蟻群智能優化方法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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柯良軍 著

圖書標籤:

• 蟻群算法
• 優化算法
• 智能優化
• 組閤優化
• 機器學習
• 人工智能
• 算法設計
• 工程優化
• 數據挖掘
• 群智能

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465737

版次：1

商品編碼：12195884

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：173

字數：212000

正文語種：中文

內容簡介

　　《蟻群智能優化方法及其應用》在簡要闡述智能優化方法相關理論的基礎上，介紹瞭蟻群智能優化方法的基本原理、算法基本要素等基本內容。同時，介紹瞭蟻群智能優化方法在旅行商問題、背包問題、定嚮問題、屬性約簡、衛星資源調度問題、旅遊路綫規劃問題以及多目標組閤優化問題等復雜組閤優化問題的應用示例，詳細闡述瞭蟻群智能優化方法在具體應用中的基本設計方法以及算法性能改善的有效途徑。
　　《蟻群智能優化方法及其應用》適閤作為從事智能優化方法及其應用研究的相關科技工作者、專業技術人員的參考書，也可作為計算機學科、控製科學等專業研究生和高年級本科生學習蟻群智能優化方法的參考書。

作者簡介

　　柯良軍，自2008年起任教於西安交通大學係統工程研究所。研究領域為復雜係統建模與優化、模式識彆，主要包括資源調度、物流、多目標優化、魯棒優化。主持國傢自然科學基金等科研項目。研究成果在IEE Etransaction on Cybernetics、European Journal of Operational Research、Omega等國際期刊發錶。

內頁插圖

目錄

第1章 緒章
1．1 引言
1．2 復雜性理論的基礎知識
1．2．1 算法的復雜度
1．2．2 問題的復雜度
1．3 智能優化方法概述
1．3．1 常用的智能優化方法
1．3．2 智能優化方法的一般框架
1．3．3 智能優化方法分類
1．3．4 智能優化方法的特點
1．4 本書內容及組織
參考文獻

第2章 蟻群優化方法概述
2．1 蟻群算法的思想起源
2．2 蟻群算法的基本框架
2．3 基本蟻群算法及其典型改進算法
2．3．1 基本蟻群算法
2．3．2 蟻群係統
2．3．3 最大最小螞蟻係統
2．4 蟻群算法研究現狀
2．4．1 蟻群算法的應用
2．4．2 蟻群算法的改進
2．4．3 蟻群算法的理論研究
2．5 小結
參考文獻

第3章 旅行商問題
3．1 引言
3．2 算法描述
3．3 算法隨機模型與收斂性質分析
3．4 參數設置和數值實驗分析
3．4．1 參數設置
3．4．2 與其他改進蟻群算法的比較
3．5 小結
參考文獻

第4章 多維背包問題
4．1 問題描述
4．2 現有算法迴顧
4．3 算法描述
4．3．1 算法的基本思想
4．3．2 信息素和啓發信息的定義
4．3．3 解的構造
4．3．4 信息素的更新規則
4．3．5 局部搜索
4．4 信息素下界的選取
4．4．1 Stützle和Hoos法的分析
4．4．2 自適應方法
4．5 實驗分析
4．5．1 解的評價
4．5．2 參數選取
4．5．3 性能分析
4．6 小結
參考文獻

第5章 定嚮問題
5．1 問題描述
5．2 算法描述
5．2．1 啓發信息的定義
5．2．2 解的構造
5．2．3 信息素的更新規則
5．3 差異量的性質
5．4 平均差異量的計算
5．5 實驗分析
5．6 小結
參考文獻

第6章 團隊定嚮問題
6．1 問題描述
6．2 現有算法迴顧
6．3 算法描述
6．3．1 信息素和啓發信息的定義
6．3．2 解的構造
6．3．3 信息素的更新規則
6．3．4 局部搜索
6．4 實驗分析
6．4．1 參數設置
6．4．24 種構造法的比較
6．4．3 與其他算法的比較
6．5 小結
參考文獻

第7章 屬性約簡
7．1 問題描述
7．2 現有算法迴顧
7．3 算法描述
7．3．1 邊模式蟻群算法
7．3．2 團模式蟻群算法
7．3．3 點模式蟻群算法
7．4 實驗分析
7．5 小結
參考文獻

第8章 衛星資源調度問題
8．1 問題描述
8．1．1 衛星測控基本概念
8．1．2 衛星測控資源調度
8．2 衛星測控資源調度模型
8．2．1 決策變量的選擇
8．2．2 約束條件的描述
8．2．3 衛星測控資源調度數學模型
8．3 衛星測控資源調度問題求解
8．3．1 蟻群算法
8．3．2 解的構造
8．3．3 實驗結果
8．4 小結
參考文獻

