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 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
• 數據挖掘
• 人工智能
• 工程優化
• 算法設計
• 群智能

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465737

商品編碼：12674667031

齣版時間：2017-06-01

作  者:柯良軍 著 定  價:59 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年06月01日 頁  數:173 裝  幀:平裝 ISBN:9787302465737 ●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最小螞蟻係統
●2.4蟻群算法研究現狀
●部分目錄

內容簡介

本書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與算法主要要素等基本內容。同時，介紹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，詳細闡述蟻群智能優化方法在具體應用中的的基本設計方法以及算法性能改善的有效途徑。
本書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指導用書。
柯良軍 著 柯良軍，西安交通大學電信學院副教授，博士生導師。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IEEE transaction on Cybernetics、European Journal of Operational Research、Omega等靠前期刊發錶。

圖書簡介：仿生計算與復雜係統優化前沿探索 本書聚焦於當前計算科學與工程領域的前沿熱點——仿生計算（Bio-inspired Computation）及其在解決復雜係統優化問題中的實際應用。 本書並非專注於單一的群體智能算法，而是構建瞭一個宏大而係統的知識框架，涵蓋瞭從基礎理論到前沿交叉研究的多個維度，旨在為讀者提供一個全麵、深入、且具有前瞻性的視角。 --- 第一部分：仿生計算理論基礎與範式演進 本部分深入剖析瞭自然界中智能湧現的底層邏輯，為理解各類仿生算法奠定堅實的理論基礎。 第一章：生命係統的湧現性與復雜性建模 本章首先探討瞭復雜係統理論的核心概念，如自組織、非綫性動力學、以及臨界現象。重點分析瞭生物群體（如細胞群落、生態係統）如何在局部簡單的交互規則下，展現齣高度協調的全局智能行為——即“湧現”（Emergence）。這包括對復雜適應係統（CAS）框架的介紹，為後續算法的構建提供理論支撐。同時，本章也梳理瞭傳統優化方法（如綫性規劃、動態規劃）的局限性，突顯瞭仿生範式在處理高維、非凸、多模態問題時的優越性。 第二章：神經計算與人工神經網絡的迭代發展 本章迴顧瞭受生物神經係統啓發的計算模型。詳細介紹瞭人工神經網絡（ANN）的發展曆程，重點解析瞭經典模型如感知機、反嚮傳播算法（BP）的數學原理及適用邊界。隨後，章節轉嚮更先進的深度學習架構，包括捲積神經網絡（CNN）在特徵提取方麵的優勢，以及循環神經網絡（RNN）在序列建模中的應用。探討瞭如何通過模擬神經元連接的動態可塑性來增強模型的學習能力和泛化能力。 第三章：進化計算的數學基礎與參數空間探索 進化計算（Evolutionary Computation, EC）是仿生優化領域的核心分支。本章深入剖析瞭遺傳算法（GA）的遺傳操作（選擇、交叉、變異）的數學描述，包括適應度函數的構建和收斂性分析。不同於僅關注遺傳算法的特定實現，本章更側重於其背後的進化博弈論視角，探討瞭種群多樣性維持機製（如Niching Methods）和自適應參數控製策略（如自適應交叉率）。此外，也涵蓋瞭進化策略（ES）和微分進化（DE）在連續空間優化中的獨特優勢。 --- 第二部分：跨界優化算法的深入剖析與對比研究 本部分超越單一算法的介紹，著重於不同仿生機製間的融閤、差異化分析以及在特定優化任務中的適用性評估。 第四章：群集行為的機製建模與多目標優化 本章聚焦於群體智能（Swarm Intelligence, SI）的精髓——信息共享與協同機製。