Evolutionary Computation in Practice pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Yu, Tina (EDT)/ Davis, Lawrence (EDT)/ Baydar, Cem (EDT)/ Roy, Rajkumar (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:169

装帧:

isbn号码:9783540757702

丛书系列:

图书标签:

• Evolutionary Computation
• Genetic Algorithms
• Optimization
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Swarm Intelligence
• Evolutionary Strategies
• Practical Applications
• Algorithms
• Computational Intelligence

《算法的演进：从计算到智能的跨越》 本书导读： 在信息时代的洪流中，计算的边界正在被不断拓宽。我们所依赖的传统算法，虽然在特定领域表现出色，却在面对高度复杂、动态变化和信息不完备的问题时显得力不从心。本书《算法的演进：从计算到智能的跨越》正是在这样的背景下应运而生，它不再局限于对现有优化工具的机械应用，而是深入探讨了驱动计算范式转变的深层原理——那些模仿自然界进化、学习和适应过程的计算模型。 第一部分：计算范式的根本性转向 本书开篇即对现代计算面临的核心挑战进行了深刻剖析。我们首先审视了经典确定性算法的局限性，特别是在高维搜索空间、多目标优化以及对精确模型依赖性过强等方面遇到的瓶颈。 随后，我们将焦点投向了“涌现式计算”的概念。不同于自上而下的程序设计，涌现式计算侧重于通过简单的局部交互规则，在宏观层面产生复杂的、意想不到的行为模式。这一部分详细阐述了如何构建能够自我组织、自我修复和自我适应的计算系统，这是迈向真正智能系统的基础。 第二部分：模仿自然：生命系统的计算蓝图 生命系统是地球上已知最强大的优化引擎。本书的第二部分深入剖析了几种最具影响力的自然启发计算模型，着重于其背后的数学基础、实现机制以及在实际工程中的应用潜力。 细胞自动机与复杂性： 我们将详细解析细胞自动机（Cellular Automata, CA）的内在逻辑，例如著名的康威生命游戏。这部分内容不仅展示了CA如何模拟物理过程、流体动力学，更关键的是，它揭示了局部规则如何能够产生全局的、复杂的结构和模式。重点讨论了如何利用CA进行信号传播建模和资源分配的优化。 人工生命（Artificial Life）的哲学与实践： 这一章探讨了如何通过模拟生物进化过程来设计具有学习和适应能力的实体。我们不只是停留在对单一适应度函数的优化，而是探讨了生态系统级别的动态平衡——物种间的竞争、共生关系如何推动系统朝着更稳健的状态发展。内容涵盖了自适应步长、群体行为的动态调整以及在虚拟环境中进行行为策略测试的方法。 第三部分：群体智慧与分布式优化 现代工程问题往往是分布式的、大规模的，需要多个代理协同工作才能解决。本书的第三部分专门研究了群体智能（Swarm Intelligence）的理论与实践，探讨如何将分散的智能体汇聚成一个高效的解决方案。 粒群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的精细校准： 粒群优化算法以其简洁高效著称，但本书将超越标准的PSO模型。我们深入探讨了惯性权重、认知和社会学习参数的动态调整策略，以及如何将其扩展到非欧几里德空间中的轨迹优化。特别关注了在处理具有欺骗性局部最优解（deceptive local optima）问题时的变种算法。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）的路径发现与网络设计： 本部分详尽介绍了信息素蒸发与沉积的数学模型，并将其应用于解决旅行商问题（TSP）、车辆路径规划（VRP）以及网络路由优化。重点在于信息素的衰减模型对收敛速度和解的质量的影响，以及如何通过引入“虚拟信息素”机制来平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）。 第四部分：面向高维和非线性问题的泛化搜索 在处理高度非线性和多约束优化问题时，传统的梯度下降方法往往失效。本书的第四部分集中讨论了那些能够有效在复杂搜索空间中进行全局优化的技术。 模拟退火（Simulated Annealing, SA）的物理洞察： 我们从统计物理学的角度重新审视模拟退火算法，理解其与玻尔兹曼分布的深刻联系。详细分析了冷却时间表（Cooling Schedule）的设计艺术——如何选择合适的温度函数（线性、几何、平衡态等）来避免过早收敛。内容还包括针对特定问题设计“能量函数”的技巧，以引导退火过程。 交叉与变异的深度解析： 本章聚焦于如何设计有效的“遗传算子”。不同于简单的随机翻转或交换，我们探讨了基于特定问题结构的交叉操作（如顺序交叉、父代表交叉）如何显著提高解的有效性。对于变异操作，本书阐述了自适应变异率的重要性，即算法应根据自身的收敛状态动态调整变异的强度和范围。 第五部分：新兴领域与混合策略 本书的最后一部分展望了计算进化的前沿，并强调了混合方法的实用价值。 多目标优化与帕累托前沿： 当优化目标相互冲突时（例如，成本最小化与性能最大化），单一的“最优解”不再存在。本章详细介绍了如何利用进化算法（如NSGA-II的变体）来识别和维护帕累托最优解集，并在决策者需要时提供不同权衡点的备选方案。 计算进化的工程集成： 实际应用往往要求速度和鲁棒性兼备。本书最后探讨了如何将启发式算法与精确方法（如线性规划、约束满足问题求解器）相结合。例如，如何利用遗传算法进行全局的参数初始化，然后使用局部优化器进行精细调优（Memetic Algorithms的实践案例）。这部分内容强调了理论到工业级部署的桥梁构建。 读者对象： 本书面向拥有扎实数学和计算机科学基础的高年级本科生、研究生，以及寻求突破现有算法瓶颈的工程师和研究人员。它旨在提供一套系统的、可操作的思维框架，用以设计和实现下一代能够适应复杂世界挑战的智能计算解决方案。

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