非数值并行算法（第一册）模拟退火算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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康立山谢云尤矢勇罗祖华 著

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• 模拟退火算法
• 并行算法
• 优化算法
• 计算方法
• 数值计算
• 人工智能
• 算法设计
• 计算机科学
• 高等教育
• 科学计算

店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030037367

商品编码：11806966190

包装：圆脊精装

开本：32

出版时间：2016-03-07

页数：252

字数：205

商品参数

非数值并行算fa（diyi册）模拟退火算fa
	定价	58.00
	出版社	科xue出版社
	版次	1
	出版时间	2016年03月
	开本	32
	作者	康立山//谢云//尤矢勇//罗祖华...
	装帧	圆脊精装
	页数	252
	字数	205
	ISBN编码	9787030037367

内容介绍
由康立山、谢云、尤矢勇、罗祖华*的《非数值 并行算fa(**册模拟退火算fa典藏版)/计算方fa丛书 》系统地介绍模拟退火算fa以及这yi方fa的并行实现 和在优化、搜索机器xue习、统计物理中的应用。主要 内容包括：模拟退火算fa、并行模拟退火算fa、渐近 收敛性、冷却进度表、模拟退火算fa的应用、改进和 变异、Boltzmann机及其在组合优化中的应用。
本书可供计算机科xue、计算数xue、生命科xue与医 xue等xue科的高校师生、研究人员、工程技术人员阅读 。


目录

前言
diyi章  引论
 1  组合优化问题
 2  计算复杂性与NP完全问题
 3  邻域结构与局部zui优
 4  局部搜索算fa
di二章  模拟退火算fa
 1  固体退火过程
 2  Metropolis准则
 3  模拟退火算fa
 4  模拟退火算fa的实验性能
di三章  渐近收敛性
 1   Mapkoa链理论
 2  齐次MapkoB链
 3  非齐次MapkoB链
 4  渐近性态
di四章  冷却进度表
 1  冷却进度表的yi般概念
 2  冷却进度表的选取原则
 3  冷却进度表参数的优化选取
 4  更加精细的冷却进度表
di五章  模拟退火算fa的应用
 1  应用的yi般要求
 2  几个典型组合优化问题的算fa描述
 3  程序和应用实例
 4  在连续和非线性优化中的应用
di六章  模拟退火算fa的改进和变异
 1  加温退火fa
 2  有记忆的模拟退火算fa
 3  带返回搜索的模拟退火算fa
 4  多次寻优fa
 5  回火退火fa
 6  综合讨论
di七章  并行模拟退火算fa
 1  关于并行算fa的yi般概念
 2  模拟退火算fa并行实现的可能性和途径
 3  模拟退火算fa的并行策略
 4  并行策略的算fa描述及模拟实例
 5  对并行策略的讨论
di八章   Boltzmann机及其在组合优化中的应用
 1  Boltzmann机的结构描述
 2  串行Boltzmann机
 3  Boltzmann机解组合优化问题示例
 4  并行Boltzmann机
参考文献

