Evolutionary Multi-Criterion Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Wanner, Elizabeth F. 编

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页数:620

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价格:$ 134.47

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isbn号码:9783642198922

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• 运筹
• 时间演化
• Evolutionary Computation
• Multi-Objective Optimization
• Optimization Algorithms
• Pareto Optimization
• Evolutionary Algorithms
• Decision Making
• Engineering Optimization
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Complex Systems

探索复杂决策的艺术：多目标优化理论与实践 在当今世界，我们面临的问题日益复杂，往往不是单一目标就能简单概括。无论是科学研究、工程设计，还是经济规划、环境保护，绝大多数现实世界中的决策都涉及多个相互冲突甚至制约的目标。如何在这多重目标的考量下，找到一个“最优”的解决方案，甚至理解“最优”的多重含义，成为了一个亟待解决的挑战。这本书正是致力于深入剖析这一复杂而迷人的领域——多目标优化。 本书并非简单罗列算法，而是从理论根基出发，层层递进，为读者构建一个完整而深刻的多目标优化知识体系。我们将首先回溯优化的基本概念，理清单目标优化与多目标优化的本质区别，以及为何后者在现代社会的需求中显得尤为关键。通过引入帕累托最优的概念，我们为理解多目标决策的“最优”边界奠定坚实的基础。 理清理论基石：帕累托最优与决策空间的探索 多目标优化最核心的概念便是帕累托最优。我们将详细阐述其定义、性质以及在多目标决策中的重要性。这不是一个孤立的概念，而是理解所有后续理论的基础。读者将学习如何识别一个解是否满足帕累托最优的条件，以及如何理解一组帕累托最优解所形成的帕累托前沿。帕累托前沿并非单一的点，而是一个由所有非劣解组成的集合，它描绘了在给定约束条件下，不同目标之间权衡取舍的可能性空间。本书将深入探讨如何有效地可视化和理解这个前沿，以及它如何为决策者提供丰富的选择空间。 为了更好地理解帕累托前沿，我们将引入决策空间和目标空间的概念。决策空间是我们为问题设定的所有可行输入变量的集合，而目标空间则是这些输入变量映射到各个优化目标函数的值所形成的集合。我们将在书中详细分析决策空间结构如何影响目标空间及其帕累托前沿的形态，以及如何通过变量变换、约束处理等技术来有效地导航和探索这些空间。 此外，本书还将探讨支配关系这一核心概念，它是定义和比较多目标解的基础。通过理解哪些解支配哪些解，我们能够逐步排除劣质解，逼近帕累托前沿。我们将分析不同类型的支配关系，以及它们在实际问题中的应用。 算法的演进：从经典方法到现代智能 掌握了理论基础后，本书将聚焦于实现多目标优化的各类算法。我们将从经典的、具有里程碑意义的方法开始，逐步过渡到现代的、更为强大的智能算法。 经典方法部分，我们将深入剖析加权求和法和ε-约束法。加权求和法以其直观性而闻名，但其局限性在于难以处理目标函数非凸的情况。我们将详细分析其原理、优缺点以及适用范围。ε-约束法则通过将部分目标固定为某个上限，将多目标问题转化为单目标问题，展现了其在生成帕累托前沿特定区域的优势。 随后，我们将重点介绍进化算法 (Evolutionary Algorithms, EAs) 在多目标优化领域的突破性进展。进化算法，如遗传算法 (Genetic Algorithms, GAs)、差分进化 (Differential Evolution, DE) 等，因其全局搜索能力、鲁棒性以及处理复杂问题的能力，在多目标优化领域大放异彩。我们将详细介绍多目标遗传算法 (Multi-Objective Genetic Algorithms, MOGAs) 的核心思想，包括选择、交叉、变异等操作如何适应多目标环境。 