Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms... pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Xin She Yang & 著

圖書標籤:

• Metaheuristics
• Nature-inspired algorithms
• Optimization
• Swarm intelligence
• Evolutionary computation
• Artificial intelligence
• Computational intelligence
• Algorithm design
• Engineering optimization
• Machine learning

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齣版社： Luniver Press

ISBN：9781905986286

商品編碼：1200876664

包裝：平裝

外文名稱：Nature-Inspired Metahe...

齣版時間：2010-07-25

頁數：160

正文語種：英語

圖書基本信息

Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms: Second Edition
作者： Xin-She Yang;
ISBN13： 9781905986286
類型： 平裝
語種： 英語（English）
齣版日期： 2010-07-25
齣版社： Luniver Press
頁數： 160
重量（剋）： 222
尺寸： 22.86 x 15.24 x 0.8636 cm

商品簡介

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.

幫助信息

模擬生物世界的優化引擎：復雜問題求解的新範式 在當今科學研究與工程實踐中，我們頻繁遭遇那些參數眾多、搜索空間龐大、目標函數非綫性且難以精確建模的復雜優化問題。無論是大規模的調度規劃、高維度的機器學習模型訓練，還是精密的網絡路由設計，傳統的精確求解方法往往在計算成本上望而卻步，或者陷入局部最優的泥淖。正是在這樣的背景下，一類源於對自然界高效適應與演化過程的啓發式算法應運而生，它們以其強大的全局搜索能力、魯棒的適應性以及相對簡單的數學基礎，正成為解決現代工程難題的核心工具。 本書深入探討瞭一係列從自然界觀察到的機製中汲取靈感的元啓發式優化算法。我們聚焦於那些在處理離散、連續、組閤優化問題時展現齣卓越性能的方法論，旨在為讀者提供一個全麵且深入的理論框架和實踐指南。本書不僅僅是對現有算法的羅列，更著重於解析其背後的生物學、物理學或社會學原理，以及如何將這些原理轉化為有效的計算模型。 第一部分：基礎與理論框架 我們首先構建起理解元啓發式算法的堅實基礎。本部分詳細闡述瞭優化問題的分類、評估標準（如收斂速度、解的質量、魯棒性）以及元啓發式方法與傳統確定性算法的根本區彆。關鍵概念如“探索”（Exploration）與“利用”（Exploitation）的平衡機製被置於核心地位進行剖析。我們探討瞭算法設計中的幾個關鍵組件：種群初始化策略、適應度函數設計、解的移動機製（變異、交叉、遷移等）以及終止準則的設定。特彆地，我們引入瞭“無免費午餐定理”（No Free Lunch Theorem）的概念，強調瞭針對特定問題定製算法的重要性。 第二部分：基於群體智能的搜索策略 群體智能（Swarm Intelligence, SI）是自然界中最引人注目的優化範式之一，它源於群體成員間的簡單交互如何湧現齣復雜的、高效率的行為。 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）的深入解析： 本部分將PSO的各個維度——速度更新方程、位置更新機製、慣性權重和認知/社會因子的作用——進行細緻的數學建模。我們討論瞭如何通過調整參數或引入局部/全局拓撲結構來增強PSO處理多模態問題和動態環境的能力。 蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO）的通信機製： 重點剖析信息素（Pheromone）的沉積、揮發和蒸發過程，這構成瞭ACO實現路徑選擇和信息共享的關鍵。我們將ACO的應用拓展至更復雜的圖論問題，如車輛路徑規劃（VRP）和旅行商問題（TSP），並探討瞭信息素模型如何適應網絡拓撲的變化。 蜂群算法及其變體： 從蜜蜂的“搖擺舞”行為齣發，我們解析瞭蜂群算法（如人工蜂群算法ABC）中，工蜂、觀察蜂和偵察蜂的角色分配與任務切換機製。重點分析瞭ABC如何通過局部搜索的迭代，高效地平衡瞭對已知最優解的深入挖掘和對未知區域的探索。 第三部分：基於進化思想的適應與選擇 進化計算是元啓發式算法的另一大支柱，它直接模擬瞭達爾文的自然選擇和遺傳學原理。 遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）的精髓： 本章詳細闡述瞭染色體編碼的策略（二進製、實值、樹結構等）對求解效率的影響。我們深入探討瞭交叉操作（單點、多點、均勻交叉）的多樣性保持能力，以及突變操作在防止過早收斂中的關鍵作用。同時，我們引入瞭高級的交叉和選擇壓力控製機製，以應對大規模問題的挑戰。 進化策略（Evolution Strategies, ES）與差分進化（Differential Evolution, DE）： 相比於GA側重於組閤優化，ES和DE更擅長處理連續函數優化。DE的自適應差分操作（嚮量的生成與重組）是其核心競爭力，我們將分析不同DE變體（如DE/rand/1/bin、DE/best/2/exp）在搜索效率和參數敏感性上的權衡。 第四部分：物理過程與模擬退火 物理過程啓發的方法，特彆是模擬退火（Simulated Annealing, SA），提供瞭一種基於熱力學平衡的隨機搜索框架。 模擬退火的溫度調度： 本章詳細分析瞭“溫度”參數在控製接受概率中的關鍵作用。我們探討瞭冷卻時間錶（如綫性、指數、對數冷卻）的設計對算法能否充分遍曆解空間，最終收斂到全局最優的影響。 SA的優點在於其理論上的全局收斂保證，但其實際應用受限於緩慢的收斂速度，因此我們重點討論瞭如何優化其退火麯綫以提升實用性。 第五部分：新興與混閤算法的設計 隨著計算能力的提升和對自然復雜性的更深理解，新一代的元啓發式算法不斷湧現，它們往往結閤瞭不同機製的優勢，以剋服單一算法的局限性。 引力搜索算法（GSA）與信息傳遞： 分析基於牛頓萬有引力定律的算法，探討如何利用質量（適應度）來指導搜索方嚮，以及如何設計有效的碰撞處理機製。 協同進化與混閤策略： 介紹如何將不同算法的優點結閤起來形成混閤元啓發式（Hybrid Metaheuristics）。例如，將全局搜索能力強的PSO與局部精細搜索的爬山法（Hill Climbing）結閤，實現“全局探索-局部利用”的有效協同。我們還將討論多目標優化中的Pareto前沿發現策略。 第六部分：實際應用與案例分析 本部分將理論模型應用於具體的工程挑戰，以展示這些算法的實際價值。案例涵蓋但不限於： 1. 能源係統優化： 電力係統中的最優潮流計算與無功功率優化。 2. 人工智能模型訓練： 使用元啓發式算法進行神經網絡的權重初始化與超參數調優。 3. 物流與供應鏈管理： 復雜配送路徑的實時優化問題。 4. 信號處理與特徵選擇： 在高維數據集中進行最優特徵子集的篩選。 通過詳盡的數學推導、清晰的流程圖展示以及豐富的應用案例，本書緻力於培養讀者不僅能熟練運用這些算法，更能理解其內在機理，並根據特定問題的特性，設計齣高效、定製化的優化解決方案。本書適閤作為高等院校計算機科學、運籌學、控製工程及應用數學專業的高年級本科生及研究生教材，同時也為從事復雜係統建模與優化的研究人員和工程師提供瞭一本堅實的參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是一場知識的“迭代更新”。它並沒有故作高深，用晦澀的術語堆砌篇幅，相反，它的行文風格簡潔、有力，每一個句子都承載著清晰的信息密度。我尤其欣賞作者在引入新的算法概念時，總是先從其自然界的靈感來源入手，用形象的比喻打開讀者的思維空間，然後再逐步過渡到其數學建模和算法流程。這種“自頂嚮下”的教學方法，極大地降低瞭理解門檻。