非數值並行算法（第一冊）模擬退火算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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康立山謝雲尤矢勇羅祖華 著

圖書標籤:

• 模擬退火算法
• 並行算法
• 優化算法
• 計算方法
• 數值計算
• 人工智能
• 算法設計
• 計算機科學
• 高等教育
• 科學計算

店鋪： 英敏圖書專賣店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030037367

商品編碼：11806966190

包裝：圓脊精裝

開本：32

齣版時間：2016-03-07

頁數：252

字數：205

商品參數

非數值並行算fa（diyi冊）模擬退火算fa
	定價	58.00
	齣版社	科xue齣版社
	版次	1
	齣版時間	2016年03月
	開本	32
	作者	康立山//謝雲//尤矢勇//羅祖華...
	裝幀	圓脊精裝
	頁數	252
	字數	205
	ISBN編碼	9787030037367

內容介紹
由康立山、謝雲、尤矢勇、羅祖華*的《非數值 並行算fa(**冊模擬退火算fa典藏版)/計算方fa叢書 》係統地介紹模擬退火算fa以及這yi方fa的並行實現 和在優化、搜索機器xue習、統計物理中的應用。主要 內容包括：模擬退火算fa、並行模擬退火算fa、漸近 收斂性、冷卻進度錶、模擬退火算fa的應用、改進和 變異、Boltzmann機及其在組閤優化中的應用。
本書可供計算機科xue、計算數xue、生命科xue與醫 xue等xue科的高校師生、研究人員、工程技術人員閱讀 。


目錄

前言
diyi章  引論
 1  組閤優化問題
 2  計算復雜性與NP完全問題
 3  鄰域結構與局部zui優
 4  局部搜索算fa
di二章  模擬退火算fa
 1  固體退火過程
 2  Metropolis準則
 3  模擬退火算fa
 4  模擬退火算fa的實驗性能
di三章  漸近收斂性
 1   Mapkoa鏈理論
 2  齊次MapkoB鏈
 3  非齊次MapkoB鏈
 4  漸近性態
di四章  冷卻進度錶
 1  冷卻進度錶的yi般概念
 2  冷卻進度錶的選取原則
 3  冷卻進度錶參數的優化選取
 4  更加精細的冷卻進度錶
di五章  模擬退火算fa的應用
 1  應用的yi般要求
 2  幾個典型組閤優化問題的算fa描述
 3  程序和應用實例
 4  在連續和非綫性優化中的應用
di六章  模擬退火算fa的改進和變異
 1  加溫退火fa
 2  有記憶的模擬退火算fa
 3  帶返迴搜索的模擬退火算fa
 4  多次尋優fa
 5  迴火退火fa
 6  綜閤討論
di七章  並行模擬退火算fa
 1  關於並行算fa的yi般概念
 2  模擬退火算fa並行實現的可能性和途徑
 3  模擬退火算fa的並行策略
 4  並行策略的算fa描述及模擬實例
 5  對並行策略的討論
di八章   Boltzmann機及其在組閤優化中的應用
 1  Boltzmann機的結構描述
 2  串行Boltzmann機
 3  Boltzmann機解組閤優化問題示例
 4  並行Boltzmann機
參考文獻

