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出版者:Springer

作者:A.E. Eiben

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2008-10-7

价格:USD 49.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540401841

丛书系列:

图书标签:

• evolution
• computing
• Springer
• 进化计算
• 遗传算法
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• 复杂系统

深入探索人工智能的基石：基于经典控制论与系统动力学的视角 本书旨在为读者提供一个坚实且全面的基础，用以理解和掌握现代人工智能（AI）领域中非基于传统连接主义（如深度学习）的优化、搜索与决策制定方法。我们将重点剖析那些植根于经典控制理论、系统科学以及生物学启发计算范式（但不限于进化算法本身）的核心原理。 本书的结构设计侧重于构建一个严谨的理论框架，而非仅仅罗列算法的表面操作。我们相信，对底层数学原理和系统行为的深刻理解，是设计和调优任何复杂智能系统的关键。 --- 第一部分：复杂系统的基础与建模（Foundations of Complex Systems and Modeling） 本部分将奠定我们理解智能行为所需的基本工具箱。我们不直接讨论神经网络的梯度下降，而是深入探讨系统如何从初始状态演化到特定目标状态，以及环境反馈如何影响这一轨迹。 第一章：从经典控制到适应性 反馈回路的本质： 重新审视经典的PID控制器的设计哲学，强调误差信号、比例、积分和微分项在系统稳定性和响应速度中的作用。这为理解后续的反馈机制（如在强化学习的某些早期形式或自适应控制中）提供了原型。 系统动力学与状态空间描述： 使用常微分方程（ODE）和线性代数工具来描述动态系统的演化。重点分析系统的稳定性（Stability）、可观测性（Observability）和可控性（Controllability）。 启发式搜索的系统视角： 将启发式搜索（如A算法）视为在状态空间图上的最优路径问题，其代价函数可以被视为一种系统能量或势能的体现。 第二章：信息论与搜索空间的拓扑结构 信息熵在搜索中的应用： 探讨香农信息论如何量化搜索空间的不确定性。我们考察信息增益的概念，并将其与随机搜索策略（如随机游走）的效率进行对比。 复杂性度量： 引入Kolmogorov复杂度、描述长度（Minimum Description Length, MDL）等概念，用以衡量问题的内在难度，这直接关系到任何优化算法所需的计算资源。 搜索空间的几何与拓扑： 将优化问题视为一个多维空间上的地形。讨论“平坦区”、“局部最优陷阱”和“全局最优”的几何意义。这为理解为什么某些全局优化策略（如元启发式算法）比局部梯度方法更有效提供了直观的图像。 --- 第二部分：基于群体与生态学的决策范式（Population-Based and Ecological Decision Paradigms） 本部分侧重于那些模仿自然界中分布式、去中心化决策过程的计算模型。我们探索如何通过简单的个体交互规则，涌现出复杂的、全局最优的解。 第三章：群体智能的分布式计算模型 Swarm Intelligence的数学基础： 详细解析粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的数学模型。重点分析速度更新方程中的“认知项”（个体记忆）和“社会项”（群体信息共享）的权重平衡，以及这种平衡如何影响搜索的“探索-开发”权衡。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）与图论： 将信息素（Pheromone）视为一种动态、可更新的系统状态变量。深入研究概率转移规则和信息素蒸发机制如何共同作用，实现对图结构的有效探索和对优良路径的强化记忆。 分布式协作与竞争： 讨论在没有任何中央控制器的情况下，如何通过局部规则（如信号传递、资源竞争）来协调大规模代理的行为，以解决复杂的调度和分配问题。 第四章：自适应与基于规则的智能体行为 有限状态机（FSM）与行为树（Behavior Trees）： 考察这些经典AI技术如何构建具有明确、可预测行为序列的智能体。重点讨论如何将动态环境信息（如传感器读数）映射到状态转换的条件下。 形式化方法与规约（Specification）： 探讨如何使用时序逻辑（Temporal Logic）来描述和验证智能系统的预期行为，确保系统在特定约束下不会违反关键的安全或性能指标。这与现代进化算法中常用的约束处理技术有深刻的关联。 混合方法论的兴起： 讨论如何将经典的、精确的规划技术（如最短路径算法）与基于群体的、鲁棒的探索机制结合起来，以解决混合复杂度的实际问题。 --- 第三部分：复杂性、涌现与鲁棒性分析（Complexity, Emergence, and Robustness Analysis） 最后一部分将视角拉高，关注计算系统的整体性质：它们如何变得“智能”，以及这种智能在面对不确定性时如何保持稳定。 第五章：复杂性与计算资源的平衡 计算复杂性理论回顾： 快速回顾P, NP, NP-Hard等概念，并将其背景化：为什么我们需要启发式和元启发式算法——因为精确解往往在计算上不可行。 算法的复杂度分析： 不仅关注时间复杂度（迭代次数），更关注解空间覆盖率与计算成本的比率。引入适应度景观分析（Fitness Landscape Analysis），探讨平坦、尖锐或多峰景观对特定算法选择的影响。 参数敏感性分析： 深入研究算法超参数（如PSO中的惯性权重$omega$、ACO中的信息素蒸发率$ ho$）对最终解质量和收敛速度的敏感性。探讨如何利用系统科学的方法（如拉丁超立方采样）来系统地评估这些参数的影响空间。 第六章：从优化到决策与控制的桥梁 多目标优化（Multi-Objective Optimization）： 区别于寻找单一最优解，探讨帕累托前沿（Pareto Frontier）的概念。分析如何设计目标函数和选择机制，使得群体能够同时优化相互冲突的目标。 不确定性下的决策制定： 引入鲁棒优化（Robust Optimization）和随机优化（Stochastic Optimization）的视角。讨论如何构造能够抵御模型误差或环境噪声的解决方案结构。 系统涌现的案例研究： 通过分析如细胞自动机（Cellular Automata）的简单规则如何导致复杂的全局模式（如Conway’s Game of Life），来阐释“涌现”（Emergence）在计算系统中的意义，并将其与群体优化算法的全局搜索能力相联系。 --- 本书的读者应具备扎实的微积分、线性代数和离散数学基础。通过阅读本书，读者将能建立起一个超越特定算法实现的、对智能优化和控制系统设计的深刻理解，从而能够批判性地评估现有工具，并设计出更具理论支撑和工程鲁棒性的新一代适应性系统。

