Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Coley, David A

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:1999-1

价格:249.00元

装帧:HRD

isbn号码:9789810236021

丛书系列:

图书标签:

• 科技
• 遗传算法
• 优化算法
• 人工智能
• 机器学习
• 科学计算
• 工程应用
• 进化计算
• 算法设计
• Python
• MATLAB

图书简介： 书名：《Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers》 内容聚焦： 本书旨在为科研人员和工程师提供一个全面、深入且实用的指南，用以理解和应用遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）解决复杂的优化问题。本书的重点在于构建坚实的理论基础，并展示如何将这些算法有效地转化为解决实际工程和科学挑战的工具。 第一部分：理论基石与算法原理 (Foundations and Core Principles) 本书伊始，将详细介绍优化问题的基本概念，区分局部最优解与全局最优解的差异，为后续引入启发式搜索算法奠定基础。随后，深入剖析遗传算法的起源、发展历程及其在全局优化领域的核心地位。 我们将详细阐述遗传算法的五大核心要素： 1. 编码与表示 (Encoding and Representation): 探讨如何将待优化问题的解空间映射到染色体（即基因串）结构上。这包括二进制编码、实数编码、排列编码等，并分析不同编码方式对算法性能的影响。 2. 适应度函数设计 (Fitness Function Formulation): 强调适应度函数是引导搜索过程的关键。我们将教授如何根据具体问题（如最小化成本、最大化效率）构建准确、有效且计算成本可接受的适应度函数。 3. 选择机制 (Selection Operators): 深入解析选择操作的数学原理和实际应用，涵盖轮盘赌选择（Roulette Wheel）、锦标赛选择（Tournament Selection）和精英保留策略（Elitism）。重点讨论这些方法如何平衡“探索”（Exploration）与“利用”（Exploitation）之间的矛盾。 4. 遗传操作 (Genetic Operators): 详细介绍交叉（Crossover）和变异（Mutation）操作。对于交叉，我们将分析单点、多点、均匀交叉等不同模式，并讨论其对信息交换和种群多样性的作用。对于变异，将探讨其在防止早熟收敛和维持种群活力方面的关键作用。 5. 终止条件与收敛性分析 (Termination Criteria and Convergence): 讨论如何判断算法何时达到满意的解，以及如何从理论上评估算法的收敛特性。 第二部分：算法的工程化实现与实践 (Engineering Implementation and Practice) 理论学习之后，本书将转向实际应用层面。重点在于指导读者如何从零开始构建一个鲁棒的遗传算法求解器。 参数调优 (Parameter Tuning): 遗传算法的性能极度依赖于关键参数的设置，如种群大小、交叉率、变异率。本书提供了一套系统化的方法论和经验法则，用于在不同问题类型中优化这些参数，确保算法的稳定性和效率。 混合算法与改进策略 (Hybridization and Advanced Strategies): 认识到标准遗传算法（SGA）的局限性后，本书介绍了多种提高效率和精度的进阶技术。这包括与局部搜索算法（如爬山法、模拟退火）结合的混合遗传算法（Memetic Algorithms），以及引入学习机制的自适应遗传算法（Adaptive GAs）。 处理约束问题 (Handling Constraints): 许多工程优化问题都带有复杂的约束条件（等式或不等式）。本书专门辟章节探讨惩罚函数法、约束处理选择法以及专门为处理约束而设计的编码方案。 第三部分：跨领域应用案例分析 (Cross-Domain Application Case Studies) 为了巩固读者的理解，本书精选了一系列具有代表性的科学与工程优化问题，并使用遗传算法进行求解： 1. 工程设计优化 (Engineering Design Optimization): 结构拓扑优化： 运用GA寻找材料分布最优方案，以满足强度和刚度要求。 机械系统参数优化： 针对发动机控制参数、机器人路径规划等问题的多目标优化。 2. 调度与资源分配 (Scheduling and Resource Allocation): 旅行商问题（TSP）的变体： 展示GA如何有效处理大规模组合优化问题。 生产流程调度： 最小化生产周期或空闲时间。 3. 机器学习与数据科学中的应用 (ML and Data Science Applications): 特征选择 (Feature Selection): 利用GA筛选出对模型预测贡献最大的特征子集。 神经网络结构搜索（NAS）： 使用GA优化网络层数、连接方式等超参数配置。 面向读者： 本书适合具有一定线性代数、概率论和基础编程知识的硕士研究生、博士研究生、应用数学人员、以及需要解决复杂非线性优化问题的工业界工程师。它不仅是理论参考书，更是一本强调实践操作和问题解决能力的工具书。通过详尽的代码示例和案例分析，读者将能够自信地将遗传算法应用于自身的科研和工程挑战中。