《非數值並行算法（第一冊）：模擬退火算法》圖書簡介 作者： [請在此處填寫作者姓名] 齣版社： [請在此處填寫齣版社名稱] 齣版時間： [請在此處填寫齣版時間] --- 內容概要： 本書作為《非數值並行算法》係列的首捲，聚焦於一類在復雜優化問題求解中占據核心地位的隨機優化方法——模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且結構嚴謹的理論框架與實踐指導，使讀者不僅能掌握模擬退火算法的基本原理，更能理解其背後的數學基礎、算法演化過程及其在解決實際工程與科學問題中的應用潛力。 第一部分：非數值優化問題的背景與挑戰 本部分首先確立瞭研究的基石。我們認識到，在現代計算科學、工程設計、生物信息學、金融建模乃至人工智能等諸多領域，麵臨的優化問題往往不具備傳統數值優化方法（如梯度下降法、牛頓法）所要求的良好特性——例如目標函數可能不連續、不可微、目標空間維度極高，且存在大量的局部最優解。 非數值優化範疇界定： 詳細區分瞭連續優化、離散優化與組閤優化，並明確指齣模擬退火算法主要針對的是後者，尤其是在解空間結構復雜的離散空間搜索。 局部最優陷阱： 通過對經典組閤優化問題（如旅行商問題TSP、背包問題、圖著色問題）的分析，闡述瞭傳統貪婪算法和局部搜索方法在麵對“非凸”或“多模態”目標函數時必然陷入局部最優解的睏境。 概率性搜索的引入： 論述瞭從確定性搜索轉嚮概率性搜索的必要性，為引入模擬退火算法提供瞭理論鋪墊。 第二部分：模擬退火算法的理論基石——統計物理學 模擬退火算法並非憑空産生，其核心思想直接藉鑒瞭固體材料退火降溫過程中晶體結構從無序到有序轉變的物理過程。本部分將深入剖析支撐SA理論的統計力學原理。 玻爾茲曼分布與能量： 詳細介紹玻爾茲曼分布在描述係統宏觀狀態與微觀能量分布之間的關係。算法中的目標函數值（Cost/Energy）與物理係統中的能量狀態直接掛鈎。 Metropolis 準則： 重點解析 Metropolis 準則（Metropolis Criterion）——這一算法的心髒。該準則決定瞭係統在特定溫度下接受新解（無論好壞）的概率機製。我們將嚴謹推導為何在高溫下算法傾嚮於接受“差解”（增加搜索廣度），而在低溫下嚴格要求僅接受“優解”（聚焦局部優化）。 熱力學平衡與遍曆性： 探討係統在給定溫度下達到熱力學平衡的意義，以及算法如何保證在足夠長的時間內具有遍曆性，即有能力探索解空間的每一個角落。 第三部分：模擬退火算法的結構與關鍵參數設計 本部分聚焦於將理論轉化為可執行的算法，深入探討SA算法的構造要素及參數敏感性分析。 算法基本框架： 呈現標準SA算法的流程圖與僞代碼，清晰界定初始化、鄰域結構選擇、接受概率計算和終止條件設置這四個核心步驟。 退火調度策略（Temperature Scheduling）： 這是決定SA性能的關鍵因素。本書將詳盡比較和分析多種退火麯綫的設計： 幾何退火： 最為常見的指數衰減策略 $(alpha < 1)$，並分析 $alpha$ 值對收斂速度和解質量的影響。 綫性退火與對數退火： 討論其收斂速度的理論保證。 自適應/非單調退火： 介紹如何根據搜索過程的反饋動態調整降溫速率，以期達到更優的平衡。 鄰域結構（Neighborhood Structure）： 強調鄰域的定義對離散優化問題至關重要。我們將針對不同問題類型（如二進製編碼、排列編碼、整數編碼），設計並評估有效的、可逆的鄰域操作（如位翻轉、元素對換、插入操作）。 接受概率函數的變體： 除瞭標準的 Metropolis 接受函數，本書還將引入其他改進方案，例如 Simulated Tempered Annealing (STA) 或閾值接受策略，以優化早期探索階段的效率。 第四部分：算法的收斂性、性能分析與改進策略 理論的嚴謹性要求我們必須探討算法的性能邊界。本章深入探究SA算法的收斂特性，並介紹如何通過工程化手段顯著提升其實際運行效果。 收斂性證明迴顧： 梳理關於SA算法漸進收斂到全局最優的理論結果，並明確指齣在有限時間內算法的局限性。 性能瓶頸分析： 探討溫度設置過快導緻的“快速凍結”（停留在局部最優）和溫度設置過慢導緻的“計算冗餘”（浪費時間在低效搜索上）之間的權衡。 混閤與嵌入式策略： 介紹如何將SA與其他搜索技術結閤，以剋服其自身的弱點： SA與局部搜索的結閤： 探討如何在退火的不同階段（探索期與利用期）動態切換或嵌入快速的局部優化過程（如2-opt 或 3-opt 局部搜索）。 並行化初步探討： 為後續係列書籍做鋪墊，簡要介紹如何從概念上將模擬退火框架擴展到多處理器環境中，例如分布式采樣或並行溫度控製。 參數自適應與動態調整： 介紹如何根據當前解的改進率動態調整降溫步長，避免預先固定調度策略的僵硬性。 適用讀者 本書麵嚮計算機科學、運籌學、係統工程、應用數學等領域的本科高年級學生、研究生以及相關領域的工程師和研究人員。讀者應具備紮實的離散數學基礎和初步的概率論知識。 本書的特色在於： 將抽象的物理概念與嚴謹的算法設計緊密結閤，不僅提供“如何做”的指南，更深究“為什麼這樣設計”的底層邏輯，確保讀者能夠根據具體問題的特性，靈活構建齣高效且魯棒的模擬退火求解器。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它對於解決實際問題的導嚮性。作者在書中反復強調，模擬退火算法並非隻是一個理論模型，而是一種強大的解決實際工程和科學問題的工具。他通過詳細的案例分析，展示瞭模擬退火算法在例如旅行商問題、圖劃分問題、調度優化等經典 NP-hard問題上的齣色錶現。我特彆期待書中能夠深入分析這些案例，講解算法是如何被具體應用於這些問題，以及如何根據問題的特性來設計相應的能量函數和搜索策略。同時，書中對“並行”的強調，也讓我看到瞭算法在處理大規模問題時的潛力。我希望能看到關於如何評估並行模擬退火算法的效率，以及如何進行性能瓶頸分析的內容。這本書的齣現，讓我對非數值算法的認識上升到瞭一個新的高度，也為我提供瞭解決現實世界復雜問題的全新思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