《非数值并行算法（第一册）：模拟退火算法》图书简介 作者： [请在此处填写作者姓名] 出版社： [请在此处填写出版社名称] 出版时间： [请在此处填写出版时间] --- 内容概要： 本书作为《非数值并行算法》系列的首卷，聚焦于一类在复杂优化问题求解中占据核心地位的随机优化方法——模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）。本书旨在为读者提供一个全面、深入且结构严谨的理论框架与实践指导，使读者不仅能掌握模拟退火算法的基本原理，更能理解其背后的数学基础、算法演化过程及其在解决实际工程与科学问题中的应用潜力。 第一部分：非数值优化问题的背景与挑战 本部分首先确立了研究的基石。我们认识到，在现代计算科学、工程设计、生物信息学、金融建模乃至人工智能等诸多领域，面临的优化问题往往不具备传统数值优化方法（如梯度下降法、牛顿法）所要求的良好特性——例如目标函数可能不连续、不可微、目标空间维度极高，且存在大量的局部最优解。 非数值优化范畴界定： 详细区分了连续优化、离散优化与组合优化，并明确指出模拟退火算法主要针对的是后者，尤其是在解空间结构复杂的离散空间搜索。 局部最优陷阱： 通过对经典组合优化问题（如旅行商问题TSP、背包问题、图着色问题）的分析，阐述了传统贪婪算法和局部搜索方法在面对“非凸”或“多模态”目标函数时必然陷入局部最优解的困境。 概率性搜索的引入： 论述了从确定性搜索转向概率性搜索的必要性，为引入模拟退火算法提供了理论铺垫。 第二部分：模拟退火算法的理论基石——统计物理学 模拟退火算法并非凭空产生，其核心思想直接借鉴了固体材料退火降温过程中晶体结构从无序到有序转变的物理过程。本部分将深入剖析支撑SA理论的统计力学原理。 玻尔兹曼分布与能量： 详细介绍玻尔兹曼分布在描述系统宏观状态与微观能量分布之间的关系。算法中的目标函数值（Cost/Energy）与物理系统中的能量状态直接挂钩。 Metropolis 准则： 重点解析 Metropolis 准则（Metropolis Criterion）——这一算法的心脏。该准则决定了系统在特定温度下接受新解（无论好坏）的概率机制。我们将严谨推导为何在高温下算法倾向于接受“差解”（增加搜索广度），而在低温下严格要求仅接受“优解”（聚焦局部优化）。 热力学平衡与遍历性： 探讨系统在给定温度下达到热力学平衡的意义，以及算法如何保证在足够长的时间内具有遍历性，即有能力探索解空间的每一个角落。 第三部分：模拟退火算法的结构与关键参数设计 本部分聚焦于将理论转化为可执行的算法，深入探讨SA算法的构造要素及参数敏感性分析。 算法基本框架： 呈现标准SA算法的流程图与伪代码，清晰界定初始化、邻域结构选择、接受概率计算和终止条件设置这四个核心步骤。 退火调度策略（Temperature Scheduling）： 这是决定SA性能的关键因素。本书将详尽比较和分析多种退火曲线的设计： 几何退火： 最为常见的指数衰减策略 $(alpha < 1)$，并分析 $alpha$ 值对收敛速度和解质量的影响。 线性退火与对数退火： 讨论其收敛速度的理论保证。 自适应/非单调退火： 介绍如何根据搜索过程的反馈动态调整降温速率，以期达到更优的平衡。 邻域结构（Neighborhood Structure）： 强调邻域的定义对离散优化问题至关重要。我们将针对不同问题类型（如二进制编码、排列编码、整数编码），设计并评估有效的、可逆的邻域操作（如位翻转、元素对换、插入操作）。 接受概率函数的变体： 除了标准的 Metropolis 接受函数，本书还将引入其他改进方案，例如 Simulated Tempered Annealing (STA) 或阈值接受策略，以优化早期探索阶段的效率。 第四部分：算法的收敛性、性能分析与改进策略 理论的严谨性要求我们必须探讨算法的性能边界。本章深入探究SA算法的收敛特性，并介绍如何通过工程化手段显著提升其实际运行效果。 收敛性证明回顾： 梳理关于SA算法渐进收敛到全局最优的理论结果，并明确指出在有限时间内算法的局限性。 性能瓶颈分析： 探讨温度设置过快导致的“快速冻结”（停留在局部最优）和温度设置过慢导致的“计算冗余”（浪费时间在低效搜索上）之间的权衡。 混合与嵌入式策略： 介绍如何将SA与其他搜索技术结合，以克服其自身的弱点： SA与局部搜索的结合： 探讨如何在退火的不同阶段（探索期与利用期）动态切换或嵌入快速的局部优化过程（如2-opt 或 3-opt 局部搜索）。 并行化初步探讨： 为后续系列书籍做铺垫，简要介绍如何从概念上将模拟退火框架扩展到多处理器环境中，例如分布式采样或并行温度控制。 参数自适应与动态调整： 介绍如何根据当前解的改进率动态调整降温步长，避免预先固定调度策略的僵硬性。 适用读者 本书面向计算机科学、运筹学、系统工程、应用数学等领域的本科高年级学生、研究生以及相关领域的工程师和研究人员。读者应具备扎实的离散数学基础和初步的概率论知识。 本书的特色在于： 将抽象的物理概念与严谨的算法设计紧密结合，不仅提供“如何做”的指南，更深究“为什么这样设计”的底层逻辑，确保读者能够根据具体问题的特性，灵活构建出高效且鲁棒的模拟退火求解器。

