遗传算法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:陈国良

出品人:

页数:433 页

译者:

出版时间:1996-6

价格:26.0

装帧:精装

isbn号码:9787115059642

丛书系列:全国高技术重点图书

图书标签:

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《智能优化新纪元：算法、模型与实践》 本书旨在为读者勾勒出智能优化算法的宏大图景，从核心理论到实际应用，提供一套系统而深入的解析。我们告别了传统优化方法在复杂、高维、非线性问题面前的力不从心，拥抱了新一代计算智能的核心思想，以期在各种挑战性的工程、科学及商业领域找到更优的解决方案。 第一部分：智能优化算法的基石 在本部分，我们将深入探讨构成智能优化算法骨干的几种主流方法。 群体智能算法的哲学与机制： 借鉴自然界群体协同行为的智慧，我们将剖析诸如粒子群优化（PSO）算法、蚁群优化（ACO）算法等。PSO算法如何通过模拟鸟群觅食行为，让粒子在搜索空间中不断迭代，最终逼近最优解？ACO算法又如何通过模拟蚂蚁寻路过程中的信息素标记，构建出高效的路径搜索策略？我们将详细讲解这些算法背后的数学原理、关键参数设定以及它们在不同问题场景下的适用性。 演化计算的进化之路： 遗传算法（GA）作为演化计算的代表，其核心在于模拟生物的自然选择和遗传机制。本书将细致阐述遗传算法的编码方式（二进制、格雷码、实数编码等）、选择策略（轮盘赌选择、锦标赛选择等）、交叉算子（单点交叉、多点交叉、均匀交叉等）和变异算子（位翻转、高斯变异等）如何协同作用，实现搜索空间的探索与开发。我们将探讨其在组合优化、参数优化等问题上的强大能力。 启发式搜索的探索之道： 除了群体智能和演化计算，我们还将介绍一些经典的启发式搜索算法，例如模拟退火（SA）算法。模拟退火如何通过模拟固体退火过程中的温度变化，在探索初期允许较大范围的跳跃，而在后期逐步收敛，避免陷入局部最优？我们将分析其能量函数、降温函数等关键要素。 元启发式算法的融会贯通： 面对更为复杂的问题，单一算法往往难以胜任。因此，本书将重点介绍如何将多种智能优化算法进行融合，形成更强大的元启发式算法，例如差分进化（DE）算法，它通过不同个体间的差分操作实现优雅的搜索，以及一些混合策略，如将遗传算法与局部搜索结合，以期同时兼顾全局搜索能力和局部精细优化。 第二部分：算法建模与理论分析 理论的深度是理解算法精髓的关键。在本部分，我们将超越算法的直接应用，触及更深层次的理论探讨。 算法的数学模型与收敛性分析： 我们将尝试为这些智能优化算法构建严谨的数学模型，并探讨其理论收敛性。例如，对于PSO算法，我们将分析其全局最优解和局部最优解的吸引子特性；对于ACO算法，我们将探讨其马尔可夫链模型和解的概率分布演化。理解这些理论基础，有助于我们更准确地把握算法的性能边界和潜在改进方向。 