Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms... pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Xin She Yang & 著

图书标签:

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• Optimization
• Swarm intelligence
• Evolutionary computation
• Artificial intelligence
• Computational intelligence
• Algorithm design
• Engineering optimization
• Machine learning

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出版社： Luniver Press

ISBN：9781905986286

商品编码：1200876664

包装：平装

外文名称：Nature-Inspired Metahe...

出版时间：2010-07-25

页数：160

正文语种：英语

图书基本信息

Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms: Second Edition
作者： Xin-She Yang;
ISBN13： 9781905986286
类型： 平装
语种： 英语（English）
出版日期： 2010-07-25
出版社： Luniver Press
页数： 160
重量（克）： 222
尺寸： 22.86 x 15.24 x 0.8636 cm

商品简介

Modern metaheuristic algorithms such as particle swarm optimization and cuckoo search start to demonstrate their power in dealing with tough optimization problems and even NP-hard problems. This book reviews and introduces the state-of-the-art nature-inspired metaheuristic algorithms for global optimization, including ant and bee algorithms, bat algorithm, cuckoo search, differential evolution, firefly algorithm, genetic algorithms, harmony search, particle swarm optimization, simulated annealing and support vector machines. In this revised edition, we also include how to deal with nonlinear constraints. Worked examples with implementation have been used to show how each algorithm works. This book is thus an ideal textbook for an undergraduate and/or graduate course as well as for self study. As some of the algorithms such as the cuckoo search and firefly algorithms are at the forefront of current research, this book can also serve as a reference for researchers.

