基於生物網絡的智能控製與優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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丁永生 著

圖書標籤:

• 生物網絡
• 智能控製
• 優化算法
• 復雜網絡
• 係統生物學
• 控製理論
• 優化方法
• 生物信息學
• 網絡科學
• 人工智能

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030270337

商品編碼：29746060423

包裝：平裝

齣版時間：2010-03-01

基本信息

書名：基於生物網絡的智能控製與優化

定價：60.00元

作者：丁永生

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2010-03-01

ISBN：9787030270337

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.558kg

編輯推薦

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內容提要

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本書基於免疫網絡、神經內分泌網絡、神經內分泌免疫網絡、生物整體網絡等係統的多種生物調節機製，結閤傳統控製理論和目前的各種智能控製和優化技術，以實際應用為前提，以提高復雜對象的控製質量為目的，在研究以上生物網絡係統的復雜調節機製的基礎上，從智能控製、學習控製、解耦控製、優化控製和網絡控製等幾方麵，對相關智能控製及其優化算法進行瞭較為傘麵的研究。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《算法解析與應用：從理論到實踐的探索》 內容概要： 本書緻力於深入剖析各類核心算法的原理、結構及其在實際問題解決中的應用。從基礎數據結構和經典排序算法的數學原理齣發，逐步深入到圖論、動態規劃、貪心算法、迴溯算法等高級算法範式，並拓展至機器學習、自然語言處理等前沿領域的算法應用。本書旨在為讀者構建一個紮實的算法理論基礎，並提供豐富的實踐案例，引導讀者掌握將抽象算法轉化為解決實際問題的能力。 章節詳情： 第一部分：算法基石與核心範式 第一章：算法基礎與復雜度分析 1.1 什麼是算法？ 算法的定義、特性（有限性、確定性、輸入、輸齣、可行性）。 算法在計算機科學中的核心地位。 不同類型問題的算法模型（如圖靈機模型簡述）。 1.2 數據結構：算法的載體 綫性結構：數組、鏈錶（單嚮、雙嚮、循環）、棧、隊列。 樹形結構：二叉樹、平衡二叉樹（AVL、紅黑樹）、B樹、堆。 圖結構：鄰接矩陣、鄰接錶錶示法。 哈希錶：散列錶原理、衝突解決方法。 各種數據結構的優缺點及其適用場景。 1.3 算法效率：時間與空間復雜度 大O錶示法：漸進上界、下界、確界。 常見時間復雜度：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)。 常見空間復雜度：O(1), O(n)。 如何分析算法的時間和空間復雜度。 復雜度分析在算法選擇中的重要性。 第二章：經典排序與查找算法 2.1 基礎排序算法 冒泡排序：原理、實現、復雜度分析、優化。 選擇排序：原理、實現、復雜度分析。 插入排序：原理、實現、復雜度分析、插入排序的變種（希爾排序）。 2.2 高效排序算法 快速排序：分治策略、三數取中、快速排序的穩定性、隨機化快速排序。 歸並排序：分治策略、閤並過程、歸並排序的穩定性。 堆排序：堆的概念、最大堆/最小堆的構建、堆排序的實現。 各種排序算法的性能比較與適用場景。 2.3 查找算法 順序查找：原理、復雜度。 二分查找（摺半查找）：前提條件（有序）、原理、實現、變種（查找第一個/最後一個等於目標值的元素）。 哈希查找：哈希函數的設計、衝突解決策略。 樹查找：二叉搜索樹、平衡二叉搜索樹的查找過程。 第三章：圖論算法：連接的智慧 3.1 圖的基本概念與錶示 圖的定義：頂點、邊、有嚮圖、無嚮圖、加權圖。 圖的錶示方法：鄰接矩陣、鄰接錶。 術語：度、連通分量、強連通分量、生成樹。 3.2 圖的遍曆 深度優先搜索（DFS）：遞歸實現、非遞歸實現（棧）、應用（連通性判斷、拓撲排序）。 廣度優先搜索（BFS）：隊列實現、應用（最短路徑 - 無權圖）。 3.3 最短路徑算法 Dijkstra算法：單源最短路徑（非負權邊）、貪心策略、優先隊列的應用。 Floyd-Warshall算法：所有頂點對之間的最短路徑（可處理負權邊，但不能有負權迴路）、動態規劃思想。 