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出版者:Narosa Publishing House

作者:Srivastava, A. K. (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:139.95

装帧:

isbn号码:9788173199967

丛书系列:

图书标签:

• 软计算
• 人工智能
• 机器学习
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 遗传算法
• 优化算法
• 数据挖掘
• 计算智能
• 模式识别

《面向复杂系统的智能优化方法》 内容简介： 本书聚焦于现代科学与工程领域中日益凸显的复杂系统优化问题，旨在为读者提供一套全面、深入且具有前瞻性的智能优化理论框架与实用技术工具。在当今世界，无论是大规模的工业控制、金融风险评估、生物信息学分析，还是城市交通规划与资源调度，我们都面临着目标函数高度非线性、约束条件复杂多变、搜索空间维度巨大等挑战。传统的精确求解方法往往因计算复杂度呈指数级增长而束手无策，这使得开发高效、鲁棒的启发式与元启发式算法成为必然趋势。 本书并非对某一特定技术（如传统的软计算范畴内常用的特定算法集合）的简单罗列，而是站在更宏观的系统科学与人工智能交叉点的角度，深入探讨如何构建和设计能够有效应对复杂性挑战的智能决策支持系统。 第一部分：复杂系统建模与优化基础 本部分首先为读者奠定理解复杂系统与优化理论的坚实基础。我们首先界定复杂系统的内涵，探讨其特征，包括涌现性、自组织性、非线性和多尺度耦合等。随后，详细阐述优化问题形式化的严谨方法，从连续空间到离散空间，从单目标到多目标设定，精确描述实际工程中的痛点。 重点内容包括： 系统动力学视角下的不确定性处理： 探讨如何利用随机过程、模糊集理论（侧重于建模语言的模糊性，而非算法本身）来描述系统状态的演变与不确定性来源。 基准测试问题集（Benchmark）的选取与构建原则： 强调好的测试环境对于算法性能评估的重要性，介绍具有挑战性的高维、多模态、含约束的复杂函数作为评估载体。 优化算法的收敛性与鲁棒性分析基础： 介绍如何从理论上评估算法在不同初始化条件和环境扰动下的性能稳定性。 第二部分：先进的启发式搜索策略与算法设计 本部分是本书的核心，系统地介绍并解构当前最前沿且适用于大规模问题的智能搜索算法。我们关注算法背后的核心驱动机制，而非仅仅停留在参数调优层面。 2.1 群体智能的演进与创新： 我们不再局限于经典的群体智能模型，而是深入剖析其动态适应性的改进。 动态参数自适应机制： 探讨如何设计反馈回路，使算法的探索（Exploration）与利用（Exploitation）能力能够根据搜索进程实时调整。例如，引入基于梯度的局部搜索能力，或使用非线性惯性权重来平衡全局探索。 混合策略的构建： 重点介绍如何将不同群体智能算法的优点进行有效集成。例如，结合粒子群优化（PSO）的快速收敛特性与蚁群优化（ACO）在路径依赖信息积累上的优势，形成复合型搜索框架。 2.2 基于演化的全局搜索技术： 深入探讨以进化算法（EA）为代表的全局优化技术，侧重于种群多样性的维护与有效遗传机制的设计。 多目标优化（MOO）的新范式： 介绍帕累托前沿的动态维护策略，包括基于密度的支配关系判断和如何设计能有效跳出局部最优的变异与交叉操作，以适应多目标复杂适应度景观。 离散空间与组合优化： 针对如旅行商问题（TSP）、作业车间调度（Job Shop Scheduling）等NP难问题，详细介绍如何设计适用于组合结构的交叉算子和局部扰动策略，以确保搜索过程的合法性和有效性。 2.3 元启发式算法的深度挖掘： 本章将超越传统的随机搜索，探讨那些具有更强数学基础或独特模拟机制的算法。 模拟退火（SA）的现代变体： 关注于非线性降温表的设计，以及如何结合路径规划技术，指导退火过程，提升在复杂能量景观中的穿透力。 基于物理或化学过程的启发式模型： 介绍如何从物理学原理（如量子力学或模拟退火的物理背景）中提取可泛化的搜索理念，并将其转化为高效的优化引擎。 第三部分：智能决策与优化在工程中的应用拓展 本部分将理论与实践紧密结合，展示这些智能优化工具如何解决现实世界中的高难度问题。我们强调的是“方法论”的应用，而非特定软件的使用。 高维参数空间下的模型校准： 探讨如何利用优化算法来反演（Inversion）复杂物理模型（如地球物理模型或气候模型）的内部参数，处理参数间的强耦合问题。 资源调度与分配的动态优化： 针对物流网络、电网负荷平衡等问题，介绍如何将实时数据流纳入优化目标函数，实现在线（On-line）优化的能力。这要求算法必须具备快速响应和轻量级的计算特性。 鲁棒优化框架的构建： 探讨如何设计能够同时优化目标值和系统对外部干扰的敏感度（即决策的安全性）的优化策略。这涉及到引入置信区间或机会约束等高级数学工具。 第四部分：前沿趋势与未来展望 本书最后展望了智能优化领域的发展方向，特别是与新兴计算范式的融合。 与机器学习的交汇： 讨论如何利用强化学习（RL）来学习优化策略本身（Meta-optimization），使算法能够根据问题的特征自动选择或调整最佳的搜索算子。 并行化与分布式计算： 介绍设计大规模并行优化算法的架构原则，包括如何有效划分搜索空间、管理信息共享与避免同步开销，以充分利用现代多核与集群计算资源。 可解释性（Explainability）的引入： 探讨如何设计优化过程的可视化工具，使工程师和决策者不仅知道“最优解是什么”，还能理解“算法是如何找到这个解的”，增强对复杂决策过程的信任。 通过对这些主题的深入剖析，本书旨在培养读者构建、分析和应用新一代智能优化工具的能力，以应对未来不断涌现的复杂工程与科学挑战。本书的特点在于其方法的普适性、理论的深度以及对实际复杂性（而非简单函数）的关注。