帮助信息

模拟生物世界的优化引擎：复杂问题求解的新范式 在当今科学研究与工程实践中，我们频繁遭遇那些参数众多、搜索空间庞大、目标函数非线性且难以精确建模的复杂优化问题。无论是大规模的调度规划、高维度的机器学习模型训练，还是精密的网络路由设计，传统的精确求解方法往往在计算成本上望而却步，或者陷入局部最优的泥淖。正是在这样的背景下，一类源于对自然界高效适应与演化过程的启发式算法应运而生，它们以其强大的全局搜索能力、鲁棒的适应性以及相对简单的数学基础，正成为解决现代工程难题的核心工具。 本书深入探讨了一系列从自然界观察到的机制中汲取灵感的元启发式优化算法。我们聚焦于那些在处理离散、连续、组合优化问题时展现出卓越性能的方法论，旨在为读者提供一个全面且深入的理论框架和实践指南。本书不仅仅是对现有算法的罗列，更着重于解析其背后的生物学、物理学或社会学原理，以及如何将这些原理转化为有效的计算模型。 第一部分：基础与理论框架 我们首先构建起理解元启发式算法的坚实基础。本部分详细阐述了优化问题的分类、评估标准（如收敛速度、解的质量、鲁棒性）以及元启发式方法与传统确定性算法的根本区别。关键概念如“探索”（Exploration）与“利用”（Exploitation）的平衡机制被置于核心地位进行剖析。我们探讨了算法设计中的几个关键组件：种群初始化策略、适应度函数设计、解的移动机制（变异、交叉、迁移等）以及终止准则的设定。特别地，我们引入了“无免费午餐定理”（No Free Lunch Theorem）的概念，强调了针对特定问题定制算法的重要性。 第二部分：基于群体智能的搜索策略 群体智能（Swarm Intelligence, SI）是自然界中最引人注目的优化范式之一，它源于群体成员间的简单交互如何涌现出复杂的、高效率的行为。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的深入解析： 本部分将PSO的各个维度——速度更新方程、位置更新机制、惯性权重和认知/社会因子的作用——进行细致的数学建模。我们讨论了如何通过调整参数或引入局部/全局拓扑结构来增强PSO处理多模态问题和动态环境的能力。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）的通信机制： 重点剖析信息素（Pheromone）的沉积、挥发和蒸发过程，这构成了ACO实现路径选择和信息共享的关键。我们将ACO的应用拓展至更复杂的图论问题，如车辆路径规划（VRP）和旅行商问题（TSP），并探讨了信息素模型如何适应网络拓扑的变化。 蜂群算法及其变体： 从蜜蜂的“摇摆舞”行为出发，我们解析了蜂群算法（如人工蜂群算法ABC）中，工蜂、观察蜂和侦察蜂的角色分配与任务切换机制。重点分析了ABC如何通过局部搜索的迭代，高效地平衡了对已知最优解的深入挖掘和对未知区域的探索。 第三部分：基于进化思想的适应与选择 进化计算是元启发式算法的另一大支柱，它直接模拟了达尔文的自然选择和遗传学原理。 遗传算法（Genetic Algorithms, GA）的精髓： 本章详细阐述了染色体编码的策略（二进制、实值、树结构等）对求解效率的影响。我们深入探讨了交叉操作（单点、多点、均匀交叉）的多样性保持能力，以及突变操作在防止过早收敛中的关键作用。同时，我们引入了高级的交叉和选择压力控制机制，以应对大规模问题的挑战。 进化策略（Evolution Strategies, ES）与差分进化（Differential Evolution, DE）： 相比于GA侧重于组合优化，ES和DE更擅长处理连续函数优化。DE的自适应差分操作（向量的生成与重组）是其核心竞争力，我们将分析不同DE变体（如DE/rand/1/bin、DE/best/2/exp）在搜索效率和参数敏感性上的权衡。 第四部分：物理过程与模拟退火 物理过程启发的方法，特别是模拟退火（Simulated Annealing, SA），提供了一种基于热力学平衡的随机搜索框架。 模拟退火的温度调度： 本章详细分析了“温度”参数在控制接受概率中的关键作用。我们探讨了冷却时间表（如线性、指数、对数冷却）的设计对算法能否充分遍历解空间，最终收敛到全局最优的影响。 SA的优点在于其理论上的全局收敛保证，但其实际应用受限于缓慢的收敛速度，因此我们重点讨论了如何优化其退火曲线以提升实用性。 第五部分：新兴与混合算法的设计 随着计算能力的提升和对自然复杂性的更深理解，新一代的元启发式算法不断涌现，它们往往结合了不同机制的优势，以克服单一算法的局限性。 引力搜索算法（GSA）与信息传递： 分析基于牛顿万有引力定律的算法，探讨如何利用质量（适应度）来指导搜索方向，以及如何设计有效的碰撞处理机制。 协同进化与混合策略： 介绍如何将不同算法的优点结合起来形成混合元启发式（Hybrid Metaheuristics）。例如，将全局搜索能力强的PSO与局部精细搜索的爬山法（Hill Climbing）结合，实现“全局探索-局部利用”的有效协同。我们还将讨论多目标优化中的Pareto前沿发现策略。 第六部分：实际应用与案例分析 本部分将理论模型应用于具体的工程挑战，以展示这些算法的实际价值。案例涵盖但不限于： 1. 能源系统优化： 电力系统中的最优潮流计算与无功功率优化。 2. 