Bellman-Ford算法：單源最短路徑（可處理負權邊，但能檢測負權迴路）。 3.4 最小生成樹算法 Prim算法：貪心策略、頂點集閤擴展、優先隊列的應用。 Kruskal算法：貪心策略、並查集（Disjoint Set Union）的應用。 3.5 其他圖算法 拓撲排序：有嚮無環圖（DAG）的排序、兩種實現方法（DFS、Kahn算法）。 關鍵路徑法（CPM）與項目管理中的應用。 第二部分：高級算法範式與問題解決 第四章：動態規劃：最優決策的藝術 4.1 動態規劃思想 最優子結構性質。 重疊子問題性質。 狀態定義與狀態轉移方程。 自頂嚮下（帶備忘錄）與自底嚮上（迭代）兩種實現方式。 4.2 經典動態規劃問題 斐波那契數列。 背包問題：0/1背包、完全背包、多重背包。 最長公共子序列（LCS）。 最長遞增子序列（LIS）。 編輯距離。 矩陣鏈乘法。 打傢劫捨係列問題。 4.3 動態規劃的優化 狀態壓縮。 斜率優化。 凸殼優化。 第五章：貪心算法：局部最優與全局最優 5.1 貪心算法的策略 貪心選擇性質。 最優子結構性質。 貪心算法的設計步驟：選擇屬性，證明貪心選擇的正確性。 5.2 貪心算法的應用 活動選擇問題。 霍夫曼編碼。 部分背包問題。 最小生成樹（Prim、Kruskal）。 Dijkstra算法。 區間調度問題。 第六章：迴溯與分支限界：探索解空間 6.1 迴溯算法 解決問題的方法：試探性地找到所有解。 遞歸的應用：深度優先搜索的變種。 剪枝策略：如何避免搜索不必要的子空間。 6.2 經典迴溯問題 N皇後問題。 數獨求解。 組閤問題（子集、排列）。 全排列生成。 迷宮問題。 6.3 分支限界法 與迴溯法的區彆與聯係。 限界函數的設計。 搜索策略：BFS、DFS、優先隊列。 在旅行商問題等優化問題中的應用。 第七章：字符串算法：文本的奧秘 7.1 字符串匹配算法 樸素字符串匹配。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：預處理（next數組/失配指針）的原理與實現。 BM（Boyer-Moore）算法：壞字符規則、好後綴規則。 7.2 字符串模式搜索與相似度 Rabin-Karp算法：哈希的應用。 編輯距離（Levenshtein distance）。 7.3 高級字符串算法 Trie（字典樹）：構建、查找、應用。 後綴數組（Suffix Array）與後綴樹（Suffix Tree）簡介及其在文本分析中的應用。 第三部分：前沿算法與實踐應用 第八章：搜索與優化算法 8.1 搜索算法 A搜索算法：啓發式函數的重要性。 爬山法。 模擬退火。 8.2 進化算法 遺傳算法（GA）：選擇、交叉、變異算子。 粒子群優化（PSO）。 蟻群優化（ACO）。 8.3 約束滿足問題（CSP）求解 迴溯與剪枝在CSP中的應用。 約束傳播技術。 第九章：機器學習中的核心算法 9.1 監督學習算法 綫性迴歸與邏輯迴歸。 支持嚮量機（SVM）：核技巧、最大間隔。 決策樹：ID3、C4.5、CART。 集成學習：Bagging（隨機森林）、Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting）。 9.2 無監督學習算法 K-Means聚類。 主成分分析（PCA）。 降維技術。 9.3 神經網絡基礎 感知機。 多層感知機（MLP）。 反嚮傳播算法。 深度學習模型概覽（CNN、RNN）。 第十章：算法在特定領域的應用案例 10.1 推薦係統中的算法 協同過濾（User-based, Item-based）。 基於內容的推薦。 矩陣分解。 10.2 自然語言處理（NLP）中的算法 詞袋模型（Bag-of-Words）。 TF-IDF。 詞嵌入（Word Embeddings）：Word2Vec、GloVe。 序列標注（HMM、CRF）。 Transformer模型簡介。 10.3 計算機視覺中的算法 圖像處理基礎（濾波、邊緣檢測）。 特徵提取（SIFT、HOG）。 物體檢測與識彆。 10.4 復雜係統與仿真中的算法 Agent-based Modeling（ABM）。 元胞自動機。 本書特色： 循序漸進的體係結構： 從最基礎的概念齣發，逐步深入到復雜算法，確保讀者能夠構建完整的知識體係。 理論與實踐並重： 每個算法都附帶詳細的數學推導和清晰的僞代碼，並通過精心設計的示例代碼（如Python、Java）展示其在實際問題中的應用，方便讀者動手實踐。 多樣化的應用場景： 涵蓋瞭從經典計算機科學問題到現代人工智能領域的廣泛應用，幫助讀者理解算法的普適性和強大之處。 深度與廣度的結閤： 在介紹核心算法的同時，也觸及瞭一些前沿技術，為讀者未來的學習和研究打下基礎。 麵嚮不同讀者群體： 無論是初學者還是有一定基礎的開發者、研究人員，都能從本書中獲益。 學習價值： 掌握本書內容，讀者將能夠： 深入理解各類算法的內在邏輯和工作原理。 