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作为一名拥有多年硬件设计经验的工程师，我一直在寻找能够指导我进行“参数优化”和“结构设计”的先进方法。《Introduction to Evolutionary Computing》这本书，我非常期待它能在这些方面为我提供实用的工具和理论支持。我希望书中能够详细介绍进化算法如何被应用于“超参数调优”的场景，例如在机器学习模型、神经网络架构中，如何通过进化算法来自动搜索最优的参数组合，从而提升模型的性能。另外，对于“硬件电路设计”等领域，我也希望本书能够提供相关的案例，展示如何利用进化算法来优化电路的布局、元件的选择，甚至生成全新的电路结构。我特别想了解的是，书中是否会讨论“基因表达”和“基因调优”等概念，以及如何将这些生物学上的类比应用于工程设计中，以实现更高效、更具创造性的解决方案。

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作为一名机器学习的狂热爱好者，一直以来我对“进化”这一概念在算法设计中的应用深感着迷。当我在书架上偶然翻到《Introduction to Evolutionary Computing》时，一种强烈的预感告诉我，这可能是一本能为我打开新世界大门的宝藏。我迫不及待地开始阅读，希望它能系统地梳理进化计算的核心思想，并为我揭示那些隐藏在自然选择和遗传变异背后的强大计算力量。我特别期待书中能够详细阐述诸如遗传算法（GA）、进化策略（ES）、差分进化（DE）以及遗传编程（GP）等经典进化计算范式的数学基础、算法流程以及它们在解决复杂优化问题时的独特优势。同时，我也希望作者能够通过丰富的案例研究，让我看到这些理论如何在实际工程、生物信息学、金融建模乃至艺术创作等领域得到成功应用，从而深刻理解进化计算的实用价值和广阔前景。一本好的教科书，不仅要传授知识，更要激发读者的思考和创新。因此，我希望这本书能在我心中播下探索的种子，引导我进一步深入研究，甚至可能是我未来学术或职业生涯中的一个重要转折点。我期待着这本书能够成为我学习道路上的一块坚实基石。

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我是一名对“计算的本质”有深刻思考的理论研究者，《Introduction to Evolutionary Computing》这本书，我期望它能够从更宏观的视角审视计算问题。我希望书中能够探讨进化计算与“复杂系统”的内在联系，以及如何利用进化思想来理解和模拟自然界中的复杂现象，例如生态系统、社会网络等。我期待书中能够深入分析“涌现性”这一概念，并解释进化算法是如何通过简单的个体交互来产生复杂和智能的全局行为。对于“计算的普适性”以及“不可计算性”等哲学层面的问题，我希望书中能够提供一些启发性的思考。如果书中能够将进化计算的理论与“理论计算机科学”的其他分支，如计算复杂性理论、可计算性理论等联系起来，那将对我而言是巨大的价值。

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作为一名对“自动化”充满热情的工程师，我希望《Introduction to Evolutionary Computing》能够为我提供在“自动化设计”和“优化决策”方面的强大工具。我特别关注书中关于“自动化机器人路径规划”、“自动化工厂调度”等实际应用的案例。我期待书中能够详细介绍如何利用进化算法来解决这些具有高度复杂性和不确定性的问题，并提供具体的算法实现和性能评估方法。我希望书中能够强调“迭代优化”的理念，以及进化算法如何通过不断的试错和学习来逼近最优解。同时，我也希望书中能够涉及“实时优化”的技术，以及如何设计能够在动态环境中快速响应并做出最优决策的进化算法。

