Applications of Evolutionary Computing寻优计算应用/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Raidl, Gnther R.; Cagnoni, Stefano; Branke, Jrgen

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2004-5

价格:768.40元

装帧:

isbn号码:9783540213789

丛书系列:

图书标签:

• 进化计算
• 寻优算法
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法
• 计算智能
• 自然计算
• 工程应用
• 学术会议
• 计算机科学

进化计算的变革之力：探索在复杂问题求解中的无限可能 一个关于智能算法如何模拟自然选择，开启高效解决方案新纪元的深度解析 我们生活在一个充满挑战的时代，从优化复杂的供应链网络，到设计拯救生命的药物，再到理解浩瀚宇宙的奥秘，人类社会正面临着前所未有的复杂问题。这些问题往往规模庞大、维度极高，并且充斥着非线性关系和不确定性，传统的求解方法常常显得力不从心。然而，自然界自身就孕育着一套极其高效、强大的问题解决机制——进化。而“进化计算”（Evolutionary Computing, EC）正是站在这一自然智慧的肩膀上，通过模拟自然选择、遗传变异和适应度竞争等进化过程，开发出能够解决这些复杂问题的智能算法。 本书并非简单地罗列进化计算的应用案例，而是深入探究其核心思想、关键技术及其在各个前沿领域掀起的变革性浪潮。我们将带领读者穿越由简单个体组成的“种群”如何通过代代相传，在“环境”的筛选下，逐渐演化出满足特定“目标”的“最优解”的迷人旅程。 核心概念的深度剖析：进化计算的基石 要理解进化计算的力量，首先需要掌握其基本原理。本书将从最基础的概念入手，清晰地阐述： 遗传算法（Genetic Algorithms, GA）： 作为进化计算最经典和广为人知的代表，我们将详细解析其核心组成部分：染色体（表示潜在解决方案的编码）、种群（一组染色体）、选择（根据适应度选择优良个体）、交叉（模拟基因重组）和变异（引入新的基因组合）。我们将探讨不同编码方式（如二进制编码、实数编码）的优劣，以及各种选择策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择）如何影响算法的收敛速度和全局搜索能力。 进化策略（Evolution Strategies, ES）： 与遗传算法侧重于离散空间的搜索不同，进化策略更擅长于连续空间的优化。本书将深入讲解其独特的变异机制（如高斯噪声扰动）以及自适应策略（如通过个体自身调整变异率），揭示其如何在无导数信息的优化问题中展现出卓越的性能。 差分进化（Differential Evolution, DE）： 作为一种简单而强大的全局优化算法，差分进化通过向量差来生成新的候选解，其简洁的数学模型使其易于理解和实现。我们将详细分析其几种经典的变异策略（如DE/rand/1/bin, DE/best/1/exp）以及它们在不同类型问题上的表现差异。 遗传规划（Genetic Programming, GP）： 遗传规划将算法的“染色体”视为程序树，使其能够自动生成和优化计算机程序，而不仅仅是参数。本书将深入探讨遗传规划如何进行程序结构的演化，如何定义和评估程序的适应度，以及它在自动编程、模型发现等领域的巨大潜力。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 尽管在某些分类中PSO不被严格视为EC的成员，但其模仿鸟群觅食行为的群体智能思想与EC有异曲同工之妙。我们将分析PSO如何通过个体经验和群体经验的结合进行搜索，探讨其参数设置对性能的影响。 除了上述核心算法，本书还将涵盖其他重要的进化计算技术，如协进化（Coevolution）、多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithms, MOEA），以及混合进化计算方法（Hybrid ECs），通过与其他优化技术的结合，进一步提升搜索效率和解的质量。 跨领域的深度应用：进化计算如何驱动创新 进化计算的强大之处不仅在于其理论框架，更在于其在解决现实世界复杂问题上的广泛适用性。