人工智能模型训练： 使用元启发式算法进行神经网络的权重初始化与超参数调优。 3. 物流与供应链管理： 复杂配送路径的实时优化问题。 4. 信号处理与特征选择： 在高维数据集中进行最优特征子集的筛选。 通过详尽的数学推导、清晰的流程图展示以及丰富的应用案例，本书致力于培养读者不仅能熟练运用这些算法，更能理解其内在机理，并根据特定问题的特性，设计出高效、定制化的优化解决方案。本书适合作为高等院校计算机科学、运筹学、控制工程及应用数学专业的高年级本科生及研究生教材，同时也为从事复杂系统建模与优化的研究人员和工程师提供了一本坚实的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版质量也值得称赞，纸张的质感和墨水的清晰度，保证了在长时间阅读过程中，眼睛的疲劳感降到了最低。但更重要的是其内容的深度和广度。它不仅覆盖了传统的群体优化算法，还大胆地纳入了近年来新兴的、基于深度学习理论的优化探索方法，并探讨了两者之间潜在的融合点，这显示了作者对该领域前沿动态的敏锐把握。全书的论述逻辑非常清晰，即使是像粒子群优化（PSO）这样被讲解过无数次的算法，作者也通过引入新的视角——例如从信息熵的角度审视粒子的速度更新——提供了令人耳目一新的见解。全书的专业性和可读性达到了一个极高的平衡点，它既能满足研究生和研究人员对深度理论的需求，也能让渴望通过自学掌握前沿优化技术的专业人士从中获益良多。我几乎可以肯定，这本书将会在未来很长一段时间内，成为该领域内被广泛引用的经典参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构和内容编排简直是教科书级别的范本，每一个章节的逻辑衔接都如同精心编织的锦缎，流畅自然得让人几乎察觉不到过渡。它并没有满足于仅仅罗列那些耳熟能详的优化方法，而是深入挖掘了每种算法背后的哲学思想和生物学原型，比如蚁群如何通过信息素的动态扩散机制实现全局最优路径的发现，或者蜂群如何利用简单的局部规则涌现出复杂的群体智慧。作者对于复杂系统理论的把握非常到位，使得即便是初学者也能循着清晰的脉络，理解这些看似高深的智能方法是如何从自然界的观察中提炼、抽象并最终转化为可计算的数学模型。特别是对于算法的收敛性分析部分，处理得非常严谨，既没有陷入过于繁琐的数学推导，又准确地抓住了核心的理论要点，这对于需要在工程实践中快速部署这些算法的读者来说，无疑是极大的福音。阅读的过程中，我仿佛跟着一位经验丰富的向导，穿梭于计算复杂性和仿生学的美妙交汇点，每一次翻页都伴随着对“智能”二字的全新理解。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我原本对“元启发式算法”这个主题抱持着一种略带怀疑的态度，总觉得很多新算法不过是旧瓶装新酒的修饰版。但这本书彻底颠覆了我的看法。它的叙述语言极其富有感染力，仿佛作者正在现场演示这些自然现象如何一步步被编码成计算机可以执行的指令。特别是关于“学习”与“记忆”在群体智能中的体现那一节，作者巧妙地利用了图论和马尔可夫链的概念，将生物群体的短期适应性行为和长期的演化压力联系起来，描绘出了一幅生动的动态优化图景。更难能可贵的是，本书不仅关注了理论的完美性，还花费了大量篇幅讨论了如何在资源受限的实际计算环境中部署这些算法，例如分布式计算模型下的负载均衡和通信开销的优化。对于那些希望将理论成果转化为实际生产力的人来说，这种脚踏实地的态度，使得这本书的价值远超一般的学术专著，更像是一本实战指南。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书最深刻的印象，是它对“局域探索”与“全局利用”之间永恒矛盾的深刻洞察和处理方式。许多现有的元启发式算法书籍往往会把重点放在改进某一特定算法的某一方面，导致内容显得零散且缺乏系统性。然而，这本书的伟大之处在于，它提供了一个统一的框架来审视所有算法的设计范式。作者没有简单地将不同算法并列，而是通过引入一系列普适性的评估指标——比如信息共享机制的效率、多样性维持策略的稳健性——来解构每一种算法的内在机制。这种超越具体实现的宏观视角，使得读者能够跳出具体算法的桎梏，掌握设计新型、更高效优化工具的核心原则。我特别欣赏其中对参数敏感性分析的章节，那部分内容极大地帮助我理解了为什么在不同的应用场景下，同一种算法的表现会产生天壤之别，以及如何通过经验和理论的结合，为特定问题找到“甜蜜点”。这绝对是一本提升读者算法设计思维的必备良药，而不是一本简单的算法手册。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场知识的“迭代更新”。它并没有故作高深，用晦涩的术语堆砌篇幅，相反，它的行文风格简洁、有力，每一个句子都承载着清晰的信息密度。我尤其欣赏作者在引入新的算法概念时，总是先从其自然界的灵感来源入手，用形象的比喻打开读者的思维空间，然后再逐步过渡到其数学建模和算法流程。这种“自顶向下”的教学方法，极大地降低了理解门槛。对于我这种主要关注应用而非纯理论研究的工程师来说，书中穿插的大量具有代表性的案例研究——从电力系统调度到基因序列比对——提供了即时的反馈和参照系，让我能够立刻将书本上的知识点与我正在面对的实际难题进行映射。这本书让我清晰地认识到，好的算法设计，往往是对自然界某种基本生存法则的精准捕捉和高效复现。