遺傳算法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:人民郵電齣版社

作者:陳國良

出品人:

頁數:433 页

译者:

出版時間:1996-6

價格:26.0

裝幀:精裝

isbn號碼:9787115059642

叢書系列:全國高技術重點圖書

圖書標籤:

• 計算機
• 算法
• 遺傳算法
• 遺傳算法
• 人工智能
• 優化算法
• 計算機科學
• 應用數學
• 工程計算
• 智能係統
• 算法設計
• 科學計算
• 機器學習

《智能優化新紀元：算法、模型與實踐》 本書旨在為讀者勾勒齣智能優化算法的宏大圖景，從核心理論到實際應用，提供一套係統而深入的解析。我們告彆瞭傳統優化方法在復雜、高維、非綫性問題麵前的力不從心，擁抱瞭新一代計算智能的核心思想，以期在各種挑戰性的工程、科學及商業領域找到更優的解決方案。 第一部分：智能優化算法的基石 在本部分，我們將深入探討構成智能優化算法骨乾的幾種主流方法。 群體智能算法的哲學與機製： 藉鑒自然界群體協同行為的智慧，我們將剖析諸如粒子群優化（PSO）算法、蟻群優化（ACO）算法等。PSO算法如何通過模擬鳥群覓食行為，讓粒子在搜索空間中不斷迭代，最終逼近最優解？ACO算法又如何通過模擬螞蟻尋路過程中的信息素標記，構建齣高效的路徑搜索策略？我們將詳細講解這些算法背後的數學原理、關鍵參數設定以及它們在不同問題場景下的適用性。 演化計算的進化之路： 遺傳算法（GA）作為演化計算的代錶，其核心在於模擬生物的自然選擇和遺傳機製。本書將細緻闡述遺傳算法的編碼方式（二進製、格雷碼、實數編碼等）、選擇策略（輪盤賭選擇、錦標賽選擇等）、交叉算子（單點交叉、多點交叉、均勻交叉等）和變異算子（位翻轉、高斯變異等）如何協同作用，實現搜索空間的探索與開發。我們將探討其在組閤優化、參數優化等問題上的強大能力。 啓發式搜索的探索之道： 除瞭群體智能和演化計算，我們還將介紹一些經典的啓發式搜索算法，例如模擬退火（SA）算法。模擬退火如何通過模擬固體退火過程中的溫度變化，在探索初期允許較大範圍的跳躍，而在後期逐步收斂，避免陷入局部最優？我們將分析其能量函數、降溫函數等關鍵要素。 元啓發式算法的融會貫通： 麵對更為復雜的問題，單一算法往往難以勝任。因此，本書將重點介紹如何將多種智能優化算法進行融閤，形成更強大的元啓發式算法，例如差分進化（DE）算法，它通過不同個體間的差分操作實現優雅的搜索，以及一些混閤策略，如將遺傳算法與局部搜索結閤，以期同時兼顧全局搜索能力和局部精細優化。 第二部分：算法建模與理論分析 理論的深度是理解算法精髓的關鍵。在本部分，我們將超越算法的直接應用，觸及更深層次的理論探討。 算法的數學模型與收斂性分析： 我們將嘗試為這些智能優化算法構建嚴謹的數學模型，並探討其理論收斂性。例如，對於PSO算法，我們將分析其全局最優解和局部最優解的吸引子特性；對於ACO算法，我們將探討其馬爾可夫鏈模型和解的概率分布演化。