群智能优化算法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:雷秀娟

出品人:

页数:447

译者:

出版时间:2012-8

价格:85.00元

装帧:

isbn号码:9787030346278

丛书系列:

图书标签:

群体智能
算法
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计算机
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具体描述

《群智能优化算法及其应用》编著者雷秀娟。

《群智能优化算法及其应用》内容提要：本书以群智能优化算法中的粒子群优化(]Particle Swarm Optimization，PSO)算法为主线，着重阐述了PSO算法的基本原理、改进策略，从解空间设计、粒子编码以及求解流程等方面进行了详细设计与阐述，对蚁群优化(Ant Colony Optimization，AC0)算法、人工鱼群(Artificial FisbSchool AFS)算法以及新颖的人工蜂群(Artificial Bee Colony，ABC)算法和细菌觅食优化(Bactena Foragmg Optimization，BF0)算法等群智能优化算法也做了简要介绍，结合群智能优化机理，对PPI网络的功能模块聚类分析问题进行模型构建和算法设计，是本书的特色所在。

本书可作为人工智能、计算机科学、管理科学、系统工程、自动化、生物信息学等专业高年级本科生、研究生和教师的参考书，也可供理工科其他专业的师生参考，还可供从事优化领域的科技人员阅读和参考。

《群智能优化算法及其应用》本书是一部系统深入探讨群智能优化算法的专著，旨在为读者提供一个全面且实用的学习平台。书中不仅详细阐述了各类经典与前沿的群智能优化算法原理，还着重分析了它们在解决实际复杂问题时的有效性和优越性。第一部分：群智能优化算法理论基础本部分将引领读者进入群智能优化算法的迷人世界。首先，我们将追溯群智能的概念起源，探讨其在自然界中的生物群体行为，例如鸟群觅食、蚁群协作、鱼群游动等，揭示这些看似简单的个体行为如何通过相互作用涌现出复杂的集体智能。随后，我们将深入剖析群智能优化算法的核心思想：强调分布式控制、自组织、涌现性以及在无中央协调下的协同工作能力。接下来，我们将逐一介绍几种具有代表性的群智能优化算法，并从理论层面进行深入分析。蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）: 我们将详细讲解ACO的基本原理，包括信息素的产生、更新机制以及蚂蚁的搜索策略。重点阐述其在解决组合优化问题，特别是路径搜索问题上的强大能力，并探讨其变种算法，如最大最小蚁群优化（MMAS）和改进型蚁群优化（IACO）等。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）: 本节将深入剖析PSO的动力学模型，包括粒子在搜索空间中的速度和位置更新方程，以及惯性权重、认知和社会学习因子等关键参数的作用。我们将探讨PSO的收敛性、多样性维持以及如何通过改进PSO（如混沌PSO、自适应PSO）来增强其性能。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）: ABC模拟蜜蜂采蜜行为，通过“工蜂”、“侦察蜂”和“观察蜂”的角色分工来寻找最优解。我们将详细解析ABC的算法流程，包括雇佣蜂阶段、观察蜂阶段和侦察蜂阶段，并分析其在函数优化和工程应用中的表现。灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）: GWO基于灰狼的捕食等级和社会等级来设计搜索策略，其通过“Alpha”、“Beta”、“Delta”和“Omega”四种角色的协作来包围和捕食猎物，从而实现优化。我们将详细阐述GWO的包围、捕食和搜索阶段，并探讨其在求解复杂优化问题上的潜力。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）: WOA模拟了座头鲸的捕食行为，特别是其“泡泡网捕食”策略，通过螺旋上升和收缩包围来寻找最优解。我们将详细解析WOA的三个主要操作：追捕猎物、螺旋更新位置和泡泡网捕食，并分析其在处理高维和复杂问题上的优势。