第9章 旅遊路綫規劃問題
9．1 引言
9．2 問題描述
9．3 旅遊路綫規劃問題的數學模型
9．4 相關算法
9．4．1 GLS（Guided Local Search）
9．4．2 GRASP（Greedy Random Adaptive Search Procedure）
9．4．3 煙花算法
9．5 蟻群算法及其分析
9．6 小結
參考文獻

第10章 多目標組閤優化問題
10．1 引言
10．2 多目標優化的基本概念
10．3 基於分解的多目標蟻群算法
10．3．1 MOEA/D-ACO求解MOKP
10．3．2 MOEA/D-ACO求解MTSP
10．4 與MOEA/D-GA在MOKP上的比較
10．4．1 實驗條件
10．4．2 性能評價指標
10．4．3 結果比較
10．5 與BicriterionAnt在MTSP上的比較
10．5．1 實驗條件
10．5．2 實驗結果
10．6 小結
參考文獻

附錄

前言/序言

　　最優化是人類決策的基本準則。智能優化方法作為一類重要的優化方法，通過模擬自然界中的智能行為或現象，在可接受的時間內，得到問題的滿意解。智能計算具有很強的適應性，易於實現，廣泛應用於工業生産和社會生活中的復雜大規模優化問題，受到國內外學術界和工業界的極大關注。
　　蟻群智能優化方法是一類重要的智能優化方法，已經用於解決許多復雜的優化問題。本書在總結主流智能優化方法的基礎上，介紹瞭蟻群智能優化方法的基本思想和基本要素，同時，詳細闡述瞭蟻群智能優化方法的算法改進和理論研究等方麵的研究成果。
　　蟻群智能優化方法原理較簡單，但實現起來卻並不簡單。它的成功應用依賴於使用者對算法原理、待解決問題的理解程度，也依賴於算法編程實現。本書著重講述瞭作者在用蟻群智能優化方法解決旅行商問題、背包問題、定嚮問題、屬性約簡、衛星資源調度問題以及多目標組閤優化問題等復雜組閤優化問題時的設計思路，有助於讀者更好地理解和掌握蟻群智能優化方法，並用於解決其他難題。
　　本書共10章。第1章講述智能優化方法的基本概念及其重要性；第2章給齣蟻群智能優化方法的基本原理和算法要素，概述其國內外研究現狀；在後續的各個章節中，針對8個問題講述如何利用蟻群智能優化方法進行算法設計和分析。
　　本書適閤計算機、自動化等專業本科生和研究生用於瞭解和學習蟻群智能優化方法等智能計算方法，也可作為科研工作者和工程技術人員的參考書。
　　本書得到國傢自然科學基金項目（編號：61573277）和陝西省自然科學基金（編號：2015JM6316）的資助以及宇航動力學國傢重點實驗室開放基金的支持，在此錶示誠摯感謝。本書的完成得益於馮祖仁教授、張青富教授和李晶研究員的指導。
　　由於作者水平有限，書中難免有各種不足，敬請讀者不吝批評指正。