解空间分析与复杂度评估： 面对不同类型的问题，其解空间的特性千差万别。本书将介绍如何对问题的解空间进行分析，理解其凸性、平滑度、多模态性等特征，从而选择最适合的算法。同时，我们将讨论智能优化算法的计算复杂度，以及如何通过理论分析和实验评估来预测其在不同规模问题上的表现。 算法参数的敏感性分析与自适应调整： 智能优化算法的性能往往高度依赖于其参数设定。我们将深入研究关键参数（如种群大小、交叉概率、变异概率、惯性权重、信息素挥发率等）对算法收敛速度和解质量的影响，并介绍一些自适应参数调整策略，使得算法能够根据搜索过程的反馈信息自动调整参数，提高鲁棒性和效率。 第三部分：智能优化算法在各领域的广泛实践 理论的最终目的是服务于实践。在本部分，我们将聚焦于智能优化算法在众多热门领域的实际应用案例。 工程设计与优化： 从结构优化、路径规划到电力系统调度，智能优化算法在解决复杂的工程问题中大放异彩。我们将展示如何利用PSO算法优化机器人手臂的运动轨迹，如何利用ACO算法设计高效的通信网络拓扑，以及如何利用GA算法进行最优的材料配方设计。 机器学习与数据挖掘： 智能优化算法在机器学习模型的训练和参数调优中扮演着至关重要的角色。我们将探讨如何利用GA算法进行特征选择，如何利用PSO算法优化神经网络的权重，以及如何利用ACO算法进行聚类分析。 金融建模与风险管理： 在瞬息万变的金融市场，智能优化算法为投资组合优化、风险评估和欺诈检测提供了强大的工具。我们将分析如何利用演化算法构建最优的股票投资组合，如何利用群体智能算法预测市场趋势，以及如何利用模拟退火算法进行异常检测。 生物信息学与药物研发： 复杂生物系统的建模和分析，如蛋白质折叠、基因序列比对以及药物分子筛选，是智能优化算法的另一个重要应用领域。我们将介绍如何利用GA算法解决蛋白质折叠的三维结构预测问题，以及如何利用PSO算法加速药物分子筛选过程。 其他前沿应用： 除上述领域外，本书还将触及智能优化算法在人工智能、运筹学、计算机视觉、自然语言处理等更多前沿领域的应用，为读者提供更广阔的视野。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又不乏生动的实践案例，力求理论指导实践，实践反哺理论。 算法普适性强： 覆盖了当前主流的智能优化算法，并注重算法的通用性和可迁移性。 案例分析详实： 提供的案例覆盖多个学科领域，详细阐述算法的应用流程、关键步骤和效果评估。 语言通俗易懂： 采用清晰流畅的语言，避免过多的专业术语，使不同背景的读者都能轻松理解。 启发性思考： 鼓励读者在掌握基本算法的基础上，主动思考算法的创新与改进，开启智能优化新纪元。 本书适合于计算机科学、人工智能、自动化、工程技术、应用数学等相关领域的在校学生、研究人员、工程师以及对智能优化技术感兴趣的广大读者。通过学习本书，您将能够深入理解智能优化算法的原理，掌握其应用方法，并能够将其有效地应用于解决实际问题，为您的学习和工作带来革新性的提升。