詳細分析瞭粒子群體的速度與位置更新方程的推導過程，並探討瞭如何通過引入記憶機製（如自我認知與群體認知）來平衡探索（Exploration）與利用（Exploitation）。重點內容包括：針對多目標優化問題的Pareto前沿追蹤方法，如何設計反饋機製確保算法能有效收斂到一組非支配解集，以及如何量化評估解集的分布均勻性。 第五章：基於自然選擇的混閤優化框架構建 本章探討瞭如何結閤不同仿生機製的優勢，構建更魯棒的混閤優化算法（Hybrid Optimization）。例如，如何將深度學習模型作為環境反饋機製，指導進化算法的搜索方嚮；或者如何利用群體運動的局部搜索能力來精煉進化算法的全局探索結果。本章詳細闡述瞭“元啓發式算法的集成策略”（Integration Strategies），包括串聯、並聯以及基於決策的混閤結構，並提供瞭數學工具來量化混閤帶來的性能提升。 第六章：隨機性控製與全局最優性保證 仿生優化算法的核心挑戰之一是如何避免過早收斂於局部最優解。本章專門探討瞭引入隨機性和混沌理論來增強搜索能力的方法。深入分析瞭“模擬退火”（Simulated Annealing, SA）中的溫度調度策略，以及如何利用混沌映射（如Logistic Map）産生更均勻的初始擾動。此外，本章還引入瞭最新的理論成果，如基於信息幾何的探索機製，旨在從理論層麵解釋和預測算法的全局收斂概率。 --- 第三部分：前沿應用與工程實現 本部分將理論與實踐緊密結閤，展示瞭仿生優化方法在解決現代工程與科學難題中的強大能力。 第七章：大規模優化問題的求解策略與並行化 麵對工業界日益增長的超高維優化需求（例如，數百萬變量的優化問題），本章探討瞭可擴展性（Scalability）策略。詳細介紹瞭分布式和並行化的仿生算法設計，包括基於代理模型（Surrogate Modeling）的優化方法，用以替代昂貴的真實函數評估。討論瞭如何利用高性能計算架構（如GPU集群）來加速種群的迭代過程，並分析瞭通信延遲對並行優化性能的影響。 第八章：工程設計優化中的應用案例分析 本章通過具體的工程案例，展示瞭仿生優化在結構設計、控製係統整定和資源調度中的實際效能。案例包括：航空航天結構輕量化設計中的拓撲優化，其中優化目標是結構強度與重量的平衡；電力係統中的無功功率優化，涉及復雜的非綫性約束；以及柔性製造係統中的動態調度問題。本章強調瞭如何將工程領域的具體約束（如邊界條件、公差要求）有效地編碼到適應度函數和約束處理機製中。 第九章：麵嚮數據的決策支持與不確定性量化 在實際應用中，輸入數據往往帶有噪聲和不確定性。本章探討瞭如何將不確定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）融入仿生優化框架。介紹瞭魯棒優化（Robust Optimization）與隨機優化（Stochastic Optimization）的概念，並通過貝葉斯方法，將優化過程轉化為對後驗概率分布的探索。這使得求解齣的最優解不僅性能優良，而且對輸入數據的微小變化具有較高的容忍度。 --- 總結： 本書超越瞭對單一“蟻群算法”或“遺傳算法”的簡單介紹，而是構建瞭一個涵蓋理論基礎、機製對比、混閤創新與前沿工程應用的綜閤性知識體係。它適閤於對計算智能、復雜係統建模、運籌學及工程優化感興趣的高年級本科生、研究生以及緻力於解決實際工程挑戰的研究人員和工程師。讀者在閱讀完本書後，將具備獨立設計、分析和應用各類仿生優化算法解決復雜問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於其嚴謹的學術態度和廣博的知識視野。作者在介紹蟻群算法的數學原理時，並沒有止步於錶麵的描述，而是深入到其背後的概率論和組閤優化理論。對於像我這樣有一定數學基礎的讀者，能夠從中獲得深刻的啓發。書中對不同變種蟻群算法的比較分析，以及對各種參數敏感度的探討，都顯示瞭作者深厚的功底。更難得的是，作者還將蟻群智能與其他優化算法，如遺傳算法、粒子群優化等進行瞭對比，並分析瞭各自的優劣勢，這對於讀者在實際應用中選擇最適閤的算法，提供瞭寶貴的參考。我印象最深刻的是，書中引用瞭大量前沿的學術研究成果，並對未來的發展趨勢進行瞭預測，這讓我感覺自己不僅僅是在閱讀一本書，而是在與學術界的前沿保持著緊密的聯係。這種理論與實踐並重，曆史與未來兼顧的敘事方式，讓我覺得受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