特别是，本书将投入大量篇幅深入探讨非支配排序遗传算法 II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II)。NSGA-II 是当前最流行和最有效的多目标进化算法之一，其独特的非支配排序和拥挤距离机制，能够有效地维持种群的多样性，并生成高质量的帕累托前沿。我们将对NSGA-II的每一个组件进行细致的讲解，包括其算法流程、参数设置以及与其它MOGAs的比较。 除了NSGA-II，我们还将介绍其他重要的多目标进化算法，例如： Pareto Envelope-based Selection (PES) 算法：这类算法强调直接在帕累托包络线上进行选择。 Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2)：SPEA2 是另一个在多目标优化领域广受赞誉的算法，它通过引入“强度”概念来评估解的质量。 Model-Assisted Evolutionary Algorithms：介绍如何利用代理模型 (surrogate models) 来加速复杂和计算密集型多目标优化的过程。 本书将不仅仅是算法的描述，更注重算法背后的思想和设计原则。我们将分析不同算法在处理具有不同特征（如目标数量、目标关联性、约束复杂度）的问题时的表现，并提供如何选择最适合特定问题的算法的指导。 实践应用与前沿探索：跨越学科的界限 理论和算法的深度讲解之后，本书将回归现实世界，展示多目标优化在各个领域的广泛应用。我们将选取具有代表性的案例，深入分析如何将多目标优化技术应用于解决实际问题。 工程设计与制造：例如，在飞机翼型设计中，如何在保证升力的同时最小化阻力，并兼顾结构强度和制造成本？在机器人路径规划中，如何同时最小化路径长度、时间以及能量消耗？ 经济与金融：在投资组合优化中，如何在追求高回报的同时，控制风险，并满足流动性需求？在资源分配中，如何在最大化利润的同时，最小化环境影响，并保证公平性？ 环境科学与可持续发展：在城市规划中，如何在满足交通需求的同时，最大化绿地面积，并最小化污染？在能源系统设计中，如何在保证供电可靠性的同时，最小化成本，并减少碳排放？ 生物信息学与药物研发：在基因序列比对中，如何同时匹配多个相似性度量？在药物分子设计中，如何优化药物的疗效、毒性和代谢稳定性？ 在每个案例中，我们将详细阐述： 1. 问题的建模：如何将实际问题转化为多目标优化模型，包括确定优化目标、决策变量和约束条件。 2. 算法的选择与应用：基于问题的特性，选择合适的算法，并讨论算法的参数调整和实现细节。 3. 结果的分析与决策支持：如何解读和分析获得的帕累托前沿，以及如何利用这些信息来支持最终的决策。 除了典型的应用领域，本书还将展望多目标优化领域的前沿研究方向。我们将触及诸如： 大规模多目标优化：如何处理目标数量非常多的问题。 多目标动态优化：当问题中的目标或约束随时间变化时，如何进行优化。 多目标优化与机器学习的结合：利用机器学习来辅助多目标优化，或者将多目标优化思想应用于机器学习模型训练。 基于人类偏好的多目标优化：如何将人类的主观偏好融入优化过程中，以获得更符合实际需求的解决方案。 不确定性下的多目标优化：如何处理输入参数或模型本身存在不确定性的情况。 通过对这些前沿问题的探讨，本书旨在激发读者对多目标优化更深层次的思考，并鼓励他们在各自的研究和实践中进行创新。 谁将受益于本书？ 本书适合以下人群： 高等院校学生：特别是计算机科学、工程学、运筹学、应用数学、环境科学、经济学等专业的本科生和研究生，将为他们提供坚实的理论基础和实践指导。 科研人员：致力于多目标优化算法研究或将其应用于其研究领域的学者，本书将提供最新的理论进展和算法实现细节。 工程师和技术人员：面临复杂设计和决策挑战的工程师，例如在产品设计、系统优化、过程控制等领域，本书将提供解决问题的有力工具。 数据科学家和分析师：需要处理多维度数据和复杂决策的分析师，本书将帮助他们构建更优化的模型和解决方案。 对复杂系统决策感兴趣的读者：无论您是否是专业人士，只要您对如何在一个目标冲突的世界中做出更明智的决策感兴趣，本书都将为您提供宝贵的见解。 本书的编写风格力求严谨而不失生动，既有扎实的理论推导，又不乏直观的解释和丰富的实例。我们相信，通过阅读本书，您将不仅能够掌握多目标优化的核心理论和关键算法，更能培养出一种审慎而全面的决策思维，以应对日益复杂的现实世界挑战。踏上这段探索之旅，解锁复杂决策的无限可能。

