非数值并行算法 第2册 遗传算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘 勇等

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页数:0

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出版时间:1995-1

价格:18.0

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isbn号码:9787030043450

丛书系列:计算方法丛书

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• 算法
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《非数值并行算法 第2册：遗传算法》 本书深入探讨了遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）这一强大的启发式搜索技术，以及它在非数值问题中的并行化应用。遗传算法模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，通过迭代地生成和评估候选解，最终收敛到问题的最优或近似最优解。本书不仅详细阐述了遗传算法的基本原理、核心算子（如选择、交叉、变异）和常见的改进策略，更侧重于如何将其高效地应用于大规模、高维度的非数值计算场景。 第一章 绪论：进化计算的魅力与遗传算法的崛起 本章首先勾勒了计算智能的宏大图景，介绍了几类主要的启发式搜索方法，并突出遗传算法在其中的独特性和重要性。我们将追溯遗传算法的起源，介绍其创始人John Holland的思想，并阐释为何在面对复杂、非线性、多模态等传统优化方法难以奏效的问题时，遗传算法能够展现出强大的生命力。本章还会简要对比遗传算法与其他进化计算方法（如进化策略、差分进化）的异同，为读者建立对该领域的初步认知。 第二章 遗传算法的基本原理 本章将深入剖析遗传算法的核心组成部分。我们将详细解释“染色体”和“基因”的概念在解决具体问题时的编码方式，并探讨不同编码策略（如二进制编码、整数编码、实数编码、排列编码）的优缺点及适用场景。接着，本章将详细阐述遗传算法的三大基本算子： 选择算子： 介绍轮盘赌选择、锦标赛选择、排序选择等多种选择策略，分析它们如何模拟自然选择，确保适应度高的个体有更高的概率被选中，并讨论如何避免早熟收敛。 交叉算子： 讲解单点交叉、多点交叉、均匀交叉等操作，阐释交叉如何实现基因的重组和信息的传递，以及不同交叉方式对搜索效率的影响。 变异算子： 阐述位翻转、交换变异、插入变异等，说明变异如何引入新的基因组合，保持种群的多样性，防止陷入局部最优。 此外，本章还将介绍遗传算法的终止条件、种群规模的确定等关键参数，并提供一个基础的遗传算法框架，指导读者如何将其应用于简单的测试问题。 第三章 遗传算法的改进与优化 基础遗传算法虽然强大，但在处理更复杂问题时可能面临收敛速度慢、易陷入局部最优等挑战。本章将聚焦于多种有效的遗传算法改进策略： 自适应遗传算法： 介绍如何根据算法运行过程中种群的进化状态，自适应地调整交叉概率、变异概率等参数，以优化搜索过程。 收敛性增强技术： 探讨多样性保持机制，如精英策略、种群隔离、迁移策略等，这些技术旨在维持种群的多样性，延缓早熟收敛。 多目标遗传算法（MOGAs）： 面对包含多个相互冲突目标的优化问题，本章将介绍Pareto最优概念，并详细讲解NSGA-II、SPEA2等经典的多目标遗传算法。 