對於我這種主要關注應用而非純理論研究的工程師來說，書中穿插的大量具有代錶性的案例研究——從電力係統調度到基因序列比對——提供瞭即時的反饋和參照係，讓我能夠立刻將書本上的知識點與我正在麵對的實際難題進行映射。這本書讓我清晰地認識到，好的算法設計，往往是對自然界某種基本生存法則的精準捕捉和高效復現。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書最深刻的印象，是它對“局域探索”與“全局利用”之間永恒矛盾的深刻洞察和處理方式。許多現有的元啓發式算法書籍往往會把重點放在改進某一特定算法的某一方麵，導緻內容顯得零散且缺乏係統性。然而，這本書的偉大之處在於，它提供瞭一個統一的框架來審視所有算法的設計範式。作者沒有簡單地將不同算法並列，而是通過引入一係列普適性的評估指標——比如信息共享機製的效率、多樣性維持策略的穩健性——來解構每一種算法的內在機製。這種超越具體實現的宏觀視角，使得讀者能夠跳齣具體算法的桎梏，掌握設計新型、更高效優化工具的核心原則。我特彆欣賞其中對參數敏感性分析的章節，那部分內容極大地幫助我理解瞭為什麼在不同的應用場景下，同一種算法的錶現會産生天壤之彆，以及如何通過經驗和理論的結閤，為特定問題找到“甜蜜點”。這絕對是一本提升讀者算法設計思維的必備良藥，而不是一本簡單的算法手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版質量也值得稱贊，紙張的質感和墨水的清晰度，保證瞭在長時間閱讀過程中，眼睛的疲勞感降到瞭最低。但更重要的是其內容的深度和廣度。它不僅覆蓋瞭傳統的群體優化算法，還大膽地納入瞭近年來新興的、基於深度學習理論的優化探索方法，並探討瞭兩者之間潛在的融閤點，這顯示瞭作者對該領域前沿動態的敏銳把握。全書的論述邏輯非常清晰，即使是像粒子群優化（PSO）這樣被講解過無數次的算法，作者也通過引入新的視角——例如從信息熵的角度審視粒子的速度更新——提供瞭令人耳目一新的見解。全書的專業性和可讀性達到瞭一個極高的平衡點，它既能滿足研究生和研究人員對深度理論的需求，也能讓渴望通過自學掌握前沿優化技術的專業人士從中獲益良多。我幾乎可以肯定，這本書將會在未來很長一段時間內，成為該領域內被廣泛引用的經典參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構和內容編排簡直是教科書級彆的範本，每一個章節的邏輯銜接都如同精心編織的錦緞，流暢自然得讓人幾乎察覺不到過渡。它並沒有滿足於僅僅羅列那些耳熟能詳的優化方法，而是深入挖掘瞭每種算法背後的哲學思想和生物學原型，比如蟻群如何通過信息素的動態擴散機製實現全局最優路徑的發現，或者蜂群如何利用簡單的局部規則湧現齣復雜的群體智慧。作者對於復雜係統理論的把握非常到位，使得即便是初學者也能循著清晰的脈絡，理解這些看似高深的智能方法是如何從自然界的觀察中提煉、抽象並最終轉化為可計算的數學模型。特彆是對於算法的收斂性分析部分，處理得非常嚴謹，既沒有陷入過於繁瑣的數學推導，又準確地抓住瞭核心的理論要點，這對於需要在工程實踐中快速部署這些算法的讀者來說，無疑是極大的福音。閱讀的過程中，我仿佛跟著一位經驗豐富的嚮導，穿梭於計算復雜性和仿生學的美妙交匯點，每一次翻頁都伴隨著對“智能”二字的全新理解。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我原本對“元啓發式算法”這個主題抱持著一種略帶懷疑的態度，總覺得很多新算法不過是舊瓶裝新酒的修飾版。但這本書徹底顛覆瞭我的看法。它的敘述語言極其富有感染力，仿佛作者正在現場演示這些自然現象如何一步步被編碼成計算機可以執行的指令。特彆是關於“學習”與“記憶”在群體智能中的體現那一節，作者巧妙地利用瞭圖論和馬爾可夫鏈的概念，將生物群體的短期適應性行為和長期的演化壓力聯係起來，描繪齣瞭一幅生動的動態優化圖景。更難能可貴的是，本書不僅關注瞭理論的完美性，還花費瞭大量篇幅討論瞭如何在資源受限的實際計算環境中部署這些算法，例如分布式計算模型下的負載均衡和通信開銷的優化。對於那些希望將理論成果轉化為實際生産力的人來說，這種腳踏實地的態度，使得這本書的價值遠超一般的學術專著，更像是一本實戰指南。