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这本著作的阅读体验，坦率地说，需要投入大量的时间和专注力，它绝非那种适合在通勤路上消磨时间的读物。我发现自己经常需要停下来，拿起笔在草稿纸上演算那些涉及约束条件和适应度函数的细节。作者在论证某些算法的收敛性和鲁棒性时，那种严谨的数学推导，尤其是在引入非线性动态系统时的处理方式，体现了极高的学术素养。书中对于“权衡”（Trade-off）这一核心概念的探讨，达到了近乎哲学的深度，它不再仅仅是一个数值问题，而上升到了决策科学的层面。我尤其欣赏作者对算法局限性的坦诚描述，没有过度美化任何单一方法，而是始终保持着一种批判性的视角，引导读者去思考“为什么”和“在什么条件下有效”。这种实事求是的态度，在充斥着夸大成果的文献中显得尤为可贵。每当我读完一个章节，总会有一种豁然开朗的感觉，仿佛打开了一扇通往更深层认知的大门，虽然随之而来的是对自身知识盲区的清醒认识，但这正是好书的魅力所在——它激发你持续学习的欲望。

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让我印象非常深刻的是，这本书在实例应用方面的丰富性。它并没有仅仅停留在理论的象牙塔内进行抽象的讨论，而是穿插了大量来自工程、金融乃至生物信息学等领域的实际案例。比如，书中对某复杂航空器设计中的多目标优化案例分析，那份详细到令人咋舌的数据处理流程和参数敏感性分析，让我这个偏向应用研究的人大呼过瘾。作者似乎非常注重将理论与实践的桥梁搭建得坚固可靠，他没有简单地罗列结果，而是深入剖析了在真实世界约束下，理论模型如何被调整和适配。特别是关于如何处理不确定性和噪声的章节，提供了几套非常实用的处理框架，这些框架的描述详尽到可以直接作为项目实施的蓝图。这让这本书的价值超越了纯粹的学术研究工具，更像是一本实战手册，为面临实际工程难题的工程师们提供了宝贵的指导方针。读完这些案例，我感到自己的工具箱里多了几把应对“棘手问题”的利器。

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从图书馆借阅回来后，这本书在我桌上停留了将近三个月，期间我频繁地往返于它和我的项目代码之间。这本书的参考书目部分也做得极为出色，那份详尽的引用列表，本身就是一份高质量的、按主题分类的文献导览。它不仅指引了我通往那些经典文献，还点亮了几个我此前完全未曾关注的交叉学科研究方向。这本书的结构安排也极为人性化，对于初学者友好，同时又不失对资深研究人员的挑战性。你可以选择性地深入到每一个算法的数学证明，也可以只关注其在实际场景中的应用建议。这种灵活的阅读路径，让它能够服务于更广泛的读者群体。总而言之，这是一部具有里程碑意义的著作，它不仅仅是一本关于方法的书，更是一部关于如何系统性地、有洞察力地解决复杂决策问题的思想指南，其价值将在未来很长一段时间内持续显现。

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这本书的封面设计极具吸引力，那种深邃的蓝色与充满活力的橙色交织在一起，仿佛在诉说着复杂算法背后的那种内在的张力与和谐。我拿到手的时候，首先被它厚实的质感所吸引，这显然不是那种轻飘飘的理论小册子，而是沉甸甸的、需要认真对待的学术重磅炸弹。内页的排版清晰而专业，图表的使用非常精妙，尤其是那些多维空间的投影图，一下子就把我带入了一个充满挑战和机遇的优化世界。虽然我不是这个领域的顶尖专家，但书中对基础概念的阐述，那种层层递进的逻辑推导，让我这个初学者也能感受到作者的匠心独运。它没有急于抛出高深的公式，而是先用直观的例子来勾勒出多目标问题本身的复杂性，这对于建立直觉至关重要。读下来感觉不像是在啃一本冰冷的教材，倒像是在一位经验丰富的老教授指导下，进行一场智力探险，他总能在我即将迷失方向时，用一句恰到好处的比喻将我拉回正轨。这本书的广度也令人印象深刻，它似乎涵盖了从经典的帕累托前沿分析到最新的启发式算法应用的全景图，为后续深入研究提供了坚实的路线图。

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这本书的语言风格变化多端，有时候像一位冷静的数学家，精确到小数点后几位；但有时候又像一位富有激情的演说家，用极具感染力的文字来描绘优化过程中的美感。我特别喜欢它在描述不同优化范式之间的哲学差异时所展现出的那种微妙的笔触。比如，当对比基于种群的方法与基于序列的方法时，作者并非简单地用性能指标来判高下，而是深入挖掘了它们在探索（Exploration）与利用（Exploitation）哲学上的根本区别。这种对“思维模式”的引导，远比单纯的算法步骤讲解要深刻得多。我甚至能从字里行间感受到作者在不同流派之间穿梭时的那种深思熟虑，他似乎在试图整合不同流派的精髓，形成一个更具包容性的优化视野。这种全景式的、不带偏见的概述，极大地拓宽了我对“优化”这个词的理解边界，让我不再局限于自己熟悉的那个小圈子内打转。

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