本书将聚焦于进化计算在以下关键领域的变革性应用： 工程设计与优化： 结构设计： 飞机机翼的空气动力学优化，桥梁结构的轻量化设计，汽车车身的外观与性能优化，都可通过进化算法高效求解。本书将分析进化算法如何处理高维度的设计变量和多重约束条件，找到满足强度、重量、阻力等多个目标的最佳设计方案。 电路设计： 模拟电路的参数优化，数字电路的逻辑综合，射频电路的性能调优，进化算法能够探索海量的设计空间，发现传统方法难以触及的创新设计。 制造过程优化： 机器人路径规划，生产调度，刀具路径生成，零件排布，这些复杂的组合优化问题，进化算法能够显著提高生产效率，降低成本。 机器学习模型优化： 超参数调优： 深度学习模型的海量超参数，如学习率、批量大小、正则化强度等，其组合影响巨大。进化算法能够高效地搜索最优超参数组合，显著提升模型的性能。 特征选择与提取： 从高维数据中选取最具代表性的特征，或学习新的、更有效的特征表示，进化算法能够自动完成这一过程，避免人工干预，减少模型的过拟合。 神经网络结构搜索（NAS）： 自动设计具有最优性能的神经网络架构，避免了依赖专家经验的繁琐过程。本书将探讨进化算法在NAS中的应用，以及如何生成性能卓越的卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。 生物信息学与药物研发： 蛋白质结构预测： 模拟蛋白质折叠过程，预测其三维结构，是理解生命活动和设计新药物的关键。进化算法在此类高维、复杂的能量最小化问题中扮演着重要角色。 基因序列分析： 寻找基因序列中的模式，进行进化树的构建，进化算法提供了强大的分析工具。 药物分子设计： 寻找具有特定药理活性的分子结构，优化药物的效力和安全性，进化算法能够加速这一探索过程。 金融建模与投资策略： 投资组合优化： 在风险可控的前提下，最大化投资回报。进化算法能够处理复杂的资产相关性，找到最优的资产配置比例。 交易策略的开发： 自动生成和优化股票、外汇等交易策略，适应不断变化的市场环境。 风险管理： 建立更精确的风险模型，预测和规避金融风险。 人工智能与机器人学： 机器人控制： 优化机器人的运动轨迹，学习复杂的操作技能，使其能够在未知环境中自主导航和执行任务。 智能体行为学习： 训练多智能体系统协同工作，解决协作或对抗性问题，如自动驾驶中的多车协同，或游戏中的智能对手。 模式识别与图像处理： 进化算法可以用于优化图像分割、目标检测、人脸识别等算法的性能。 其他新兴领域： 能源系统优化： 优化电力调度，智能电网的控制，可再生能源的整合。 环境保护： 优化资源分配，预测环境变化，制定减排策略。 交通系统规划： 优化交通流量，减少拥堵，规划最优的公共交通路线。 面临的挑战与未来展望：进化计算的持续演进 尽管进化计算在众多领域取得了辉煌成就，但其发展并非一帆风顺。本书还将审视当前进化计算面临的一些关键挑战，包括： 计算成本： 进化算法的迭代过程往往需要大量的计算资源，尤其是在处理大规模问题时。 收敛性与多样性： 如何平衡算法的收敛速度与种群的多样性，避免过早陷入局部最优解。 参数调优： 许多进化算法对参数设置敏感，不恰当的参数选择可能导致性能下降。 解释性： 进化算法生成的解决方案有时难以解释其背后的机制，限制了其在某些领域的广泛应用。 最后，本书将展望进化计算的未来发展方向。随着计算能力的提升和理论研究的深入，进化计算正朝着更高效、更鲁棒、更具通用性的方向发展。我们将探讨计算智能、机器学习与进化计算的融合，以及进化算法在人工智能、大数据、量子计算等新兴技术领域的潜在机遇。 本书的价值所在： 理论与实践并重： 既深入剖析了进化计算的核心理论，又提供了丰富的实际应用案例，帮助读者构建完整的知识体系。 启发创新思维： 通过对进化计算原理的深入理解，读者能够掌握一种强大的问题解决工具，并将其创造性地应用于自身的研究和工作领域。 引领前沿探索： 本书不仅回顾了进化计算的经典成果，更展望了其未来的发展趋势，为研究者和从业者提供了宝贵的参考。 无论您是计算机科学、工程学、生物学、经济学，还是任何需要解决复杂优化问题的领域的研究者、工程师或学生，本书都将为您打开一扇通往进化计算无限可能的大门，助您掌握模拟自然选择的强大智慧，为解决当今世界最棘手的挑战提供新的思路和方法。

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