评分☆☆☆☆☆

翻开技术细节的部分，这本书的章节编排显得井井有条。从最基础的模拟退火算法的引入，到逐步深入到其在不同领域的应用，再到并行化和优化策略的探讨，整个流程设计得非常合理。我特别注意到书中关于“状态空间搜索”的描述，这对我理解模拟退火算法如何探索巨大的、非线性的解空间非常有帮助。作者通过大量的图表和伪代码，生动地展示了算法的每一步迭代过程，比如如何生成新的候选解，如何根据能量函数和当前温度决定是否接受这个新解。我最感兴趣的是书中关于“并行模拟退火”的章节，希望能够看到如何将一个大的模拟退火过程分解成多个子任务，并在多个处理器上同时执行，从而大幅缩短计算时间。书中是否会涉及一些分布式环境下数据同步和通信的挑战，以及相应的解决方案？我对这部分内容充满了期待，希望能从中学习到如何设计和实现高效的并行模拟退火算法。

评分☆☆☆☆☆

就我个人的阅读体验而言，这本书在对理论的阐述上，做到了既严谨又不失通俗易懂。作者并没有简单地罗列公式，而是结合大量的比喻和直观的解释，帮助读者理解抽象的算法概念。比如，在解释“温度”在模拟退火算法中的作用时，作者似乎引入了一个形象的比喻，让我很快就能领会其“全局探索”与“局部优化”之间的权衡。我尤其欣赏书中对算法优化的讨论，包括如何调整步长、如何设计合理的能量函数，以及如何进行参数调优。这些实际操作层面的建议，对于我将来在实际项目中应用模拟退火算法至关重要。我非常希望书中能够提供一些代码实现上的建议，比如使用哪些编程语言和库会更方便，以及如何处理大数据集时的内存管理和效率问题。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是一本指导实践的宝典，这正是我所需要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《非数值并行算法（第一册）——模拟退火算法》。 刚拿到这本书，就被它的厚度和沉甸甸的分量吸引住了。封面设计简洁而富有科技感，黑白的主色调配合着书名中“非数值并行算法”和“模拟退火算法”的字体，仿佛预示着一场深邃的理论探索之旅。我一直对算法领域充满好奇，特别是那些能够处理复杂、海量数据，又不像传统数值计算那样有明确公式可循的问题。模拟退火算法，这个名字本身就带有一种“金属冶炼”般的意象，让人联想到在高温中淬炼出最优解的过程，非常引人遐想。这本书的副标题“第一册”也暗示着这可能是一个系列的开端，让人期待后续能够看到更多非数值并行算法的精彩内容。我尤其关注书中是否能深入浅出地讲解模拟退火算法的核心思想，比如它如何借鉴物理退火的过程来避免陷入局部最优，以及在并行计算环境下，如何有效地实现和优化这种算法。希望这本书能够提供一些实际的案例和代码示例，让我能够将理论知识转化为实践技能，真正掌握这一强大的优化工具。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的序言，作者首先为“非数值并行算法”这个概念做了清晰的界定，这让我这个初学者一下子就抓住了重点。相较于我之前接触过的许多算法书籍，这本书的开篇就非常有针对性，直接切入了核心概念，避免了不必要的铺垫。作者强调了非数值算法在解决实际问题中的重要性，比如组合优化、机器学习中的模型训练等等，这些都是当今科技发展中的热门领域，也正是我希望深入了解的方向。紧接着，他将目光聚焦到模拟退火算法，并指出其在非数值问题求解中的独特性和优势。书中还提到了一些经典的并行计算模型，这让我对如何将模拟退火算法的思路应用于多核处理器、分布式系统等有了一个初步的认识。我期待书中能够详细阐述模拟退火算法的数学原理，比如马尔可夫链蒙特卡罗方法、 Metropolis准则等，并通过详细的图示和公式推导，帮助我理解算法的每一步是如何运作的。同时，我也非常关心书中是否会探讨不同退火调度策略（如指数退火、对数退火等）对算法性能的影响，以及如何根据具体问题选择最优的策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它对于解决实际问题的导向性。作者在书中反复强调，模拟退火算法并非只是一个理论模型，而是一种强大的解决实际工程和科学问题的工具。他通过详细的案例分析，展示了模拟退火算法在例如旅行商问题、图划分问题、调度优化等经典 NP-hard问题上的出色表现。我特别期待书中能够深入分析这些案例，讲解算法是如何被具体应用于这些问题，以及如何根据问题的特性来设计相应的能量函数和搜索策略。同时，书中对“并行”的强调，也让我看到了算法在处理大规模问题时的潜力。我希望能看到关于如何评估并行模拟退火算法的效率，以及如何进行性能瓶颈分析的内容。这本书的出现，让我对非数值算法的认识上升到了一个新的高度，也为我提供了解决现实世界复杂问题的全新思路和方法。