復雜係統建模與仿真技術研究 圖書簡介 本書聚焦於現代科學與工程領域中日益凸顯的復雜係統分析與設計難題，係統闡述瞭從理論基礎到前沿應用的先進建模與仿真方法。全書內容緊密圍繞如何精確捕捉、有效模擬和優化處理涉及大量相互作用、非綫性動態以及不確定性的復雜係統展開，旨在為研究人員、工程師及決策者提供一套堅實的理論框架和實用的技術工具集。 本書共分為五個主要部分，共計十七章，結構嚴謹，層層遞進。 第一部分：復雜係統基礎理論與描述（第1章至第3章） 本部分奠定瞭理解復雜係統的理論基石。 第1章：復雜係統的本質特徵與分類 詳細探討瞭復雜係統的基本定義、核心特徵，如湧現性、自組織性、魯棒性與脆弱性等。通過對經典復雜係統案例（如生態係統、社會經濟網絡、大規模製造流程）的剖析，闡明瞭將係統分解為相互聯係的子係統和要素的重要性。本章還梳理瞭當前復雜係統研究的哲學基礎和主要流派，強調瞭跨學科研究方法的必要性。 第2章：係統建模的基本範式與選擇標準 係統地介紹瞭建模的幾種主要範式，包括基於微分方程的連續模型、基於狀態機和規則的離散事件模型，以及麵嚮對象和代理的建模方法。本章重點討論瞭如何根據係統的動態特性、數據可得性和分析目標來選擇最閤適的建模範式。內容涵蓋瞭模型的簡化、抽象層次的確定，以及模型有效性（Validity）與可靠性（Reliability）的初步評估準則。 第3章：網絡科學與拓撲分析在復雜係統中的應用 將網絡理論作為描述係統結構的關鍵工具。深入剖析瞭圖論的基本概念，包括各種網絡拓撲結構（如隨機網絡、小世界網絡、無標度網絡）的生成模型和統計特性。內容涉及中心性度量（度中心性、介數中心性、接近中心性）在識彆關鍵節點和瓶頸環節中的應用，為後續的動態分析提供瞭結構基礎。 第二部分：先進建模技術精講（第4章至第7章） 本部分深入探討瞭幾種在處理高維、非綫性係統時錶現卓越的特定建模技術。 第4章：基於代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）的構建與實現 詳細介紹瞭ABM的理論框架、核心組件（代理、環境、交互規則）。本章側重於如何設計具有異質性行為的代理，並利用麵嚮對象編程思想實現高效的仿真環境。通過實例演示瞭ABM在模擬人群流動、市場行為擴散等自下而上湧現現象中的優勢和具體步驟。 第5章：係統動力學（System Dynamics, SD）的反饋環路分析 係統地闡述瞭SD的建模流程，從識彆關鍵存量（Stocks）、流量（Flows）和輔助變量入手，到構建因果迴路圖（Causal Loop Diagrams）和存量-流量圖（Stock and Flow Diagrams）。重點分析瞭反饋機製對係統穩定性和長期行為的影響，並展示瞭如何利用非綫性關係來捕捉復雜係統的延遲效應和飽和現象。 第6章：混閤建模方法論：集成不同範式的策略 鑒於單一模型難以完全刻畫復雜係統的所有方麵，本章專門研究瞭混閤建模（Hybrid Modeling）的必要性和實現策略。內容包括如何將基於主體的微觀模型與宏觀的連續模型進行耦閤（例如，ABM與微分方程模型的集成），以及如何利用有限元方法處理空間分布問題，實現多尺度、多層次的係統描述。 第7章：不確定性量化與概率圖模型 關注係統中固有的隨機性和不確定性處理。介紹瞭概率圖模型（如貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場）在描述變量間概率依賴關係中的應用。深入討論瞭如何量化輸入參數和模型結構中的不確定性，並引入瞭敏感性分析和不確定性傳播的量化方法。 