理解這些理論基礎，有助於我們更準確地把握算法的性能邊界和潛在改進方嚮。 解空間分析與復雜度評估： 麵對不同類型的問題，其解空間的特性韆差萬彆。本書將介紹如何對問題的解空間進行分析，理解其凸性、平滑度、多模態性等特徵，從而選擇最適閤的算法。同時，我們將討論智能優化算法的計算復雜度，以及如何通過理論分析和實驗評估來預測其在不同規模問題上的錶現。 算法參數的敏感性分析與自適應調整： 智能優化算法的性能往往高度依賴於其參數設定。我們將深入研究關鍵參數（如種群大小、交叉概率、變異概率、慣性權重、信息素揮發率等）對算法收斂速度和解質量的影響，並介紹一些自適應參數調整策略，使得算法能夠根據搜索過程的反饋信息自動調整參數，提高魯棒性和效率。 第三部分：智能優化算法在各領域的廣泛實踐 理論的最終目的是服務於實踐。在本部分，我們將聚焦於智能優化算法在眾多熱門領域的實際應用案例。 工程設計與優化： 從結構優化、路徑規劃到電力係統調度，智能優化算法在解決復雜的工程問題中大放異彩。我們將展示如何利用PSO算法優化機器人手臂的運動軌跡，如何利用ACO算法設計高效的通信網絡拓撲，以及如何利用GA算法進行最優的材料配方設計。 機器學習與數據挖掘： 智能優化算法在機器學習模型的訓練和參數調優中扮演著至關重要的角色。我們將探討如何利用GA算法進行特徵選擇，如何利用PSO算法優化神經網絡的權重，以及如何利用ACO算法進行聚類分析。 金融建模與風險管理： 在瞬息萬變的金融市場，智能優化算法為投資組閤優化、風險評估和欺詐檢測提供瞭強大的工具。我們將分析如何利用演化算法構建最優的股票投資組閤，如何利用群體智能算法預測市場趨勢，以及如何利用模擬退火算法進行異常檢測。 生物信息學與藥物研發： 復雜生物係統的建模和分析，如蛋白質摺疊、基因序列比對以及藥物分子篩選，是智能優化算法的另一個重要應用領域。我們將介紹如何利用GA算法解決蛋白質摺疊的三維結構預測問題，以及如何利用PSO算法加速藥物分子篩選過程。 其他前沿應用： 除上述領域外，本書還將觸及智能優化算法在人工智能、運籌學、計算機視覺、自然語言處理等更多前沿領域的應用，為讀者提供更廣闊的視野。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有紮實的理論基礎，又不乏生動的實踐案例，力求理論指導實踐，實踐反哺理論。 算法普適性強： 覆蓋瞭當前主流的智能優化算法，並注重算法的通用性和可遷移性。 案例分析詳實： 提供的案例覆蓋多個學科領域，詳細闡述算法的應用流程、關鍵步驟和效果評估。 語言通俗易懂： 采用清晰流暢的語言，避免過多的專業術語，使不同背景的讀者都能輕鬆理解。 啓發性思考： 鼓勵讀者在掌握基本算法的基礎上，主動思考算法的創新與改進，開啓智能優化新紀元。 本書適閤於計算機科學、人工智能、自動化、工程技術、應用數學等相關領域的在校學生、研究人員、工程師以及對智能優化技術感興趣的廣大讀者。通過學習本書，您將能夠深入理解智能優化算法的原理，掌握其應用方法，並能夠將其有效地應用於解決實際問題，為您的學習和工作帶來革新性的提升。

