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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Hoos, Holger H./ Stutzle, Thomas

出品人:

页数:658

译者:

出版时间:2005-1

价格:$ 101.64

装帧:HRD

isbn号码:9781558608726

丛书系列:

图书标签:

• algorithmic
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• 优化
• 启发式算法
• 局部搜索
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• 元启发式算法
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• 计算机科学

好的，这里有一份关于一本假定名为《超越迭代：非精确优化算法的深度探索》的图书简介，其内容完全不涉及“Stochastic Local Search”： --- 图书简介：《超越迭代：非精确优化算法的深度探索》 导言：新世纪优化范式的重塑 在当代科学、工程及经济决策的复杂性日益增加的背景下，对高效、鲁棒优化方法的渴求从未如此迫切。《超越迭代：非精确优化算法的深度探索》正是在这一背景下应运而生的一部著作。本书并非对经典确定性算法的简单回顾，而是将焦点集中于那些在处理高维、非凸、大规模问题时，展现出卓越实用价值的 非精确优化范式。 本书的核心宗旨在于提供一个全面的理论框架和详实的实证分析，用以理解和应用那些不依赖于梯度信息或不保证收敛于全局最优解，却能在有限时间内提供“足够好”解决方案的算法家族。我们相信，在许多实际应用场景中，计算可行性与时间约束远比理论上的绝对最优重要。 第一部分：基础理论与问题语境重构 本书首先从基础出发，对优化问题进行了一次彻底的语境重构。我们摒弃了对传统凸优化理论的过度依赖，转而探讨“近似最优性”的度量标准、局部最优集的拓扑结构，以及在信息不完全情况下的决策制定。 第1章：高维空间的几何挑战与信息瓶颈 本章深入分析了“维度灾难”对传统搜索方法的冲击，并引入了信息熵、采样效率与解空间覆盖度的关系模型。我们将讨论确定性方法在遇到平坦区域或复杂多模态结构时如何遭遇瓶颈。 第2章：算法效能的非传统度量 我们提出了超越传统收敛速率的评估体系，包括解的鲁棒性（对初始条件的敏感度）、时间-精度权衡曲线（Pareto Frontier of Time vs. Quality），以及算法的并行化潜力。 第3章：元启发式算法的本体论基础 本章追溯了早期启发式思想的哲学根源，将其置于计算复杂性理论的框架下审视。重点分析了“探索（Exploration）”与“开发（Exploitation）”的动态平衡在非精确搜索中的本质差异。 第二部分：演化计算与群体智能的深度剖析 演化算法（Evolutionary Computation, EC）是本书非精确优化篇章的核心。我们不仅关注标准的遗传算法，更深入挖掘了那些模仿生物、物理或社会现象的复杂系统。 第4章：经典遗传算法的局限与现代变体 详细分析了交叉（Crossover）和变异（Mutation）操作在不同编码空间中的适应性。随后，本书引入了自适应参数控制机制，例如基于反馈的变异率调整策略，以克服早熟收敛问题。 第5章：群体动力学与群体智能的协同 本章专注于群集优化（Swarm Intelligence, SI）的最新进展。 粒子群优化（PSO）的记忆机制改进： 引入动态惯性权重与社会-认知学习因子的解耦模型。 蚁群优化（ACO）的路径依赖性分析： 研究信息素衰减模型与图结构对全局搜索的影响，并提出动态信息素放置策略。 第6章：差分演化与矩阵操作的威力 区别于基于概率的搜索，差分演化（Differential Evolution, DE）依赖向量差分进行有效探索。本章详述了DE/current-to-pbest/rand/1等变体的精细调优，特别是在多目标优化（MOO）背景下的应用。 第三部分：模拟与物理过程驱动的优化技术 本部分探讨了从自然界中的物理冷却过程和材料科学中获取灵感的优化方法，这些方法在处理高维组合优化问题时展现出独特的优势。 第7章：模拟退火（Simulated Annealing, SA）的理论重构 我们从统计物理学的角度，而非仅仅是概率跳跃的角度，重新审视SA。关键内容包括： 退火时间表的设计： 提出基于问题的局部景观复杂度的自适应冷却速率规划，超越了传统的指数或线性冷却。 马尔可夫链的遍历性与混合时间分析。 第8章：热力学模拟与能量景观探索 本章聚焦于那些在能量函数空间中进行路径优化的方法。探讨如何利用非平衡态热力学原理，设计出能够有效跨越深层能垒的算法框架。 第9章：群体模拟与启发式决策融合 介绍如何将演化计算的群体优势与基于物理过程的局部搜索能力相结合。重点讨论混合策略在解决混合整数规划（MIP）子问题中的实际效果。 第四部分：适应性景观与动态环境下的优化 在现实世界中，目标函数和约束条件很少是静态不变的。《超越迭代》的最后一部分专门处理优化问题的动态性。 第10章：处理概念漂移的算法设计 当问题的底层结构随时间变化时（概念漂移），传统的优化算法会迅速失效。本章提出基于“记忆衰减”和“预测性探索”的在线优化框架，旨在使算法能够快速适应新环境，并区分环境变化与搜索过程中的自然波动。 第11章：多目标优化与帕累托前沿的动态维护 在多目标场景下，帕累托前沿本身也可能随约束或权重调整而变化。本章阐述了如何设计能够实时跟踪和更新最优解集的动态演化策略，确保解集的均匀性和多样性。 第12章：大规模并行化与分布式优化 本书以对大规模计算的讨论收尾。详细分析了如何将非精确算法分解到大规模并行架构（如GPU集群或异构系统）上。讨论了信息同步、子群体隔离以及跨节点通信对搜索效率的实质性影响。 结语：走向可解释的“近似智能” 《超越迭代：非精确优化算法的深度探索》旨在为研究人员、高级工程师和决策制定者提供一把钥匙，使他们能够自信地驾驭那些最棘手、最不合作的计算问题。本书倡导一种务实的优化哲学：接受不完美，专注于高效地逼近最优。通过对这些强大工具的深入理解，读者将能超越传统的确定性思维，在快速变化的复杂世界中，找到切实可行的解决方案。