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初读这本[**复杂网络理论及其信息传播建模**]时，我主要关注的是它如何处理现实世界中错综复杂的连接结构。作者从图论的基础概念出发，系统地介绍了小世界网络、无标度网络等经典拓扑结构的生成模型和统计特性。然而，真正让我产生共鸣的是书中关于[**信息扩散和意见形成**]的建模部分。作者没有采用过于简化的伯努利过程，而是深入探讨了基于Sznajd模型和DeGroot模型在不同网络拓扑下的收敛性与集体行为。书中对[**社群检测算法**]（如Louvain算法）的性能评估和局限性分析非常到位，结合大规模社交网络数据进行的案例研究，直观展示了如何通过识别网络结构中的核心社群，来预测信息流动的路径和阻力。这种将抽象的数学结构与具体的人类社会行为紧密结合的尝试，使得这本书不仅具有深刻的理论价值，更在理解现代社会信息生态方面具有很强的现实指导意义。

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我最近翻阅的这本[**高级并行计算架构与优化**]的教材，简直是为计算机系统工程师量身定做的一本“武功秘籍”。它没有停留在对通用并行处理器的表面介绍，而是深入挖掘了从底层硬件设计理念到上层软件编程范式的整个体系。书中对内存一致性模型（如Sequential Consistency, TSO, PSO）的剖析细致入微，配合生动的硬件模拟案例，让我清晰地理解了缓存一致性协议（如MESI及其变种）在提升多核性能中的核心作用。更让我眼前一亮的是关于[**GPU异构计算**]部分的讲解，作者不仅详细描述了CUDA/OpenCL的模型，更重要的是，他提供了一整套针对不同数据并行度问题的性能调优策略，比如如何有效利用共享内存、避免线程发散以及管理全局内存的访问模式。这种理论与实践紧密结合的写作风格，使得书中的代码示例和性能分析数据具有极高的参考价值。对于希望构建超大规模并行算法，并能深入到指令级优化层面的读者来说，这本书无疑是极佳的参考资料。

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这本书，[**现代流体力学中的非线性动力学**]，无疑是一本写给那些对湍流和复杂流态心存敬畏的学者的著作。它的视角极其独特，并没有过多纠缠于传统的纳维-斯托克斯方程的解析解（这本来就很难），而是聚焦于如何利用非线性动力学的工具来理解流体中的不稳定性、涡旋结构的产生与消亡，以及相空间中的吸引子行为。作者巧妙地引入了[**模态分解技术**]，如POD（Proper Orthogonal Decomposition），并结合高维相空间的相图分析，来揭示宏观流场背后的低维动力学本质，这是一种极其优雅的降维思想。书中对[**洛伦兹吸引子**]在气象和流体力学中的类比和应用进行了深入的探讨，这些内容使得原本抽象的动力学概念，通过流动的例子变得鲜活起来。阅读过程中，我时常需要停下来，仔细回味那些关于混沌、分岔和奇异吸引子的论述，它极大地拓宽了我对“复杂性”的认知边界。

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我近期拜读的这本关于[**有机合成化学中的不对称催化**]的专著，简直是化学家们手中必备的“合成路线宝典”。作者的叙事方式极具条理性和逻辑性，他不是简单地罗列反应，而是将整个领域的发展脉络清晰地勾勒出来，从早期Sharpless环氧化反应的里程碑意义，到近年来发展迅猛的金属有机骨架（MOF）催化剂在选择性活化C-H键中的应用，都进行了详尽的梳理。特别是关于[**手性配体的设计原理**]部分，书中通过分子轨道理论和空间位阻分析，解释了催化剂如何实现对映选择性控制的微观机制，配图质量极高，对于理解立体化学是莫大的帮助。这本书最令人称道之处在于，它不满足于现有的成熟方法，而是大量引用了最新的研究成果，重点分析了未来可能突破的方向，例如光催化在构建手性中心方面的潜力。对于渴望掌握如何精准控制分子三维结构的研究人员而言，这本书提供了理论基础和前沿视野的双重支撑。

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这本新近读到的关于[**随机过程与随机系统**]的书籍，可以说在理论深度和应用广度上都给我带来了极大的震撼。作者对于随机微分方程的讲解极其透彻，从基础的Wiener过程的构造，到更复杂的Itô积分的定义与性质，每一步的数学推导都严谨而不失清晰，即便是对于初次接触随机分析的读者，也能通过大量的例子和图示，逐步建立起对高维随机系统的直观理解。尤其值得称赞的是，书中对马尔可夫链在不同状态空间上的遍历性、平稳分布的求解方法进行了非常详尽的阐述，并将其巧妙地与实际工程中的可靠性分析和性能评估相结合。我特别喜欢作者在处理[**随机控制**]问题时，引入的动态规划原理和汉密尔顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程的求解思路，这不仅是对经典最优控制理论的补充，更是为处理现实世界中不确定性因素下的决策制定提供了强有力的数学工具。读完后，我感觉自己对系统建模的理解上了一个新的台阶，不再局限于确定性的假设，而是能够更加灵活和真实地处理现实世界中固有的随机性。

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比较基础，非常适合入门。想了解遗传算法的基本原理和做法，本书可以作为第一本。

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挺不错的一本介绍遗传算法基本原理的小册子

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