Parallel Problem Solving from Nature - PPSN VIII pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Yao, Xin (EDT)/ Burke, Edmund (EDT)/ Lozano, Jose A. (EDT)/ Smith, Jim (EDT)/ Merelo-Guervos, Juan J

出品人:

页数:1185

译者:

出版时间:2004-11

价格:1197.80元

装帧:

isbn号码:9783540230922

丛书系列:

图书标签:

• 自然启发式算法
• 并行计算
• 进化计算
• 元启发式算法
• 优化算法
• 生物计算
• 群智能
• PPSN
• 复杂系统
• 人工智能

自然中的并行问题求解：第VIII届会议回顾 本书汇集了在自然启发式计算领域——特别是进化计算——前沿的最新研究成果。它全面展示了在解决复杂、开放性问题时，借鉴自然界高效运作机制的最新进展，以及这些技术在不同学科和实际应用中的突破性表现。本书内容涵盖了从理论基础到算法创新，再到广泛的实践应用，为研究者、工程师和决策者提供了一个深入理解和应用自然启发式方法的宝贵资源。 核心主题与前沿进展 本书的核心在于“自然中的并行问题求解”这一宏大主题，并聚焦于其在进化计算领域的最新实践。进化计算，顾名思义，其灵感来源于生物进化过程中物种的生存、变异、选择和繁殖等过程，通过模拟这些自然现象来设计和优化计算算法。这种方法尤其擅长处理那些传统算法难以解决的复杂、高维、非线性或不确定性问题。 在本届会议（VIII）上，研究者们在以下几个关键领域取得了显著进展： 算法创新与理论发展： 进化策略（Evolution Strategies, ES）： ES是最早也是最经典的进化算法之一。本次会议展示了ES在处理连续优化问题上的进一步优化，包括自适应参数控制策略的改进，使得算法能够更有效地在搜索空间中探索和收敛。例如，针对高维搜索空间的ES变体，通过更精细的变异和重组机制，提高了在复杂函数优化中的效率和鲁棒性。 遗传算法（Genetic Algorithms, GA）： GA模拟了染色体、基因交叉和突变等概念。会议论文深入探讨了GA在离散优化、组合优化问题上的新应用，以及如何通过改进选择压力、交叉策略和变异率来增强其搜索能力。特别是在大规模组合优化问题中，新的GA变体展现出了更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。 差分进化（Differential Evolution, DE）： DE因其简单性、高效性和对参数不敏感的特性而广受欢迎。本次会议关注了DE的自适应变种，能够根据搜索进程动态调整其操作参数。例如，一些新型DE策略通过引入多样性维持机制，有效避免了早熟收敛，并在许多基准测试函数上取得了优异成绩。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）： PSO受鸟群觅食行为的启发，通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找最优解。会议上，研究者们提出了多种PSO变体，旨在提高其在多模态函数优化中的全局搜索能力，以及在动态环境下的适应性。例如，引入认知和社会学习的动态权重调整，以及结合局部搜索策略的PSO，都显示出显著的性能提升。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）： ACO模仿蚂蚁寻找食物路径的行为，通过信息素的累积来指导搜索。本次会议展示了ACO在解决复杂网络问题、路径规划问题上的新进展，包括如何设计更有效的 pheromone 更新规则，以及如何结合其他启发式方法来提高 ACO 的鲁棒性和效率。 其他自然启发式算法： 除了上述主流算法，会议还涵盖了其他各种受自然启发的算法，如人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）、火焰优化算法（Firefly Algorithm）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）等。这些算法在解决特定类型问题时展现出独特的优势，本次会议的研究进一步探索了它们的改进和应用潜力。 多目标优化： 现实世界中的许多问题往往需要同时优化多个相互冲突的目标。本书收录了大量关于多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithms, MOEA）的研究。这包括了如何设计更有效的 Pareto 支配关系判断机制，如何提高算法的收敛性和多样性，以及如何将 MOEA 应用于复杂的工程设计和决策问题。