Engineering Stochastic Local Search Algorithms. Designing, Implementing and Analyzing Effective Heur pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:St Tzle, Thomas; Birattari, Mauro; Hoos, Holger H.

出品人:

页数:155

译者:

出版时间:2009-09-29

价格:USD 64.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783642037504

丛书系列:

图书标签:

Stochastic Local Search
Heuristics
Algorithm Design
Optimization
Engineering
Computer Science
Artificial Intelligence
Metaheuristics
Algorithm Analysis
Computational Intelligence

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具体描述

《工程随机局部搜索算法：设计、实现与分析有效启发式方法》本书深入探讨了随机局部搜索（Stochastic Local Search, SLS）算法的设计、实现和分析，专注于构建高效的启发式方法，以解决复杂的计算难题。SLS算法是一类强大的搜索技术，它们通过在搜索空间中随机地移动来探索潜在的解决方案，并在每一步迭代中引入随机性来避免陷入局部最优解。这种固有的随机性使其在处理大规模、高维度的 NP-hard 问题时表现出色，而传统的确定性算法往往力不从心。本书的结构围绕着SLS算法的核心理念展开，首先从基础理论入手，详细阐述了SLS算法的工作原理、其在搜索空间中的行为模式以及影响其性能的关键因素。我们将介绍不同类型的SLS算法，例如模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms）的变体、禁忌搜索（Tabu Search）以及更为先进的随机游走（Random Walk）和基于概率模型的搜索方法。每一类算法都会结合其理论基础，分析其在不同问题上的适用性和局限性。在设计方面，本书提供了系统性的指导，帮助读者理解如何根据特定问题的特性来定制SLS算法。我们将探讨启发式函数的构造，如何有效地定义“邻域”结构，以及如何设计步进策略来平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）的权衡。特别地，我们将关注如何引入“智能”的随机性，例如根据当前解的质量来调整搜索方向或步长，从而提高搜索效率。本书还将深入讨论如何评估和选择合适的停止准则，以确保算法在合理的时间内找到高质量的解。在实现层面，本书强调了将SLS算法转化为实际应用中的高效代码所需要的技巧和考量。我们将讨论数据结构的选择、算法的优化，以及如何在不同的计算环境中（如单核、多核、分布式系统）实现高效的并行化。书中会提供具体的代码示例和伪代码，帮助读者理解如何在常见的编程语言中实现这些算法，并讨论内存管理、时间复杂度分析以及代码的可伸缩性等重要实践问题。在分析方面，本书提供了一系列严谨的工具和技术，用于评估SLS算法的性能和收敛性。我们将介绍统计学方法，如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）、置信区间分析，以及如何使用基准数据集来公平地比较不同算法的优劣。此外，本书还将探讨如何对SLS算法进行理论分析，例如研究其收敛速度、最优解的寻找概率，以及在不同噪声模型下的鲁棒性。这将帮助读者更深入地理解算法的内在机制，并为进一步的改进提供理论依据。本书的目标读者包括但不限于：计算机科学、运筹学、人工智能、数据科学等领域的学生、研究人员和工程师。无论您是初次接触SLS算法，还是希望深化对这些强大工具的理解，本书都将为您提供宝贵的知识和实践经验。通过阅读本书，您将能够：理解SLS算法的理论基础：掌握随机搜索的核心思想、不同SLS算法的演变和特点。掌握设计高效SLS启发式方法：学会如何根据问题特性构建有效的启发式函数、邻域结构和搜索策略。掌握SLS算法的实现细节：了解在实际编程中需要注意的数据结构、优化技巧和并行化方法。学会严谨的SLS算法分析：掌握统计学和理论分析方法，以科学的方式评估算法性能。能够将SLS算法应用于实际问题：掌握将理论知识转化为解决现实世界计算挑战的能力。本书通过清晰的讲解、丰富的示例和深入的分析，旨在赋能读者在复杂优化问题、组合搜索、机器学习模型训练以及其他需要智能搜索策略的领域，设计、实现并有效地分析随机局部搜索算法，从而找到高质量的解决方案。