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我对《人工智能伦理与社会影响》这本书的评价是：它来得正是时候。在技术飞速发展的今天，我们太容易沉迷于算法的效率和性能，却忽略了它对人类社会可能带来的深远影响。这本书的视角非常宏大，它没有过多纠缠于具体的算法细节，而是集中探讨了偏见、公平性、责任归属以及超级智能的潜在风险。作者在分析“算法歧视”时，引用了多个跨国案例，展示了即使是看似客观的模型，也可能因为训练数据的历史偏见而加剧社会不公。这本书的写作风格带有强烈的批判性，行文流畅，论证有力，常常引发读者对自身日常行为的深思。美中不足的是，对于如何建立有效的监管框架，书中提供的具体操作性建议略显笼统，更多停留在理念层面。

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读完这本《数据挖掘技术与实践》，我的感觉是它更像一本实战手册，而不是纯粹的理论教科书。它花了大量篇幅讨论如何从真实世界混乱的数据集中提取有价值信息的过程，从数据清洗、特征工程到最终的模型选择与评估，每一步都有详尽的步骤和警告。我尤其欣赏作者在“异常检测”章节中介绍的多种非监督学习方法，它们不是简单地罗列公式，而是结合了金融欺诈和传感器故障诊断的具体场景进行对比分析。唯一的遗憾是，对于最新的隐私保护计算（如联邦学习）的介绍还停留在非常初级的阶段，这在当前数据安全日益重要的环境下显得有些滞后。排版上，这本书的设计风格非常现代，页边距留得恰到好处，阅读起来眼睛不易疲劳，虽然内容密度很高，但逻辑流程清晰，即便是跨专业人士也能较好地跟进。

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我最近翻阅了一本名为《机器学习与模式识别导论》的书籍，这本书的覆盖面相当广，从基础的线性模型到复杂的神经网络都有涉及。作者在阐述概念时，总能将深奥的数学原理用通俗易懂的语言表达出来，这一点非常棒。特别是关于支持向量机（SVM）那一部分，图文并茂的解释让我对核技巧的理解瞬间清晰了不少。不过，在深度学习的前沿进展，比如Transformer架构的应用案例上，感觉篇幅稍显不足，更偏重于经典的算法介绍。对于初学者来说，这本书无疑是一剂强心针，它提供了一个坚实的基础，让你敢于迈入这个充满挑战的领域。书中的代码示例大多采用Python语言，并且配套了清晰的GitHub链接，这一点非常实用，可以直接上手跑起来验证理论效果。总的来说，这是一本非常扎实的入门与进阶参考书，适合希望系统学习该领域知识的读者。

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这本《复杂系统中的动力学建模》完全颠覆了我对“建模”的传统认知。它完全跳脱了传统的统计学框架，深入到了非线性动力学、混沌理论和自组织现象的范畴。书中对洛伦兹吸引子和费根鲍姆常数的阐述，充满了数学上的美感和哲学的思辨。作者似乎在引导读者去理解自然界和工程系统中那些看似随机实则遵循着深刻规律的现象。这本书的挑战性在于，它要求读者具备一定的微分方程基础，某些章节的推导过程非常密集，我不得不放慢速度，反复咀嚼才能完全理解其背后的物理意义。如果你期望找到关于如何用简单的回归分析解决业务问题的方法，那么这本书可能会让你感到失望；但如果你渴望探索系统深层的、涌现性的行为，那么它将是一次思想的盛宴。

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最近在研读《概率论与随机过程的现代应用》，这本书的独特之处在于它将古典概率论与现代金融工程、通信理论紧密地结合了起来。不同于传统的概率论教材，它从一开始就强调随机变量在实际中的应用场景，例如布朗运动在期权定价中的角色，以及马尔可夫链在信道编码优化中的作用。作者对于条件期望和鞅的讲解深入浅出，特别是对Itô积分的引入，没有采用过于繁琐的测度论背景，而是通过直观的极限过程来构建直觉。书中的例题设计得非常巧妙，很多都是从实际工程问题抽象而来，解题过程往往需要综合运用多个定理。这本书的难度定位偏高，更适合已经有一定数理基础，希望将概率工具应用到尖端研究领域的研究生或工程师，它提供了一种将抽象理论转化为解决实际难题的桥梁。

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