例如，基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）在处理具有大量 Pareto 前沿的复杂问题时表现出色。 并行与分布式计算： “并行”是本书名称的重要组成部分。会议上，大量研究致力于将进化算法及其变体并行化，以充分利用现代多核处理器和分布式计算环境的强大能力。这包括了岛屿模型（Island Model）、并行计算网格（Grid Computing）、GPU加速等技术。并行化不仅可以显著缩短计算时间，还能够提升算法的搜索性能，例如通过不同“岛屿”上的独立种群进行交流和协同进化，可以有效地保持种群多样性并避免陷入局部最优。 混合与集成方法： 进化算法并非孤立存在。本次会议的一个重要趋势是混合和集成方法的研究，即将进化算法与其他算法（如局部搜索算法、机器学习算法、模拟退火算法等）相结合，以发挥各自的优势，弥补不足。例如，将进化算法用于全局搜索，再结合一个高效的局部搜索算法进行精细优化，可以显著提高求解精度和效率。 理论分析与性能评估： 除了算法设计，对进化算法的理论理解和严格的性能评估也得到了高度重视。会议包含了关于算法收敛性分析、搜索空间覆盖率、参数敏感性分析等理论研究。同时，标准化的基准测试函数集和实际应用场景的性能对比，也为评估算法的优劣提供了客观依据。 应用领域的广泛拓展 自然启发式算法的强大能力使其在众多领域得到了广泛应用，本次会议的研究成果也充分体现了这一点： 工程设计与优化： 结构优化： 在航空航天、汽车制造等领域，利用进化算法优化结构的轻量化和强度，是减少材料消耗、提高性能的关键。本书涵盖了结构拓扑优化、参数优化以及材料设计等方面的应用。 机械与电子系统设计： 机器人路径规划、控制系统参数整定、电路设计以及大规模集成电路布局布线等复杂设计问题，都可通过进化算法获得更优的解决方案。 能源系统优化： 智能电网调度、可再生能源系统规划、能源效率优化等，都受益于进化算法在复杂系统建模和优化的能力。 机器学习与人工智能： 特征选择与提取： 在处理高维数据集时，进化算法可用于自动选择最相关的特征子集，从而提高模型的准确性和泛化能力。 模型参数优化： 神经网络、支持向量机等机器学习模型的超参数优化，是提升模型性能的重要环节，进化算法在此发挥了关键作用。 组合优化在AI中的应用： 例如，在自然语言处理的序列标注、在计算机视觉的物体识别等问题中，进化算法可以用来优化复杂的组合结构。 强化学习： 进化算法被用于训练强化学习代理，尤其是在离散动作空间或复杂状态空间的情况下，可以有效指导策略的演化。 生物信息学与计算生物学： 蛋白质结构预测： 预测蛋白质的三维结构是生物学中的一个核心问题，其巨大的搜索空间使得进化算法成为一种有效的求解工具。 基因序列分析： 寻找基因序列中的模式、同源性比对、基因调控网络重建等，都可借助进化算法进行。 药物发现： 优化药物分子结构以提高其疗效和降低副作用，也常常采用进化计算的方法。 经济学与金融学： 投资组合优化： 在金融市场中，利用进化算法平衡风险与收益，构建最优投资组合。 交易策略开发： 自动生成和优化交易策略，以适应不断变化的市場环境。 经济建模与预测： 模拟复杂的经济系统，并对市场趋势进行预测。 运筹学与物流： 车辆路径问题（VRP）： 优化配送路线，减少运输成本和时间。 调度问题： 在生产制造、交通管理等领域，优化资源分配和任务安排。 供应链优化： 优化整个供应链的运营效率。 其他新兴领域： 数据挖掘与知识发现： 从海量数据中发现隐藏的模式和知识。 图像处理与计算机视觉： 图像分割、特征匹配、目标跟踪等。 机器人学： 机器人运动规划、步态生成、群体机器人协调等。 本书的价值与意义 《自然中的并行问题求解 - PPSN VIII》不仅仅是一系列会议论文的集合，它代表了自然启发式计算领域在特定时期内的最高水平和最新思考。本书的价值体现在： 1. 学术前沿性： 汇集了来自全球顶尖研究者的最新研究成果，为读者提供了最前沿的学术视野。 2. 理论与实践结合： 既有严谨的理论分析，也有贴近实际的应用研究，满足不同层次读者的需求。 3. 方法多样性： 全面覆盖了进化计算及其相关领域的各种主流和新兴算法，为问题求解提供了丰富的工具箱。 4. 跨学科价值： 无论您是计算机科学、工程技术、生物科学、金融经济还是其他领域的研究者，都能从中找到解决实际问题的灵感和方法。 5. 教育与启发： 对于初学者，本书提供了理解和学习自然启发式算法的绝佳途径；对于资深研究者，则能激发新的研究思路和合作机会。 通过阅读本书，读者将能够深入理解如何从大自然的智慧中汲取力量，构建更强大、更灵活、更智能的计算解决方案，从而在日益复杂的世界中应对挑战，推动科学技术的进步。

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