準確評估和分析算法的時間與空間復雜度。 根據實際問題選擇最適閤的算法。 獨立設計和實現解決復雜問題的算法。 為進一步學習機器學習、數據科學、人工智能等領域奠定堅實的基礎。 提升在技術麵試和項目開發中的競爭力。 《算法解析與應用：從理論到實踐的探索》將是您在算法領域學習和成長的寶貴夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常獨特，它既不像某些教科書那樣刻闆說教，也不像通俗讀物那樣過於口語化，而是在一種嚴謹的學術基調中保持瞭清晰的闡述脈絡。我特彆欣賞作者在解釋復雜概念時所采用的比喻和類比，那些抽象的係統動態過程，通過生動的描述變得觸手可及。例如，在描述反饋機製的穩定性分析時，作者引入瞭一個日常生活中常見的“自動恒溫係統”作為類比對象，這極大地降低瞭讀者的理解門檻。這種將復雜性“打包”成易消化塊狀信息的處理方式，體現瞭作者深厚的教學功底。而且，書中對每一個重要定義和定理的引用都標注得十分詳盡，這對於需要進行後續深入研究的讀者來說，提供瞭極大的便利，確保瞭學術溯源的準確性。文字的流暢度也值得稱贊，即使麵對跨學科的知識點，作者也能做到字裏行間銜接自然，讀起來有一種行雲流水般的體驗，絕不會讓人感到閱讀的疲勞感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實吸引人眼球，封麵那種深邃的藍色調，配上抽象的、如同神經網絡般的金色綫條，立刻讓人聯想到高精尖的科技領域。初拿到手裏時，那種沉甸甸的質感也傳遞齣內容的厚重與專業性。我翻閱瞭一下目錄，章節的劃分邏輯性非常強，從基礎理論的梳理，到核心算法的闡述，再到具體的工程應用案例，層層遞進，構建瞭一個非常完整的知識體係。特彆是對於初學者而言，這種循序漸進的結構無疑是巨大的福音，它不會讓你在剛入門時就被那些晦澀的數學公式和復雜的模型嚇退。我注意到其中對一些經典控製理論的現代化詮釋，結閤瞭最新的計算範式，這讓我對書中深度和廣度都有瞭更高的期待。作者顯然在整閤不同學科知識方麵下瞭很大功夫，力求在理論的嚴謹性和工程的可操作性之間找到一個完美的平衡點。這種平衡感是很多技術專著難以企及的，往往要麼過於偏嚮理論的象牙塔，要麼又流於膚淺的應用介紹。這本書似乎找到瞭一個金礦，值得我花時間去深挖。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試閱讀瞭書中關於“魯棒性設計”的章節，這部分內容往往是衡量一本控製理論書籍水平的關鍵試金石。這本書的處理方式相當令人印象深刻。它沒有停留在傳統的魯棒性分析框架上，而是將現代優化理論中的某些剪枝策略巧妙地引入，形成瞭一種混閤式的解決方案。書中對這些方法的數學推導過程進行瞭細緻入微的分解，每一步的邏輯跳躍都做瞭充分的鋪墊，使得即便是對某些高級數學工具不太熟悉的讀者，也能跟上思路。更妙的是，作者在推導完成後，立刻緊接著給齣瞭一段關於該算法在實際係統（比如某個工業機器人臂）中可能麵臨的實時計算挑戰的討論。這種“理論-挑戰-潛在對策”的結構，使得整本書的討論始終緊貼工程實踐的脈搏，而不是空談理論模型。這種前瞻性的視角，讓這本書顯得比同類書籍更具時代感和實用價值。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的價值判斷是，它不僅僅是一本單純的參考書，更像是一份係統化的學習路徑圖。書中對於“未來趨勢”的探討部分，雖然篇幅不長，但見解獨到。作者沒有盲目追逐時下最熱的流行詞匯，而是基於對現有技術瓶頸的深刻理解，審慎地提齣瞭幾個極具潛力的研究方嚮。特彆是其中關於“異構係統間的協同優化”這一節，作者提齣瞭一種基於資源約束的動態調度模型，這顯然是麵嚮下一代復雜工業互聯網環境的思考。閱讀完這本書，我感覺自己不僅掌握瞭一套解決現有問題的工具箱，更重要的是，腦海中建立瞭一個更宏大的、關於未來智能係統如何構建的認知框架。這種“授人以漁”而非“授人以魚”的教育理念，是衡量一本優秀技術著作的最高標準，而這本書無疑達到瞭這個標準。

評分☆☆☆☆☆

從排版的角度來看，這本書的細節處理體現瞭齣版方的專業水準。圖錶的清晰度是閱讀技術書籍時最為關鍵的一環，這本書在這方麵做得無可挑剔。所有的流程圖、狀態轉移圖以及性能對比麯綫，都采用瞭高分辨率的矢量圖形，即使放大觀察細節，綫條也依然銳利，標注的變量清晰可辨。尤其是一些涉及多變量耦閤的示意圖，作者通過巧妙的色彩區分和圖例設計，有效地避免瞭信息過載的問題，使得讀者能夠迅速抓住圖錶的核心信息。此外，書中對公式的編號和交叉引用也做得非常規範和一緻，這在長篇幅的專業著作中是極其重要的，它極大地幫助讀者在不同章節間快速定位和迴溯信息，保證瞭閱讀過程中的連貫性，減少瞭因查找公式而打斷思考的頻率。總而言之，這是一本從內到外都經過精心打磨的作品。