Handbook of Research on Artificial Immune Systems and Natural Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Mo, Hongwei (EDT)

出品人:

页数:605

译者:

出版时间:

价格:2509.00 元

装帧:

isbn号码:9781605663104

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Immune Systems
• Natural Computing
• Computational Intelligence
• Bio-inspired Computing
• Machine Learning
• Optimization Algorithms
• Swarm Intelligence
• Evolutionary Computation
• Complex Systems
• Artificial Intelligence

好的，这是一份关于一本名为《仿生智能系统与自然计算研究手册》的图书简介，这份简介将详尽地介绍该书的内容，但完全不涉及《人工智能免疫系统与自然计算研究手册》一书的任何信息： 仿生智能系统与自然计算研究手册 图书简介 《仿生智能系统与自然计算研究手册》 是一部全面、深入且具有前瞻性的学术著作，旨在汇集全球顶尖研究人员在仿生智能（Biomimetic Intelligence）和自然计算（Natural Computing）前沿领域的最新进展、核心理论与实际应用。本书不仅是对现有知识体系的系统性梳理，更是一份指引未来研究方向的路线图，特别关注那些从生物学、生态学及物理世界中汲取灵感的计算范式。 本书的组织结构旨在提供一个从基础理论到复杂应用的全景视角，内容覆盖了从生物学原理的抽象提炼，到新型算法的构建与优化，再到这些技术在解决现实世界复杂工程问题中的潜力。 --- 第一部分：仿生智能的理论基础与模型构建 本部分聚焦于仿生智能背后的核心科学原理，探讨如何将自然界中观察到的复杂现象转化为可计算的模型。 第 1 章：生命系统的计算哲学 本章深入探讨了生命系统（如细胞生长、群体行为、代谢网络）的内在计算机制。内容包括： 自组织与涌现现象： 分析复杂系统中如何通过简单的局部规则实现全局有序结构的理论模型，重点讨论耗散结构理论在信息处理中的启示。 代谢网络与信息流： 考察生物体内的物质与能量流动如何对应于信息处理过程，以及如何构建模拟这些过程的计算框架。 生物物理学的计算视角： 探讨物理定律（如熵增、能量最小化）如何约束和驱动生物信息处理的效率和鲁棒性。 第 2 章：群体智能的数学表征与泛化 群体智能（Swarm Intelligence）是仿生计算的核心分支之一。本章致力于建立更严谨的数学基础，超越传统粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）的范式。 群体动态学的微分方程建模： 引入随机微分方程来精确描述群体成员间的相互作用、信息扩散和决策形成过程。 多尺度群体模型： 探讨如何将微观的个体行为模型与宏观的群体系统特征联系起来，实现跨尺度优化。 异构群体协同： 研究具有不同能力和信息带宽的智能体如何有效协作以解决高度复杂或多目标问题。 第 3 章：神经形态计算与结构生物学 本章将焦点转向模仿神经系统结构和功能的新一代计算硬件与算法。 脉冲神经网络（SNN）的高级结构： 详细介绍基于时间编码和事件驱动的SNN架构，包括整合-发放（Integrate-and-Fire）模型的变体及其在稀疏表示学习中的应用。 突触可塑性的生物学驱动算法： 深入分析Hebbian学习、STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）等机制如何转化为高效的在线学习和增量学习算法。 类脑硬件接口与能效优化： 探讨 memristor（忆阻器）等新型器件在构建高能效类脑计算系统中的潜力与挑战。 --- 第二部分：自然计算的算法创新与性能分析 本部分侧重于介绍和分析利用自然现象启发的计算算法，并对其理论收敛性、复杂度和鲁棒性进行严格的评估。 第 4 章：进化计算的深度探索 本书对经典进化算法（EA）进行了超越标准遗传算法（GA）和遗传编程（GP）的扩展研究。 组合式进化策略： 引入基于林业生态学中物种竞争与资源分配原理的新型选择与变异机制，以应对高维度和多模态优化问题。 非标准编码与表征： 研究基于拓扑结构、化学反应网络或分子结构（如DNA编码）的复杂问题编码方法。 自适应参数控制： 提出利用环境反馈（如局部拥挤度、适应度梯度）动态调整变异率和交叉率的元启发式方法。 第 5 章：基于物理学的优化技术 本章探讨了从物理过程（如量子力学、统计物理学）中提取灵感的优化方法。 模拟退火（SA）的高级变体： 引入非等温退火路径和随机游走策略，以避免陷入深度局部最优。 量子启发式算法： 分析基于量子叠加和纠缠概念的优化搜索技术，特别是其在解决NP-hard问题上的理论加速潜力。 布朗运动与随机搜索： 研究利用非高斯噪声模型（如Lévy飞行）来增强全局搜索能力的方法。 第 6 章：复杂系统中的信息传播与建模 本章关注自然界中信息如何在大规模、高耦合系统中传播与计算。 元胞自动机（CA）的拓扑扩展： 讨论超越标准网格结构的CA模型，如基于图或流形结构的CA，用于模拟软物质和生物组织生长。 反应-扩散系统在模式形成中的应用： 分析图灵模式（Turing Patterns）在信号处理、机器人路径规划和传感器网络布局中的应用潜力。 非线性动力系统与预测建模： 利用混沌理论和分岔分析来理解和预测复杂仿生系统（如生态系统模型）的行为边界。 --- 第三部分：仿生计算在工程领域的尖端应用 本部分展示了前述理论和算法如何转化为解决实际工程、科学和决策问题的强大工具。 第 7 章：机器人学与自主导航 探讨仿生智能如何赋予机器人更高的环境适应性和自主决策能力。 群体机器人的鲁棒路径规划： 基于鱼群觅食或鸟群迁徙的分布式协调算法，用于构建在动态和未知环境中具有容错能力的机器人集群。 形态学计算与可重构系统： 模仿变形虫或植物向性（Tropism）的机器人设计，使其能够通过内部重构来适应外部环境变化。 触觉反馈与接触优化： 借鉴昆虫触角和肢体运动机制，设计高精度、低延迟的力反馈控制系统。 第 8 章：生物医学工程与药物发现 本章聚焦于仿生和自然计算在生命科学交叉领域的前沿应用。 蛋白质折叠与结构预测： 应用先进的进化算法和基于物理学的搜索策略来求解高维能量景观，预测蛋白质的稳定构象。 个性化医疗中的诊断支持： 利用模仿免疫反应的分类器来分析大规模基因组数据，以识别疾病生物标志物和优化治疗方案。 仿生传感器与生物信号处理： 设计模仿嗅觉或视觉系统的阵列传感器，用于实时、高选择性地检测环境中的微量化学物质。 第 9 章：优化组合与资源管理 本应用领域侧重于利用自然计算解决大规模调度、网络流和物流问题。 生态系统资源分配模型： 将供应链优化视为一个能量流动和竞争的生态系统，利用基于生态位划分的算法来平衡效率与可持续性。 网络拓扑优化： 模仿血管或神经网络的生长机制，设计具有高鲁棒性和低传输延迟的通信网络结构。 大数据集的模式发现： 应用基于生命周期（如细菌生长或病毒传播）的动态模型来高效地发现大规模数据集中隐藏的关联规则和异常模式。 《仿生智能系统与自然计算研究手册》 集合了跨学科的智慧，是计算机科学、生物工程、数学建模和系统科学领域研究生、研究人员和行业专家的必备参考书。本书不仅系统地介绍了经典方法，更以批判性的眼光审视了当前技术面临的瓶颈，并为下一代模仿生命智慧的计算系统指明了方向。

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