其他新兴算法: 除了上述经典算法，我们还将介绍一些近年提出的具有潜力的群智能优化算法，如麻雀搜索算法（SSA）、蝴蝶优化算法（BOA）、兔群算法（RA）等，简要阐述其基本思想和特点。在理论分析的同时，本书将特别强调算法的数学建模、收敛性分析、参数敏感性研究以及与其他优化算法的比较，帮助读者建立扎实的理论基础，并能深入理解各类算法的优缺点。第二部分：群智能优化算法在各领域的应用本部分将聚焦于群智能优化算法的实际应用，展示其在解决现实世界中的复杂问题时的强大效能。我们将通过大量的案例分析，引导读者理解如何将抽象的算法原理转化为具体的解决方案。工程优化: 结构设计与优化: 探讨如何利用群智能算法优化桥梁、建筑、航空航天器等结构的尺寸、形状和材料布局，以实现轻量化、高强度和低成本。例如，使用PSO优化桁架结构的节点位置和杆件截面；利用ACO解决输电线路塔架的布局问题。机器人路径规划: 分析如何运用 ACO、PSO 或 GWO 来解决机器人（如无人机、AGV）在复杂环境中进行最优路径规划的问题，确保避障、缩短行程或降低能耗。生产调度与资源分配: 介绍如何使用群智能算法解决制造、物流、交通等领域的生产调度问题，优化生产线排班、任务分配、车辆调度等，提高资源利用率和整体效率。电力系统优化: 探讨群智能算法在电力系统中的应用，例如最优潮流计算、发电机组组合优化、配电网拓扑优化、储能系统调度等，以提高电力系统的稳定性和经济性。通信网络优化: 分析如何利用群智能算法优化无线传感器网络（WSN）的节点部署、能量收集路径规划、数据路由等，延长网络寿命，提高通信质量。机器学习与数据挖掘: 特征选择: 介绍如何将群智能算法应用于机器学习模型中的特征选择，从而提高模型的泛化能力和训练效率，例如利用 PSO 寻找最优的特征子集。参数调优: 探讨如何利用群智能算法对机器学习模型（如神经网络、支持向量机）的关键参数进行全局优化，以获得更好的模型性能。聚类分析: 分析如何将群智能算法应用于无监督学习中的聚类问题，例如利用 ABC 寻找最优的聚类中心。分类与回归: 演示群智能算法如何辅助构建更有效的分类器或回归模型。其他交叉领域: 金融建模与投资组合优化: 探讨如何利用群智能算法进行股票市场预测、风险管理以及最优投资组合的构建。生物信息学: 分析群智能算法在基因序列比对、蛋白质结构预测等生物信息学问题中的应用。图像处理与计算机视觉: 介绍群智能算法在图像分割、目标识别、特征提取等方面的应用。交通流优化与信号灯控制: 探讨如何利用群智能算法优化城市交通流，缓解交通拥堵，提高通行效率。在每个应用案例中，本书都将遵循问题建模——算法选择与设计——实现与仿真——结果分析与讨论的逻辑，力求让读者清晰地理解算法的应用过程和价值。第三部分：算法改进与未来发展趋势为了应对日益复杂和多样的优化问题，算法的改进与创新是必不可少的。本部分将探讨群智能优化算法的进一步发展方向。混合算法: 探讨如何将群智能算法与其他优化方法（如确定性算法、进化算法、模拟退火等）相结合，形成混合算法，以取长补短，获得更优的性能。多目标优化: 介绍如何将群智能算法扩展到解决多目标优化问题，即同时优化多个相互冲突的目标，并探讨相关的算法（如MOPSO, MOACO）。动态与分布式优化: 讨论群智能算法在处理环境不断变化的动态优化问题以及在分布式计算环境下的应用。理论分析与新算法设计: 强调对现有算法进行更深入的理论分析，从而指导新一代群智能优化算法的设计，例如研究启发式算法的潜在理论基础，探索新的群体行为模式。与其他学科的交叉: 展望群智能优化算法与其他新兴技术，如深度学习、强化学习、区块链等领域的交叉融合，以及可能产生的新的应用方向。本书特点: 内容全面: 涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛内容。理论与实践结合: 深入的理论分析与丰富的实际案例相结合，注重读者的理解和应用能力。结构清晰: 按照逻辑顺序组织内容，层层递进，易于学习。图文并茂: 配有大量的图表和算法流程图，辅助理解。面向读者: 适合计算机科学、人工智能、自动化、运筹学、工程科学等领域的科研人员、研究生及高年级本科生，也可作为相关领域从业人员的参考手册。通过本书的学习，读者将能够深刻理解群智能优化算法的原理，掌握其设计与实现方法，并能灵活运用它们来解决实际工作和研究中遇到的各类复杂优化问题，为未来的技术创新和问题解决提供有力的工具和思想。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