翻開技術細節的部分，這本書的章節編排顯得井井有條。從最基礎的模擬退火算法的引入，到逐步深入到其在不同領域的應用，再到並行化和優化策略的探討，整個流程設計得非常閤理。我特彆注意到書中關於“狀態空間搜索”的描述，這對我理解模擬退火算法如何探索巨大的、非綫性的解空間非常有幫助。作者通過大量的圖錶和僞代碼，生動地展示瞭算法的每一步迭代過程，比如如何生成新的候選解，如何根據能量函數和當前溫度決定是否接受這個新解。我最感興趣的是書中關於“並行模擬退火”的章節，希望能夠看到如何將一個大的模擬退火過程分解成多個子任務，並在多個處理器上同時執行，從而大幅縮短計算時間。書中是否會涉及一些分布式環境下數據同步和通信的挑戰，以及相應的解決方案？我對這部分內容充滿瞭期待，希望能從中學習到如何設計和實現高效的並行模擬退火算法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《非數值並行算法（第一冊）——模擬退火算法》。 剛拿到這本書，就被它的厚度和沉甸甸的分量吸引住瞭。封麵設計簡潔而富有科技感，黑白的主色調配閤著書名中“非數值並行算法”和“模擬退火算法”的字體，仿佛預示著一場深邃的理論探索之旅。我一直對算法領域充滿好奇，特彆是那些能夠處理復雜、海量數據，又不像傳統數值計算那樣有明確公式可循的問題。模擬退火算法，這個名字本身就帶有一種“金屬冶煉”般的意象，讓人聯想到在高溫中淬煉齣最優解的過程，非常引人遐想。這本書的副標題“第一冊”也暗示著這可能是一個係列的開端，讓人期待後續能夠看到更多非數值並行算法的精彩內容。我尤其關注書中是否能深入淺齣地講解模擬退火算法的核心思想，比如它如何藉鑒物理退火的過程來避免陷入局部最優，以及在並行計算環境下，如何有效地實現和優化這種算法。希望這本書能夠提供一些實際的案例和代碼示例，讓我能夠將理論知識轉化為實踐技能，真正掌握這一強大的優化工具。

評分☆☆☆☆☆

就我個人的閱讀體驗而言，這本書在對理論的闡述上，做到瞭既嚴謹又不失通俗易懂。作者並沒有簡單地羅列公式，而是結閤大量的比喻和直觀的解釋，幫助讀者理解抽象的算法概念。比如，在解釋“溫度”在模擬退火算法中的作用時，作者似乎引入瞭一個形象的比喻，讓我很快就能領會其“全局探索”與“局部優化”之間的權衡。我尤其欣賞書中對算法優化的討論，包括如何調整步長、如何設計閤理的能量函數，以及如何進行參數調優。這些實際操作層麵的建議，對於我將來在實際項目中應用模擬退火算法至關重要。我非常希望書中能夠提供一些代碼實現上的建議，比如使用哪些編程語言和庫會更方便，以及如何處理大數據集時的內存管理和效率問題。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是一本指導實踐的寶典，這正是我所需要的。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的序言，作者首先為“非數值並行算法”這個概念做瞭清晰的界定，這讓我這個初學者一下子就抓住瞭重點。相較於我之前接觸過的許多算法書籍，這本書的開篇就非常有針對性，直接切入瞭核心概念，避免瞭不必要的鋪墊。作者強調瞭非數值算法在解決實際問題中的重要性，比如組閤優化、機器學習中的模型訓練等等，這些都是當今科技發展中的熱門領域，也正是我希望深入瞭解的方嚮。緊接著，他將目光聚焦到模擬退火算法，並指齣其在非數值問題求解中的獨特性和優勢。書中還提到瞭一些經典的並行計算模型，這讓我對如何將模擬退火算法的思路應用於多核處理器、分布式係統等有瞭一個初步的認識。我期待書中能夠詳細闡述模擬退火算法的數學原理，比如馬爾可夫鏈濛特卡羅方法、 Metropolis準則等，並通過詳細的圖示和公式推導，幫助我理解算法的每一步是如何運作的。同時，我也非常關心書中是否會探討不同退火調度策略（如指數退火、對數退火等）對算法性能的影響，以及如何根據具體問題選擇最優的策略。