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這本書，[**現代流體力學中的非綫性動力學**]，無疑是一本寫給那些對湍流和復雜流態心存敬畏的學者的著作。它的視角極其獨特，並沒有過多糾纏於傳統的納維-斯托剋斯方程的解析解（這本來就很難），而是聚焦於如何利用非綫性動力學的工具來理解流體中的不穩定性、渦鏇結構的産生與消亡，以及相空間中的吸引子行為。作者巧妙地引入瞭[**模態分解技術**]，如POD（Proper Orthogonal Decomposition），並結閤高維相空間的相圖分析，來揭示宏觀流場背後的低維動力學本質，這是一種極其優雅的降維思想。書中對[**洛倫茲吸引子**]在氣象和流體力學中的類比和應用進行瞭深入的探討，這些內容使得原本抽象的動力學概念，通過流動的例子變得鮮活起來。閱讀過程中，我時常需要停下來，仔細迴味那些關於混沌、分岔和奇異吸引子的論述，它極大地拓寬瞭我對“復雜性”的認知邊界。

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這本新近讀到的關於[**隨機過程與隨機係統**]的書籍，可以說在理論深度和應用廣度上都給我帶來瞭極大的震撼。作者對於隨機微分方程的講解極其透徹，從基礎的Wiener過程的構造，到更復雜的Itô積分的定義與性質，每一步的數學推導都嚴謹而不失清晰，即便是對於初次接觸隨機分析的讀者，也能通過大量的例子和圖示，逐步建立起對高維隨機係統的直觀理解。尤其值得稱贊的是，書中對馬爾可夫鏈在不同狀態空間上的遍曆性、平穩分布的求解方法進行瞭非常詳盡的闡述，並將其巧妙地與實際工程中的可靠性分析和性能評估相結閤。我特彆喜歡作者在處理[**隨機控製**]問題時，引入的動態規劃原理和漢密爾頓-雅可比-貝爾曼（HJB）方程的求解思路，這不僅是對經典最優控製理論的補充，更是為處理現實世界中不確定性因素下的決策製定提供瞭強有力的數學工具。讀完後，我感覺自己對係統建模的理解上瞭一個新的颱階，不再局限於確定性的假設，而是能夠更加靈活和真實地處理現實世界中固有的隨機性。

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初讀這本[**復雜網絡理論及其信息傳播建模**]時，我主要關注的是它如何處理現實世界中錯綜復雜的連接結構。作者從圖論的基礎概念齣發，係統地介紹瞭小世界網絡、無標度網絡等經典拓撲結構的生成模型和統計特性。然而，真正讓我産生共鳴的是書中關於[**信息擴散和意見形成**]的建模部分。作者沒有采用過於簡化的伯努利過程，而是深入探討瞭基於Sznajd模型和DeGroot模型在不同網絡拓撲下的收斂性與集體行為。書中對[**社群檢測算法**]（如Louvain算法）的性能評估和局限性分析非常到位，結閤大規模社交網絡數據進行的案例研究，直觀展示瞭如何通過識彆網絡結構中的核心社群，來預測信息流動的路徑和阻力。這種將抽象的數學結構與具體的人類社會行為緊密結閤的嘗試，使得這本書不僅具有深刻的理論價值，更在理解現代社會信息生態方麵具有很強的現實指導意義。

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我近期拜讀的這本關於[**有機閤成化學中的不對稱催化**]的專著，簡直是化學傢們手中必備的“閤成路綫寶典”。作者的敘事方式極具條理性和邏輯性，他不是簡單地羅列反應，而是將整個領域的發展脈絡清晰地勾勒齣來，從早期Sharpless環氧化反應的裏程碑意義，到近年來發展迅猛的金屬有機骨架（MOF）催化劑在選擇性活化C-H鍵中的應用，都進行瞭詳盡的梳理。特彆是關於[**手性配體的設計原理**]部分，書中通過分子軌道理論和空間位阻分析，解釋瞭催化劑如何實現對映選擇性控製的微觀機製，配圖質量極高，對於理解立體化學是莫大的幫助。這本書最令人稱道之處在於，它不滿足於現有的成熟方法，而是大量引用瞭最新的研究成果，重點分析瞭未來可能突破的方嚮，例如光催化在構建手性中心方麵的潛力。對於渴望掌握如何精準控製分子三維結構的研究人員而言，這本書提供瞭理論基礎和前沿視野的雙重支撐。

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我最近翻閱的這本[**高級並行計算架構與優化**]的教材，簡直是為計算機係統工程師量身定做的一本“武功秘籍”。它沒有停留在對通用並行處理器的錶麵介紹，而是深入挖掘瞭從底層硬件設計理念到上層軟件編程範式的整個體係。書中對內存一緻性模型（如Sequential Consistency, TSO, PSO）的剖析細緻入微，配閤生動的硬件模擬案例，讓我清晰地理解瞭緩存一緻性協議（如MESI及其變種）在提升多核性能中的核心作用。更讓我眼前一亮的是關於[**GPU異構計算**]部分的講解，作者不僅詳細描述瞭CUDA/OpenCL的模型，更重要的是，他提供瞭一整套針對不同數據並行度問題的性能調優策略，比如如何有效利用共享內存、避免綫程發散以及管理全局內存的訪問模式。這種理論與實踐緊密結閤的寫作風格，使得書中的代碼示例和性能分析數據具有極高的參考價值。對於希望構建超大規模並行算法，並能深入到指令級優化層麵的讀者來說，這本書無疑是極佳的參考資料。

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挺不錯的一本介紹遺傳算法基本原理的小冊子

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挺不錯的一本介紹遺傳算法基本原理的小冊子

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畢設

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比較基礎，非常適閤入門。想瞭解遺傳算法的基本原理和做法，本書可以作為第一本。

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畢設