第三部分：仿真與數值求解技術（第8章至第11章） 本部分轉嚮對已建立模型的動態模擬和計算求解。 第8章：離散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）的核心算法 詳述瞭DES的框架，包括事件調度機製、仿真時鍾的推進、係統狀態的更新。本章重點剖析瞭各種先進的DES技術，如並行與分布式仿真架構的構建，以應對大規模係統的實時或近實時模擬需求。 第9章：常微分方程組（ODE）與偏微分方程（PDE）的數值積分 針對連續模型，係統迴顧瞭數值積分器的原理與選擇。詳細對比瞭歐拉法、龍格-庫塔法（Runge-Kutta methods）在精度和計算效率上的權衡。對於PDE，介紹瞭有限差分法和有限體積法在處理空間離散化問題中的應用，並討論瞭剛性係統的求解策略。 第10章：濛特卡洛模擬與統計推斷 深入講解瞭濛特卡洛（MC）方法的原理及其在復雜係統中的廣泛應用，特彆是在評估高維積分和隨機過程方麵。本章重點介紹瞭高級采樣技術，如重要性采樣（Importance Sampling）和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，以提高對係統穩定狀態的統計估計效率。 第11章：大規模仿真的並行計算與高性能實現 討論瞭現代計算架構（如多核CPU和GPU）在加速復雜係統仿真中的作用。內容包括數據並行與任務並行的策略設計、消息傳遞接口（MPI）和開放計算語言（OpenCL/CUDA）在仿真代碼優化中的實踐案例。 第四部分：係統分析、校準與驗證（第12章至第14章） 高質量的仿真依賴於準確的輸入參數和可靠的模型驗證。 第12章：模型校準與參數估計技術 本章探討瞭如何利用實際觀測數據對模型參數進行估計和優化，以使仿真結果與真實世界行為最佳匹配。介紹瞭迴歸分析、卡爾曼濾波及其擴展（如擴展卡爾曼濾波EKF、無跡卡爾曼濾波UKF）在狀態估計和係統跟蹤中的應用。 第13章：模型驗證、確認與不確定性分析（V&V） 嚴格區分瞭模型驗證（Verification，模型是否正確求解瞭數學方程）和模型確認（Validation，模型是否準確代錶瞭現實係統）。詳細介紹瞭麵嚮復雜係統的半定量和全定量V&V技術，包括假設檢驗、輸入靈敏度分析的係統化流程。 第14章：仿真結果的可視化與解釋 關注如何有效地將復雜的仿真輸齣轉化為可理解的洞察。本章涵蓋瞭動態軌跡的可視化、多維數據投影技術（如主成分分析PCA）的應用，以及如何設計交互式仿真界麵以支持決策者對係統動態的實時探索。 第五部分：應用案例與前沿研究方嚮（第15章至第17章） 本部分通過具體案例展示建模與仿真技術的實際效能，並展望未來發展趨勢。 第15章：交通流與城市規劃的復雜性建模 以城市交通網絡為例，展示如何結閤ABM和網絡理論來模擬擁堵的形成與消散，以及智能信號控製策略對係統性能的影響。分析瞭應急疏散場景下的動態壓力測試。 第16章：工業製造與供應鏈韌性仿真 重點探討在麵對需求波動、設備故障和物流中斷時，供應鏈的動態行為。利用混閤建模方法評估庫存策略和彈性緩衝機製對係統整體吞吐量和成本的影響。 第17章：麵嚮決策支持的仿真框架設計 總結瞭如何將上述建模、仿真與分析技術整閤到一個統一的決策支持框架中。討論瞭“數字孿生”概念的實現路徑，即如何利用實時數據流驅動的仿真模型，為在綫決策提供預測性分析和乾預效果評估。本書最後探討瞭未來在異構數據融閤、計算資源的持續優化，以及提高模型透明度方麵的研究挑戰。

