Fundamentals of Computational Swarm Intelligence

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出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Engelbrecht, Andries P.
出品人:
页数:672
译者:
出版时间:2006-1
价格:193.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9780470091913
丛书系列:
图书标签:
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  • Collective Intelligence
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具体描述

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.

图书简介:复杂系统中的分布式决策与优化 面向领域: 优化理论、人工智能、控制工程、复杂系统科学、计算生物学 核心主题: 本书深入探讨了在分布式环境中,由大量独立、低复杂度智能体构成的群体如何涌现出全局性的、复杂的决策能力和高效的优化行为。我们将聚焦于这些自组织系统的基本原理、数学建模、算法设计及其在实际工程问题中的应用。重点将放在系统层面的涌现特性、信息交互机制以及鲁棒性与适应性分析上。 --- 第一部分:分布式智能的理论基石 本部分旨在为读者建立理解群体智能现象所需的坚实理论基础,从信息论、动力学系统和群体行为的交叉视角进行剖析。 第一章:复杂系统中的涌现现象 本章首先界定“复杂系统”的范畴,强调其非线性、多尺度和自组织特性。我们将通过经典案例,如晶体生长、化学振荡和生态系统中的种群动态,阐释宏观行为如何从微观交互中涌现出来。重点讨论“相变”的概念,即系统性能或行为模式在关键参数阈值处发生的突变,这对于理解群体智能系统的临界状态至关重要。我们将引入复杂性度量指标,如李雅普诺夫指数和熵速率,用以量化系统的动态复杂性和信息处理能力。 第二章:信息传播与交互拓扑 分布式系统的性能极大地依赖于智能体之间的通信结构。本章详细分析了不同的交互拓扑结构,包括完全连接、局部邻域连接(如规则网格、随机图)以及无标度网络。我们深入探讨了信息在这些网络中的传播动力学,特别是信息扩散的速率和覆盖范围。内容包括基于扩散方程的数学模型,用于描述信息在节点间的扩散过程,以及如何通过优化拓扑结构来增强信息流的效率和鲁棒性。此外,我们将研究异构网络中信息中心(Hubs)的作用及其对整体决策的影响。 第三章:基于群体的自组织动力学 本章侧重于描述智能体行为的数学模型。我们将借鉴微分方程和随机过程理论,构建描述群体状态演化的连续时间或离散时间模型。内容涵盖了对经典群集模型(如Vicsek模型、Cucker-Smale模型)的深入分析,重点关注它们在处理噪声、延迟和异质性时的稳定性分析。读者将学习如何通过Lyapunov稳定性理论证明群体行为的收敛性,例如证明智能体群体最终会达成一致的意见或位置。 --- 第二部分:分布式优化算法的设计与分析 本部分将焦点从纯粹的理论描述转向具体的算法构建,探讨如何在没有中央控制器的情况下,利用群体交互来实现全局优化目标。 第四章:基于一致性协议的分布式优化 一致性问题是分布式控制的核心。本章介绍构建共识算法的几种主要策略,包括平均值共识、状态估计共识和基于拉普拉斯矩阵特征值的分析。我们将详细推导不同共识协议(如双随机化、次梯度方法)的收敛速度,并讨论如何结合局部测量值与邻居信息来实现对全局最优状态的渐近收敛。此外,我们将扩展到带约束条件和动态变化的优化目标下的分布式一致性问题。 第五章:随机性在分布式搜索中的作用 现实世界的许多优化问题本质上是随机的,最优解可能位于高维且崎岖的搜索空间中。本章聚焦于如何利用随机游走和概率性决策来规避局部最优陷阱。内容包括基于随机梯度下降的分布式变体(Decentralized Stochastic Gradient Descent, DSGD)的收敛性保证,以及如何设计“探索-利用”的平衡机制。我们将分析引入噪声(如Metropolis-Hastings 采样)如何反而有助于系统跳出鞍点或局部极小值,实现更稳健的全局搜索。 第六章:群体启发式搜索策略的原理 本章深入剖析那些灵感来源于自然界群体行为的优化算法框架,重点关注其核心机制而非仅仅是应用实例。我们将解构“信息共享机制”与“个体适应性调整”在搜索过程中的相互作用。内容包括对基于轨迹的搜索(如蚁群的路径构建原则)和基于势场的搜索(如粒子群的社会和认知分量)的数学建模。我们着重分析如何在有限的通信带宽和计算资源下,设计出高效且具有竞争力的启发式搜索算子。 --- 第三部分:系统鲁棒性、适应性与应用扩展 本部分将讨论分布式系统在面对不确定性和外部扰动时的表现,并展示这些技术如何解决实际工程中的关键挑战。 第七章:分布式系统的容错与鲁棒性 一个健壮的分布式系统必须能够承受智能体的失效或通信链路的中断。本章专门探讨系统的鲁棒性分析。我们将使用故障容忍度理论,分析在特定比例的智能体发生故障时,系统性能下降的界限。内容包括:如何通过冗余设计和去中心化的故障检测机制来隔离和绕过失效节点。我们还将讨论对抗性攻击(Adversarial Attacks)对群体决策的影响及其防御策略。 第八章:多目标优化与动态环境适应 实际问题往往涉及多个相互冲突的优化目标,且环境参数可能随时间变化。本章研究分布式系统在多目标优化框架下的性能。我们将介绍帕累托前沿在分布式环境中的逼近方法。对于动态环境,本章侧重于“遗忘机制”和“记忆长度”的设计,以确保群体能够及时适应新的最优解,避免对过时信息产生过度依赖,实现对环境变化的快速响应。 第九章:案例研究与前沿交叉领域 本章展示分布式决策和优化技术在不同前沿领域的具体体现: 1. 智能电网中的需求响应与负载平衡: 如何利用局部交互实现电能消耗的去中心化优化调度。 2. 传感器网络的覆盖与数据融合: 设计分布式算法以最小化传感器的能耗并最大化观测信息的完整性。 3. 机器人集群的编队控制与任务分配: 讨论如何基于一致性与势场方法实现大规模自主移动体的协同导航与目标采集。 本书旨在为研究人员和高级工程师提供一套严谨的分析工具和设计范式,使读者能够从根本上理解并创新性地解决大规模、分布式计算与控制中的核心难题。全书内容强调理论的严密性、模型的通用性以及算法的实际可操作性。

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用户评价

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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。

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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。

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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。

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《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。

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《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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