书比较厚，内容充实，参考文献比较多，佩服作者博览群书的毅力！ “群体智能在不存在集中控制并缺少局部信息和模型的情况下，为解决复杂分布式问题提供了思路。” “智能计算也称为计算智能，就是借用自然界和生物界规律的启迪，根据其原理模仿设计求解问题的算法，包括遗传算...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术深度和广度令人印象深刻，它似乎涵盖了近二十年来该领域内所有主流和一些新兴的优化范式。对我而言，最大的收获在于它对“混合策略”的论述。作者并没有固守单一算法的纯粹性，而是花费了显著的篇幅探讨如何将不同群智能算法的优势进行巧妙结合，以期达到“1+1>2”的效果。这种跨算法的融合思维，是当前人工智能研究的热点，也是难点。书中对“自适应参数调整”的讨论尤其深刻，它不再把参数视为固定输入，而是将其内化为算法探索过程的一部分，这体现了作者对算法鲁棒性研究的深刻洞察。全书结构紧凑，逻辑链条清晰无比，从底层原理到高级应用场景的过渡自然流畅，没有明显的割裂感。对于希望系统性掌握该领域理论框架，并致力于前沿课题研究的人士来说，这本书绝对可以作为核心参考资料长期珍藏，它的信息密度和思想穿透力都达到了一个很高的水准。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当引人注目，那种深邃的蓝色调，加上一些抽象的、类似神经元连接的图案，一下子就抓住了我的眼球。我一直对人工智能的前沿领域抱有浓厚的兴趣，尤其是那些涉及“群体智慧”的概念，总觉得里面蕴含着对未来复杂系统解决之道。翻开扉页，前言部分虽然篇幅不长，但作者的笔触非常清晰，他没有急于抛出复杂的数学公式，而是先用生动的比喻阐述了群体智能与传统优化方法的本质区别，这种由宏观到微观的引导方式，极大地降低了初次接触者的门槛。我尤其欣赏其中关于“自组织”现象的描述，作者似乎非常擅长将生物界中那些看似随机的互动，巧妙地映射到算法的迭代过程，让人在阅读时仿佛能“看见”那些粒子或蜂群是如何一步步收敛到最优解的。后续章节对经典算法的剖析，也处理得恰到好处，既保证了理论的严谨性，又处处留有可供实践的接口，不像有些教科书那样晦涩难懂，让人望而却步。对于我这种希望将理论应用于实际工程问题的读者来说，这种平衡感是极其珍贵的。这本书无疑为我打开了一扇深入理解非线性优化世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

阅读此书的体验，与其说是学习，不如说是一次对“智能涌现”过程的深度沉浸。作者的语言风格非常具有个人特色，时而严谨得如同冷峻的科学论文，时而又充满了一种对自然界精妙设计的敬畏之情。我特别喜欢书中对“局部最优陷阱”的探讨，作者没有简单地给出跳出陷阱的方法，而是深入分析了导致陷入的原因，并从信息交流机制和多样性维持策略的角度，提出了多维度的解决方案。这种层层递进、多角度审视问题的态度，是我在其他很多文献中未能领略到的。此外，书中的图示部分做得极为出色，那些流线型的流程图和清晰的收敛曲线图，完美地弥补了纯文字描述可能带来的抽象感，让人能直观地把握算法的运行轨迹。这本书的价值在于，它不仅提供了算法的蓝图，更教会读者如何“调试”和“优化”这些蓝图，使其真正适应特定的、充满不确定性的现实场景。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到这本书的时候，心里是有点打鼓的，因为我对数学的敏感度一般，担心里面的算法推导会让我云里雾里。然而，这本书的叙事节奏感出奇地好，它不像一本纯粹的理论专著，更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。最让我惊喜的是，它在介绍每一种新的优化策略时，都会穿插一些非常贴合实际的应用案例，比如在物流路径规划中的应用，或者在神经网络结构搜索中的影子。这些例子并非简单的堆砌，而是深入剖析了算法的核心机制是如何解决特定约束条件的。我记得有一章专门讲到“精英保留策略”在遗传算法中的作用，作者用了一个生动的比喻，将最优个体比作一个“知识火种”，防止了群体在探索过程中因为过度随机化而丢失宝贵的经验。这种将抽象概念具象化的能力，极大地增强了我的理解深度。对于那些渴望将算法知识转化为解决实际工程挑战能力的工程师来说，这本书的实用价值远超其定价。它教会我的不只是“怎么算”，更是“为什么要这么算”的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计展现出一种沉稳而专业的特质，纸张的质感上佳，即使长时间阅读也不会产生明显的视觉疲劳。内容组织上，我认为它采取了一种非常高明的递进结构。它没有一开始就陷入对各种变体的纠缠，而是首先打牢了基础，用大量的篇幅梳理了启发式搜索与精确求解方法的哲学差异。这种宏观的哲学探讨，为后续深入到具体的粒子群、蚁群、布谷鸟搜索等算法时，提供了坚实的认知框架。当我读到关于“参数敏感性分析”的部分时，我发现作者非常细致地讨论了不同环境参数对算法收敛速度和鲁棒性的影响，这在很多同类书籍中是被略去或一带而过的关键环节。正是这种对细节的极致打磨，让这本书摆脱了“泛泛而谈”的嫌疑，真正成为了一本可以反复研读的工具书。它不像某些教材那样只注重算法的展示，而是深入到“算法工程化”的层面，这是我个人非常看重的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

本书好像雷秀娟综述性论文的集合,介绍各种算法较少,重点在这些算法与PSO的结合,拿出一些思想搞毕设这几年还能忽悠忽悠,过两年不知道思路会不会大量重复.

评分☆☆☆☆☆