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我是一名对仿生智能系统充满好奇的在校大学生，对于《Introduction to Evolutionary Computing》这本书，我最感兴趣的是它能否为我打开一扇通往“智能”本质的窗户。我希望书中能够从生物学的角度出发，深入浅出地解释进化计算的灵感来源，例如自然界的生存竞争、基因的传递以及物种的演化过程。我期待作者能够以一种引人入胜的方式，将复杂的生物学概念转化为清晰的算法描述，让我能够理解为什么“适者生存”这样的自然规律能够被有效地应用于解决计算问题。书中关于“种群初始化”的策略，我认为是整个算法的起点，其随机性与多样性如何影响后续的搜索过程，我希望书中能有详细的分析。同时，我也对“停滞检测”和“跳出局部最优”的技术很感兴趣，毕竟自然界中的生物也并非一成不变，它们总能找到适应环境变化的方法，我希望进化计算也能提供类似的机制。

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作为一个在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者，我深知在处理高维、非线性、多模态等复杂问题时，传统优化方法往往显得力不从心。《Introduction to Evolutionary Computing》这本书的出现，让我看到了新的希望。我特别关注本书在“全局优化”方面所能提供的解决方案。进化算法以其“全局搜索”的能力而著称，避免陷入局部最优是其核心优势之一。我希望书中能够详细解释进化算法是如何实现这一点的，例如通过并行搜索、种群的动态演化等机制。此外，对于“收敛性”和“多样性”的权衡，这是一个非常微妙但至关重要的问题，我希望书中能有深入的探讨，并提供一些指导性的原则。如果书中还能涉及“多目标优化”的应用，那就更完美了，因为在许多实际应用中，往往需要同时优化多个相互冲突的目标。我期待本书能够提供一套系统性的方法，指导我如何运用进化计算来解决这些棘手的多目标问题，并展示一些成功的案例。

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我是一名希望拓展研究方向的博士生，对《Introduction to Evolutionary Computing》一书，我的期望是它能够提供一个跳出传统算法思维框架的视角。我非常好奇进化算法如何能够“自动发现”解决问题的新方法，而不是仅仅局限于人工设计的规则。我希望书中能有关于“算法生成”或“程序合成”的讨论，特别是利用遗传编程等技术来自动生成解决特定问题的算法。我期待书中能够阐述“算法的演化”这一概念，以及如何通过模拟自然选择的过程来不断优化算法的结构和性能。对于“自适应算法”的研究，我也充满兴趣，希望书中能够介绍如何设计能够根据环境变化自动调整自身行为的算法，从而在动态和不确定的环境中保持高效。

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我是一名对“人工智能的未来”充满憧憬的研究生，我希望《Introduction to Evolutionary Computing》这本书能够为我提供对这一前沿领域的深刻洞察。我特别关注书中是否会涉及“机器学习”与“进化计算”的交叉领域，例如如何利用进化算法来设计更强大的机器学习模型，或者如何将机器学习技术融入进化算法以提升其性能。我期待书中能够探讨“神经网络的进化”这一话题，以及如何利用遗传编程等技术来自动生成具有特定功能的神经网络结构。此外，我也对“强化学习”与进化计算的结合很感兴趣，我希望书中能够介绍如何利用进化算法来训练智能体，使其在复杂的环境中做出最优决策。一本优秀的教科书，应该能够激发我独立思考和进行创新研究的潜力，我希望这本书能够成为我在这条道路上的重要伙伴。

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我一直在寻找一本能够提供关于进化计算的全面概述的书，它不只是简单地罗列算法，而是能够深入剖析其背后的哲学思想和数学原理。我希望《Introduction to Evolutionary Computing》能够满足我的这一期待。特别是关于“适应度函数”的设计，这无疑是进化计算中的关键环节，一个好的适应度函数能够直接决定算法的效率和效果。我期望书中能够对如何设计和优化适应度函数提供详尽的指导，包括一些通用的策略和针对不同问题的具体方法。另外，对于“选择机制”的深入讨论也至关重要，例如轮盘赌选择、锦标赛选择等，每种方法都有其优缺点和适用场景，理解这些差异有助于我更灵活地运用它们。而“交叉”和“变异”作为遗传算法的核心操作，我期待书中能提供多种变体及其数学公式的详细介绍，并解释它们在不同问题上可能产生的效果。此外，我希望这本书能够包含一些关于“参数调优”的章节，因为许多进化算法的性能高度依赖于其参数设置，如何找到最佳参数组合是一个普遍存在的挑战。如果书中能提供一些实用的经验和技巧，那将对我大有裨益。

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我是一名渴望了解“计算如何模拟生命”的科普爱好者，《Introduction to Evolutionary Computing》这本书，我希望它能够用通俗易懂的语言，将复杂的进化计算概念展现在我面前。我期待书中能够通过生动有趣的例子，例如“模拟生物进化”、“设计虚拟生命”等，来阐释进化算法的核心思想。我希望书中能够解释“遗传编码”是如何将问题的解决方案表示成“基因”的，以及“适应度评估”是如何衡量这些“基因”的优劣。对于“种群”的概念，我希望书中能够用类比的方式来解释，例如将一个个体的集合比作一个生物种群，而算法的运行过程就是这个种群的不断演化。我期待这本书能够激发我对计算科学的兴趣，并让我对“机器智能”的未来充满好奇。

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