新世界的大门。书中对粒子群优化、蚁群算法、人工蜂群等经典算法的阐述,既有严谨的数学推导,又不乏生动的案例分析,让人在理解抽象概念的同时,也能感受到其在解决实际问题中的强大生命力。我尤其欣赏作者在介绍这些算法时,并没有止步于理论层面,而是深入探讨了它们在不同应用场景下的表现,例如在工程优化、数据挖掘、机器人路径规划等方面的成功案例,这些都极大地拓宽了我的视野,让我看到了计算群智能技术的巨大潜力和广阔前景。
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