混合遗传算法： 结合局部搜索算法（如爬山法、模拟退火）与遗传算法，利用遗传算法进行全局搜索，而局部搜索算法则用于精细化搜索，快速收敛到局部最优解。 第四章 非数值问题的遗传算法建模 本章的核心在于指导读者如何将各种非数值问题映射到遗传算法的框架中。我们将重点关注以下几类非数值问题： 组合优化问题： 旅行商问题（TSP）： 讲解如何使用排列编码表示路径，以及适用于TSP的交叉和变异算子（如顺序交叉、部分匹配交叉、逆序变异）。 调度问题（Job Shop Scheduling, Resource Allocation）： 探讨如何设计染色体表示调度方案，并讨论与调度特性相关的编码和算子。 图论问题（图着色、最大团）： 分析如何用图的结构信息构建染色体，以及如何设计相应的算子。 装箱问题（Bin Packing）： 介绍如何用编码表示物品的放置策略，以及如何评估装箱效果。 离散变量优化问题： 特征选择（Feature Selection）： 讲解如何用二进制向量表示特征子集，以及如何设计适应度函数评估特征子集的优劣。 规则学习（Rule Learning）： 探讨如何用遗传算法生成和优化分类规则。 人工神经网络结构搜索（Neuroevolution）： 介绍如何利用遗传算法设计神经网络的拓扑结构和权重。 其他非数值问题： 简要介绍遗传算法在知识发现、模式识别、模糊逻辑控制等领域的应用，为读者提供更广阔的视野。 第五章 遗传算法的并行化实现 在处理大规模非数值问题时，单线程的遗传算法效率可能不足。本章将深入探讨遗传算法的并行化策略，显著提升其计算效率： 并行计算模型： 介绍不同并行计算模型，如共享内存模型（多线程）、分布式内存模型（多进程/MPI）、混合模型。 并行遗传算法（PGA）模型： 主从模型（Master-Slave Model）： 详细讲解此模型中的任务分配、子种群的产生与合并过程。 分布式模型（Island Model/Demographic Model）： 阐述不同“岛屿”之间移民（migration）的策略，以及如何通过移民促进种群间的知识共享。 混合模型： 结合上述模型的优势，设计更高效的并行策略。 并行化中的关键挑战与解决方案： 讨论通信开销、负载均衡、同步问题等，并提出相应的解决技术。 并行遗传算法的应用案例： 通过实际案例展示并行遗传算法在解决大规模非数值问题时的性能提升。 第六章 遗传算法在工程与科学中的应用实例 本章将展示遗传算法在解决实际工程和科学问题中的强大能力，通过具体的案例研究，让读者更直观地理解遗传算法的应用价值。我们将涵盖： 机器人路径规划： 如何利用遗传算法找到复杂环境下的最优路径。 工程设计优化： 例如在结构设计、电路设计等领域的应用。 生物信息学： 如蛋白质折叠、基因序列比对等。 金融建模： 如投资组合优化、交易策略生成。 人工智能领域： 如游戏AI设计、智能体行为优化。 第七章 总结与展望 本章将对全书内容进行回顾与总结，重申遗传算法在非数值并行计算领域的理论意义和实践价值。我们将讨论当前遗传算法研究的前沿热点，如与其他智能算法的融合、深度学习与遗传算法的结合、可解释性遗传算法等，并展望遗传算法在未来更广阔的应用前景。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的遗传算法学习和实践平台，帮助研究人员、工程师和学生掌握解决复杂非数值问题的有效工具。通过理论讲解与实践案例相结合的方式，本书将带领读者领略计算智能的奇妙世界，并激发创新性的研究思路。