本書最大的價值在於其強大的實踐指導意義。很多理論書籍往往停留在概念層麵，而這本書則將理論與實際應用緊密結閤，為讀者提供瞭可操作的解決方案。書中對於不同行業應用場景的案例分析，比如物流配送、生産調度、甚至是生物醫藥領域的研發，都給齣瞭詳細的建模方法和算法設計思路。作者甚至提供瞭部分算法的僞代碼，方便讀者進行參考和實現。這對於像我這樣希望將所學知識應用於實際項目的人來說，無疑是極大的便利。我特彆喜歡書中關於“參數調優”的章節，這部分內容往往是許多算法落地過程中最容易遇到瓶頸的地方。作者詳細分析瞭不同參數對算法性能的影響，並提供瞭一些行之有效的調優策略，這讓我對如何成功應用蟻群算法充滿瞭信心。讀完這本書，我感覺自己已經具備瞭將蟻群智能應用於解決實際問題的基本能力。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書對於我理解機器學習領域的一些核心思想，起到瞭畫龍點睛的作用。起初，我對“智能優化”這個詞匯感到有些模糊，總覺得它離我的日常工作有些遙遠。然而，當我深入閱讀關於“群體協作”和“信息素反饋”的章節時，我豁然開朗。作者通過生動形象的比喻，將復雜的數學公式轉化為易於理解的機製，讓我明白瞭為什麼這些看似簡單的個體，在群體協同下能夠爆發齣驚人的智慧。特彆是對“選擇性湧現”這一概念的闡述，讓我深刻認識到，宏觀層麵的智能並非源於個體本身的強大，而是來自於個體之間不斷互動、信息傳遞和反饋循環所産生的 emergent property。這種“少即是多”的哲學思想，在自然界屢見不鮮，而這本書則清晰地展示瞭如何將其應用於解決工程問題。我開始反思，在我的工作流程中，是否存在可以藉鑒這種群體協作的模式，來提升整體的效率和創造力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣並非該領域專業齣身的讀者來說，這本書的可讀性超齣瞭我的預期。作者在寫作風格上，非常注重引導和解釋，避免瞭大量晦澀難懂的專業術語的堆砌。即使是初次接觸到智能優化概念的讀者，也能夠跟隨作者的思路，逐步理解算法的原理和應用。書中大量的圖示和錶格，將抽象的概念具象化，使得理解過程更加直觀和輕鬆。例如，在介紹最短路徑搜索時，作者通過模擬螞蟻尋找食物的過程，一步步展示瞭信息素的積纍和擴散，直到最終找到最優路徑。這種“講故事”的方式，讓學習的過程充滿樂趣。我尤其欣賞作者在章節結尾處設置的“思考題”，這些問題能夠促使讀者主動去思考和探索，將書本上的知識與自己的實際情況相結閤，從而加深理解和應用。這本書就像一位循循善誘的老師，耐心地將復雜的知識一點點地傳遞給我。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜，在於它並非枯燥的技術堆砌。我原本抱著學習蟻群算法原理的心態翻開，但作者卻巧妙地將其置於更廣闊的應用場景中，讓抽象的概念瞬間變得鮮活起來。書中對城市交通網絡的優化建模，簡直是打開瞭我新世界的大門。我一直對城市交通擁堵的問題深感頭疼，每每想到齣行就倍感壓力。而這本書則用一種全新的視角，將曾經讓我束手無策的難題，轉化成瞭一個個可以通過智能算法求解的數學模型。作者對於路網結構的分析，以及如何將車輛的行駛路徑抽象為螞蟻的覓食行為，邏輯清晰，令人信服。更讓我著迷的是，書中給齣瞭具體的算法流程和參數設置的建議，這對於像我這樣希望將理論付諸實踐的讀者來說，無疑是雪中送炭。讀著讀著，我仿佛置身於一個巨大的蟻群，看著它們如何通過簡單的規則，高效地找到瞭最優的路徑，將城市的脈搏梳理得井井有條。這種將自然啓發的智能應用於解決現實世界復雜問題的思路，讓我對AI的未來充滿瞭無限的遐想。