具体描述
杨淑莹、张桦所著的《群体智能与仿生计算——Matlab技术实现》广泛吸取群智能计算、模式识别、统计学、数据挖掘、机器学习、人工智能等学科的先进思想和理论，以一种新的体系，系统、全面地介绍各种群智能算法的理论、仿生计算方法及其聚类应用。全书共分为12章，内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌觅食算法、人工鱼群算法、蚁群算法、蜂群算法、量子遗传算法等。其中，进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法；人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法；量子计算内容包括量子计算、量子进化算法和量子遗传算法。
《群体智能与仿生计算——Matlab技术实现》内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以图像中物体的聚类分析为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究人员和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。
本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。
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读后感
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用户评价
这本书的结构安排堪称教科书级别的典范，逻辑流畅得如同高山流水，让人完全沉浸其中，几乎忘记了自己是在研读一本技术著作。我尤其欣赏作者在引入复杂概念时所采用的循序渐进的手法。例如，在探讨粒子群优化（PSO）时，它没有直接抛出速度和位置更新的公式，而是先用生动的比喻，将搜索空间描绘成一片未知的猎场，粒子间的“社会学习”和“个体探索”如何相互制约又相互促进，这种叙事方式极大地降低了初学者的学习门槛。更妙的是，每一章末尾的“思想碰撞”环节，都会抛出一些开放性的研究方向或当前算法的局限性，这极大地激发了我对现有模型的批判性思维。我发现自己不再满足于仅仅“知道”某个算法如何工作，而是开始追问“为什么是这个参数组合”、“它在非线性问题中的失效点在哪里”。这种引导读者主动探索、质疑既有结论的教学设计，是很多技术书籍所缺乏的“灵气”。它成功地将冰冷的数学模型，赋予了富有生命力的应用场景和哲学深度。
评分这本关于**群体智能与仿生计算**的书籍，简直是为那些渴望深入理解自然界复杂协作机制，并将其巧妙应用于工程和计算机科学领域的读者量身打造的宝典。书中对蚁群优化算法的精妙阐述，尤其让我印象深刻。它不仅仅停留在算法的数学描述上，而是花了大量篇幅去剖析工蚁在资源搜寻、路径选择过程中展现出的去中心化决策能力，那种通过简单的局部规则涌现出全局最优解的智慧，简直令人拍案叫绝。作者似乎带着一种近乎于人类学家的细致，去解构蜂巢内部的等级秩序与信息传递效率，对比了不同物种在面对突发环境变化时所展现出的鲁棒性差异。对于我这样希望将这些生物学洞察转化为高效调度系统设计的人来说，书中的案例分析，特别是涉及多无人机协同搜索任务时的资源分配模型，提供了极具操作性的蓝图。它没有将仿生学仅仅视为一种美学借鉴，而是将其提升到了方法论的高度，展示了生命系统是如何在能耗和效率之间达成令人赞叹的平衡点。阅读过程中，我时常停下来思考，我们日常解决的复杂问题，是否能通过模仿这些古老而高效的生命策略而得到更优雅的解答。这不仅仅是一本技术手册，更像是一场关于“如何更聪明地合作”的哲学思辨之旅。
评分坦白说，市面上很多关于**人工智能**和**优化算法**的书籍，往往在理论深度上有所取舍，要么过于偏重数学推导而牺牲了直观性，要么过于侧重应用案例而显得浮于表面。然而，这本著作却找到了一个近乎完美的平衡点。我对其中关于**群体共识机制**与**分布式决策**的章节留下了极为深刻的印象。作者细致地对比了不同网络拓扑结构下，信息如何在群体中传播和修正，这一点对于构建去中心化的物联网（IoT）管理系统至关重要。书中对“群体智能”的定义超越了简单的聚合，强调了个体间的相互依赖性，以及环境反馈对群体行为的塑造作用。它用大量的图示和仿真结果来佐证观点，那些复杂的自适应调节曲线，在作者的解释下，变得清晰可辨，仿佛能“看见”算法的每一次调整。对于正在进行大规模并行计算优化的工程师而言，书中关于“异质性群体”（不同能力的智能体组成群体）如何提高整体鲁棒性的讨论，无疑提供了前沿的理论支撑和实践指导。
评分这本书的排版和插图质量，是我近期阅读技术书籍中最为满意的之一。进入到后半部分，内容转向了**复杂系统建模**与**不确定性处理**，这部分内容通常是其他书籍的薄弱环节，但在这里却展现出了极高的专业水准。作者在讨论如何利用群体智慧来处理海量、含噪数据流时，没有采用过于激进的深度学习叙事，而是回归到更基础的统计物理学视角，通过对“信息熵”在群体中的演化路径分析，来评估不同算法的收敛质量。特别是关于**协同进化算法**（Co-evolutionary Algorithms）的部分，它清晰地揭示了不同算法子群之间如何相互竞争和学习，以驱动整体性能的提升。这种层次分明的论述，使得即便是处理高维度的优化难题，读者也能保持清晰的思路。总而言之，这本书的深度、广度以及无可挑剔的呈现方式，使其成为该领域内一部不可多得的里程碑式著作。
评分阅读这本书的过程，更像是一次对大自然精妙设计哲学的深度朝圣。我被作者那种对“**仿生**”的尊重和敬畏所感染。它并非简单地复制生物结构，而是深入挖掘其背后的功能性原理。比如，书中对某些水生生物的**流体动力学**模拟，如何启发了新型叶片设计以降低湍流阻力，这部分内容展示了跨学科研究的巨大潜力。我原以为会看到很多晦涩的生物学术语，但作者的笔触极其克制，总是将生物学知识点精准地锚定在它所解决的工程问题上。例如，在讨论如何设计一个能在动态、不可预测环境中快速适应的机器人控制系统时，作者引入了某种沙漠昆虫的避障策略，并将其转化为一个简洁的反馈回路模型。这种“拿来即用”的实用性，结合其深厚的理论根基，使得本书的价值倍增。它不仅仅是教你如何编程，更是教你如何像自然一样思考问题。
评分毕设宝典
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评分对于初学智能算法的人来说，这本书没什么用，拿来作为论文素材参考还行
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