Applications of Evolutionary Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Giacobini, Mario (EDT)/ Brabazon, Anthony (EDT)/ Cagnoni, Stefano (EDT)/ Di Caro, Gianni A. (EDT)/ D

出品人:

页数:734

译者:

出版时间:

价格:119

装帧:

isbn号码:9783540787600

丛书系列:

图书标签:

• Evolutionary Computing
• Genetic Algorithms
• Optimization
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Swarm Intelligence
• Evolutionary Strategies
• Neuroevolution
• Complex Systems
• Computational Intelligence

深入探索复杂系统建模与优化：现代计算范式的新视角 图书名称： 智能算法在复杂系统优化中的应用前沿 图书简介： 本书旨在系统梳理和深入探讨一系列先进的智能算法，并着重阐述它们在解决当前工程、科学及商业领域中遇到的复杂优化问题时的强大能力。我们立足于对传统优化方法的局限性的深刻理解，引入了基于生物启发、群体智能和机器学习的革新性计算范式，为读者提供一套全面而实用的工具箱。 第一部分：复杂性挑战与传统方法的局限 本部分首先界定了“复杂系统”的内涵，涵盖大规模非线性、多目标、高维度的特征，以及固有的不确定性和动态变化性。我们详细分析了传统优化方法，如线性规划、牛顿法和单纯形法，在面对以下挑战时的瓶颈： 1. 局部最优陷阱： 传统梯度下降法易受初始点影响，陷入次优解。 2. 组合爆炸： 离散优化问题（如旅行商问题、调度问题）的状态空间随规模呈指数增长。 3. 模型依赖性过强： 许多解析方法要求问题具有光滑、连续且完全可知的数学模型，这在现实世界的工程问题中往往难以满足。 4. 动态适应性差： 面对环境或约束条件的实时变化，传统静态模型需要昂贵且耗时的重新求解。 通过对这些局限性的剖析，本书自然地引出了对无需精确模型、具有全局搜索潜力的启发式和元启发式算法的需求。 第二部分：元启发式算法的基石与核心机制 本部分是全书的核心理论基础，详细介绍了当前主流的几类元启发式算法的内在机制、数学框架和实现细节。我们摒弃了仅仅停留在表面的算法描述，而是深入挖掘其背后的设计哲学和参数敏感性。 2.1 群体智能算法的协同机制 我们首先关注群体智能（Swarm Intelligence, SI）范式。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 详细阐述了速度和位置更新方程中惯性权重、个体最优（$pbest$）和全局最优（$gbest$）对搜索空间探索（Exploration）与利用（Exploitation）平衡的调控作用。讨论了拓扑结构（如全连接、环形）对收敛速度的影响。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）： 重点解析信息素的沉积、挥发机制，以及转移概率函数的设计如何实现对路径的动态标记和选择。比较了Max-Min Ant System (MMAS) 和 Ant Colony System (ACS) 在收敛稳定性和全局搜索能力上的差异。 2.2 基于自然选择与竞争的优化 本节聚焦于模拟生物进化过程中“适者生存”的算法。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的深入解析： 不仅介绍选择、交叉和变异这三大基本操作，更侧重于操作参数（如交叉率、变异率）对种群多样性和收敛速度的影响。讨论了不同的编码方式（二进制、实数、树状结构）及其在特定问题上的适用性。 模拟退火（Simulated Annealing, SA）： 详述了基于玻尔兹曼分布的概率接受准则，以及“退火时间表”（温度衰减函数）的设计对于逃离局部极值的关键作用。 2.3 新兴的仿生与物理启发算法 针对现有算法在处理某些特定类型问题（如高度非凸或多峰值问题）时的不足，本书引入了以下前沿算法： 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）： 深入分析了气泡网捕食行为的数学建模，包括螺旋上升轨迹的生成机制及其对局部搜索的强化作用。 布谷鸟搜索（Cuckoo Search, CS）： 探讨了基于“列维飞行”（Lévy Flights）的随机游走策略，解释了这种长程跳跃如何有效增强算法的全局探索能力，并与传统的随机步长进行了对比。 第三部分：优化算法的工程化与高级应用 理论的价值在于实践。本部分将重点放在如何将这些抽象的算法模型转化为解决实际问题的有效工具。 3.1 多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO） 现实世界中的许多决策需要同时优化相互冲突的目标（如成本与性能）。我们详细介绍了处理MOO的策略： 帕累托支配理论： 严格定义了帕累托最优解集和非支配解集。 基于精英保持的算法（如NSGA-II）： 深入剖析了拥挤距离（Crowding Distance）的计算方法，以及其在维持帕累托前沿多样性方面的核心作用。 3.2 算法的混合与改进策略（Hybridization and Adaptation） 单一算法往往难以兼顾探索和利用的平衡。本书重点探讨了通过混合策略提升性能的方法： 混合方法论： 如何将局部搜索（如梯度下降、局部扰动）嵌入到全局搜索算法（如GA或PSO）中，实现“全局探索 + 局部精炼”。 自适应参数控制： 探讨了如何使算法参数（如变异率、信息素衰减率）不再固定，而是根据搜索的进程（如迭代次数、种群多样性指标）动态调整的技术。 3.3 工业应用案例研究 通过详尽的案例分析，展示算法在特定领域的技术落地： 1. 供应链与物流优化： 利用ACO解决大规模车辆路径问题（VRP）中的时间窗约束和容量约束。 2. 工程设计优化： 应用GA和WOA优化航空翼型截面参数，以最大化升阻比。 3. 机器学习模型的超参数调优： 将PSO应用于深度神经网络的权重初始化和学习率搜索，展示其在提高模型泛化能力上的优势。 总结与展望 本书最后一部分对当前智能优化领域的前沿方向进行了展望，包括对量子启发算法的初步介绍，以及在应对大规模高维数据流和异构计算环境下的算法鲁棒性研究，旨在激励读者进一步探索和创新。本书适合具备基础数学和编程背景的工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生阅读。

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