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这本书在介绍遗传算法的基本概念时，使用了非常详尽且易于理解的方式。它没有直接跳入复杂的数学模型，而是通过大量的实际案例和直观的图表，帮助初学者建立起对搜索空间、适应度函数以及选择、交叉、变异等核心算子运作机制的清晰认知。尤其值得称赞的是，作者在解释原理时，常常穿插一些历史背景和发展沿革，这使得整个学习过程不仅仅是机械地记忆公式，更像是跟随算法思想的演进轨迹进行一次探索。书中对于“编码”策略的讨论尤为深入，从经典的二进制编码到更适用于工程问题的实数编码和排列编码，每一种都配有清晰的适用场景分析和潜在陷阱的预警，这对于真正想要将遗传算法应用于实际工程问题的读者来说，是极其宝贵的第一手经验。这种循序渐进、注重实践基础的讲解风格，极大地降低了入门的门槛，让人感觉这本书是为那些渴望从“知道遗传算法是什么”到“能够有效使用遗传算法”的工程技术人员量身定制的。

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阅读这本书的体验，很大程度上取决于作者在“科学性”与“工程性”之间拿捏的火候。它没有止步于理论的完美阐述，而是花费了大量的篇幅来讨论算法在真实世界中可能遇到的各种“脏数据”和“不完美”的约束条件。例如，书中深入探讨了如何处理多目标优化问题时的Pareto前沿识别与维护，这部分内容的处理非常成熟，不仅仅给出了NSGA-II这类标准算法的流程，更着重分析了参数设置对收敛性和解集分布的影响，这一点在很多纯理论书籍中是缺失的。此外，对于大规模问题的可扩展性，作者也并未回避，提出了诸如混合算法、岛屿模型等高级策略，并且非常坦诚地指出了这些策略在计算成本和实现复杂度上的权衡。这种务实的态度，让这本书超越了一般的教科书范畴，更像是一本资深工程师的心得备忘录，充满了对实际应用中“坑点”的深刻洞察。

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这本书的排版和图示设计绝对是一大亮点，它极大地提升了阅读的舒适度和理解效率。对于涉及到复杂流程和状态转换的算法部分，作者采用的流程图和伪代码都极其清晰、简洁，并且字体和间距的选取都非常考究，长时间阅读也不会感到疲劳。特别是对于那些描述算法收敛轨迹的二维或三维图例，它们不仅仅是简单的曲线展示，而是辅以详细的注释来标记关键的迭代点，使得读者可以清楚地追踪到算法是如何在搜索空间中“跳跃”和“改进”的。这种对视觉呈现的重视，在技术书籍中是难能可贵的。它让那些原本抽象的迭代过程，变得触手可及，极大地加速了对算法动态行为的理解。

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本书的结构安排极具逻辑性，它仿佛设计了一张网，将遗传算法的各个组成部分精妙地串联起来。最让我印象深刻的是其对“参数调优”这一世纪难题的处理方式。作者没有简单地给出几个“推荐值”，而是构建了一个框架，指导读者理解不同参数（如种群大小、交叉率、变异率）之间的相互作用及其对搜索过程的影响机制。通过引入一些统计学工具和可视化方法，帮助读者建立起对“种群多样性”和“早熟收敛”之间动态平衡的直观感受。这种从宏观到微观、再到反馈调优的闭环学习路径，使得读者在掌握算法核心后，能够迅速进入到问题解决的实践阶段。读完关于参数控制的一章后，我感觉自己不再是被动地试错，而是有了一套系统的方法论来指导我的每一次算法配置。

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我特别欣赏作者在收尾部分对遗传算法局限性的坦诚剖析。很多介绍性读物往往在取得一些成功案例后便戛然而止，留下一种“万能算法”的错觉。然而，这本书非常负责任地指出了遗传算法在处理某些特定类型问题时，例如高精度要求、解空间高度平坦或约束条件极其复杂的场景下，可能表现不佳的原因，并预示了它们可能需要与其他优化技术（如局部搜索方法）结合的必要性。这种对算法的“敬畏之心”和清醒认识，使得读者能够带着更成熟的心态去面对未来的工程挑战。它教会我们的，不仅是如何使用遗传算法，更是何时应该选择它，以及何时需要寻求替代方案，这体现了作者深厚的学术素养和丰富的工程经验。

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