評分☆☆☆☆☆

最近入手瞭一本關於算法的書籍，它的標題讓我立刻聯想到瞭那些在我求學階段遇到的，既令人興奮又略帶挑戰的優化問題。我一直對那些能夠模擬自然界生物行為來解決工程難題的方法非常感興趣，總覺得大自然中蘊含著無數等待我們發掘的智慧。這本書的名稱，恰恰點齣瞭一個我一直很好奇的方嚮——蟻群智能。我想象中的這本書，大概會從螞蟻這種微小生物身上所體現齣的集體智慧齣發，逐步引導讀者理解它們是如何通過簡單規則，在群體層麵展現齣驚人的組織能力和問題解決能力。我特彆期待書中能夠深入剖析信息素這個關鍵概念，它是如何被螞蟻感知、釋放以及如何影響後續螞蟻的行為，從而形成一種自組織的、動態的優化過程。我也希望這本書能為我揭示蟻群智能算法在解決諸如旅行商問題、調度問題等經典NP-hard問題時的原理和優勢。更重要的是，我希望能看到書中能夠給齣一些實際工程中的應用範例，比如如何利用蟻群智能來優化工廠的生産流程，或者在復雜的網絡環境中尋找最高效的通信路徑。我對這本書抱有很高的期望，希望它能為我打開一扇瞭解如何將生物啓發式算法應用於解決現實世界復雜挑戰的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本《蟻群智能優化方法及其應用》的書名，聽起來就充滿瞭一種探索未知、揭示奧秘的吸引力。作為一名軟件工程師，我常常需要在各種復雜的約束條件下尋找最佳的解決方案，而傳統的算法有時顯得力不從心。我對那些能夠從自然界中汲取靈感，發展齣高效、魯棒的優化算法的方法論非常著迷。蟻群智能，這個概念本身就充滿瞭奇妙的聯想。我腦海中浮現齣的是，無數微小的個體，通過簡單的交互，如何能夠湧現齣解決宏大問題的智慧。我非常期待這本書能夠深入淺齣地講解蟻群智能的核心思想，比如信息素的濃度變化如何模擬經驗的積纍，個體螞蟻如何通過概率性的選擇來探索解空間，以及群體如何通過正反饋機製來收斂到最優解。我希望書中不僅僅停留在理論層麵，更能提供一些具體的算法實現指南，甚至是一些代碼示例，讓我能夠快速地將這些思想應用到我自己的項目中。同時，我也迫切地想知道，蟻群智能在哪些實際的工程領域得到瞭成功的應用，比如在智能交通係統中規劃最優路綫，或者在機器人路徑規劃中實現高效的自主導航。這本書，在我看來，或許是一把能夠開啓智能優化新篇章的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻被它的主題所吸引——蟻群智能優化方法及其應用。這個書名所蘊含的智慧，讓我聯想到那些在自然界中默默發生的，卻又充滿奇跡的協同作用。我一直在思考，如何將這種源於生命體的智慧，轉化為解決現實世界中各種復雜優化問題的有力工具。我期待這本書能夠提供一個清晰的框架，讓我理解蟻群智能算法的底層邏輯，例如信息素的動態更新機製，以及螞蟻個體的行為規則是如何協同作用，最終實現全局最優解的。我希望書中能夠詳細介紹不同版本的蟻群算法，並分析它們各自的優缺點，以便我能夠根據不同的應用場景選擇最閤適的算法。而“應用”這個詞，更是激起瞭我極大的興趣。我迫切地想知道，蟻群智能在哪些領域展現齣瞭卓越的性能，比如在物流配送中的路徑優化，在通信網絡中的數據路由，或者在資源分配中的高效調度。我希望書中能提供詳實的案例分析，並展示如何將理論轉化為實際的解決方案。這本書，在我看來，或許能為我打開一扇全新的門，讓我以一種更加自然、更加智能的方式去麵對和解決我工作和研究中遇到的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，深邃的藍色背景搭配一個抽象的蟻群路徑圖形，瞬間就勾起瞭我作為一名科研工作者對算法的好奇心。我一直對自然界中的協同行為在解決復雜問題上的潛力深感著迷，尤其是在優化領域。蟻群的覓食行為，那種集體智慧如何湧現齣最優路徑的機製，是我一直想要深入瞭解的。我期待這本書能夠詳細闡述蟻群智能算法的核心原理，包括信息素的更新機製、螞蟻的行為規則，以及如何將這些抽象的概念轉化為具體的算法模型。同時，我也非常關注書中會介紹哪些實際的應用案例。在我看來，一個理論的生命力很大程度上取決於其在現實世界中的落地能力。我希望書中能夠涵蓋諸如交通流量優化、物流配送、通信網絡路由、甚至生物信息學等領域的成功應用，並通過這些案例生動地展示蟻群智能在解決復雜、動態、大規模問題時的獨特優勢。我設想，這本書或許會包含一些算法的僞代碼或者流程圖，幫助讀者更直觀地理解算法的實現細節，並且或許會探討不同參數設置對算法性能的影響，以及如何根據具體問題調整算法策略。總而言之，我希望這本書能夠成為我深入探索蟻群智能領域的堅實起點，激發我更多關於智能優化算法的思考和研究。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《蟻群智能優化方法及其應用》這個書名時，腦海裏立刻湧現齣一幅畫麵：一群勤勞的螞蟻，在復雜的地形中，能夠準確無誤地找到通往食物的最短路徑。這種自然界的神奇現象，一直讓我對生物啓發式算法産生瞭濃厚的興趣。我一直在尋找一本能夠係統地介紹這類算法的書籍，特彆是蟻群智能，因為它所展現齣的分布式、自組織的特性，與我所研究的領域有著異麯同工之妙。我希望這本書能夠帶領我深入瞭解蟻群智能的起源，它是如何受到螞蟻覓食行為的啓發而誕生的。更重要的是，我希望這本書能夠詳細闡述蟻群智能的核心算法，包括其數學模型、關鍵參數以及不同變種。我非常看重書中的“應用”部分，因為理論的生命力在於實踐。我渴望瞭解蟻群智能在解決諸如組閤優化問題、路徑規劃問題，甚至是機器學習模型的訓練等領域有哪些成功的應用案例。我希望通過這本書，我能夠掌握如何將蟻群智能的思想融入到實際問題中，並從中獲得實際的收益。這本書，對我來說，可能是一次關於如何從大自然學習解決復雜問題的重要啓迪。

評分☆☆☆☆☆

不錯的專業書籍，買來學習一下，贊一下京東，搞活動價格很好。

評分☆☆☆☆☆

好書(?▽?)

評分☆☆☆☆☆

不錯，值得好好看的書，對於研究和實驗都非常有意義！

評分☆☆☆☆☆

不錯的專業書籍，買來學習一下，贊一下京東，搞活動價格很好。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯，值得好好看的書，對於研究和實驗都非常有意義！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯，值得好好看的書，對於研究和實驗都非常有意義！

評分☆☆☆☆☆

沒看 買著壓箱底的