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翻开这书的某一章，那种扑面而来的技术深度和广度，让人立刻意识到这不是一本泛泛而谈的入门读物。我花了相当长的时间去消化关于“参数自适应遗传算法”那几节，作者将传统的固定参数设置的局限性剖析得淋漓尽致，并提出了一套动态调整交叉率和变异率的机制，这种主动学习和反馈调节的思想，在非数值优化领域是非常前沿的。书中对于不同遗传算子（如锦标赛选择、等级选择、排序选择）的性能对比分析，用到了大量详实的数据指标，比如收敛速度曲线、最优解的波动范围，而不是仅仅停留在概念描述上。这种数据驱动的论证方式，极大地增强了结论的说服力。另外，书中对“多目标遗传算法”（MOGA）的介绍，特别是帕累托最优解集的识别与维护策略，讲解得尤为精妙。它不仅仅介绍了NSGA-II等经典算法，还探讨了如何在高维空间中有效地保持解的多样性，这对于处理那些没有单一最佳答案的复杂决策问题至关重要。读完这部分，感觉自己的工具箱瞬间充实了许多，对如何处理现实世界中错综复杂的权衡问题有了更深刻的理解。

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我对这本书的排版和细节处理印象深刻，这体现了编者对读者体验的重视。在阅读过程中，我发现很多算法的伪代码部分写得极其规范和清晰，变量命名逻辑严密，几乎可以直接映射到程序代码中。这对于希望快速将理论转化为实践的工程师来说，简直是福音。特别是关于“基因编码方式”的讨论，作者细致地比较了二进制编码、实数编码以及树形编码在不同问题（如函数优化、调度问题）下的优缺点，并给出了选择建议。这种“场景化”的指导，远比单纯罗列编码方法的教科书要实用得多。书中还穿插了一些历史回顾，简要介绍了遗传算法从生物学启发到成为成熟优化工具的发展脉络，这为理解算法的内在逻辑提供了很好的历史背景支撑。阅读时，那种感觉就像是跟随一位经验丰富的大师在实验室里进行研究，他不仅告诉你“怎么做”，更告诉你“为什么这么做”以及“在什么情况下应该改变做法”。这种深度和实用性的完美结合，使得这本书在我的专业参考书架上占据了重要的位置。

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这本书的叙事节奏和内容组织展现出一种内在的韵律感，尤其是关于“混合进化策略”的章节，处理得极为精彩。作者没有将遗传算法视为孤立的工具，而是积极地将其与其他优化方法——比如局部搜索启发式算法（如模拟退火或爬山法）——进行有效融合。书中详细阐述了“Memetic Algorithm”（模因算法）的设计哲学，即如何利用遗传算法的全局探索能力与局部搜索的快速收敛性相结合，以期达到全局最优且收敛效率更高的目标。这种融合的思想极大地拓宽了我们对进化计算潜力的认知。此外，作者在探讨“并行化和分布式遗传算法”时，对计算架构的考量非常到位，不仅仅停留在理论层面，还触及了如何在多核CPU或集群环境中设计高效的通信和同步机制，以最大化并行计算带来的加速效益。这种对计算资源和算法性能之间相互作用的深入分析，显示了作者对现代高性能计算环境的深刻理解。这本书的价值在于，它引导读者跳出单一算法的思维定式，拥抱更加复杂、更贴近真实计算环境的混合优化范式。

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作为一本关于高级算法的著作，我对书中关于“避免早熟收敛”的策略部分给予极高的评价。这是遗传算法实践中一个永恒的痛点，而本书提供了一系列详尽且经过验证的解决方案。从增加种群多样性的方法，如使用大范围的交叉和变异操作，到更精妙的机制，如基于密度的选择压力控制，作者一一进行了详尽的描述和效果评估。特别值得称赞的是，作者探讨了“环境选择”和“等级分层”在维持种群活力方面的作用，这些往往是初级教程中容易被忽略但对算法稳定性至关重要的细节。书中对不同场景下选择和变异率的敏感性测试结果分析得非常透彻，揭示了不同问题的内在结构对算法参数的内在要求。这使得读者在面对一个全新的优化问题时，不再是盲目地尝试参数组合，而是能基于书中提供的洞察力，做出有根据的初步判断。总而言之，这本书的价值不仅在于教授知识，更在于培养读者在面对复杂、非线性、黑箱优化问题时，那种系统性、批判性的科学思维方式。

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这本关于遗传算法的专著，从宏观的理论框架到微观的实现细节，都展现出作者深厚的学术功底与严谨的治学态度。我特别欣赏它在阐述核心概念时的那种循序渐进、层层递进的叙事方式。初读时，那些关于种群初始化、选择压力、交叉变异机制的描述，仿佛打开了一扇通往复杂系统优化世界的大门。作者并没有满足于教科书式的定义堆砌，而是巧妙地引入了大量的实际案例和对比分析，比如在解决旅行商问题（TSP）时的不同编码策略对收敛速度和解的质量产生的微妙影响，这使得抽象的算法概念瞬间变得鲜活和可操作。书中的图示和数学推导部分处理得非常得当，既保证了理论的精确性，又兼顾了读者的理解难度，即便是初次接触优化算法的读者，也能通过细致的图解捕捉到遗传算法的精髓所在。更令人印象深刻的是，作者对“适应度函数”的设计哲学进行了深入的探讨，指出其作为连接问题领域知识与算法本身的桥梁的重要性，这对于我们真正想用遗传算法解决实际工程问题的人来说，是无价的指导。整体来看，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一部指引人探索智能计算奥秘的向导。

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