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这本书的书名“随机局部搜索”让我立刻联想到了在那些搜索空间巨大、目标函数复杂且可能存在许多局部最优解的问题中，如何有效地找到近似最优解。这是一种非常实际和有用的算法范式，我对此非常感兴趣。我期待书中能够深入浅出地讲解“局部搜索”的核心思想，即算法如何在当前解的邻域内进行探索，逐步寻找更好的解决方案。同时，“随机性”是如何被引入并发挥作用的？它是否是为了打破局部最优的束缚，或是为了以一种更高效的方式遍历搜索空间？我希望书中能够涵盖各种经典的随机局部搜索算法，并对其背后的数学原理、算法结构以及参数调整策略进行详细阐述。此外，我也非常希望能够看到书中提供丰富的实际案例分析，展示这些算法在不同领域的应用，例如在组合优化、机器学习、生物信息学等。这本书的书名本身就传递了一种解决问题的智慧，它暗示了在复杂性面前，我们需要的是一种能够平衡探索与利用，并且能够从错误中学习的策略。

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当我看到“随机局部搜索”这个书名时，我立刻联想到在那些巨大而复杂的搜索空间中寻找最佳解决方案的挑战。这类问题在现实世界中非常普遍，比如在物流、金融、工程设计等领域。这本书的书名直接点出了解决这些问题的核心方法论，让我对它充满期待。我最想了解的是，书中将如何阐述“局部搜索”的核心思想，即算法如何在一个有限的“邻域”内进行探索和改进，而不是盲目地遍历整个搜索空间。更重要的是，“随机性”是如何被巧妙地融入到这个局部搜索的过程中的？它究竟是为了帮助算法逃离那些“看起来不错但并非最优”的局部极值，还是以一种更有效的方式来引导搜索的方向？我非常希望书中能够提供对各种主流随机局部搜索算法的深入分析，包括它们的原理、优缺点以及适用范围。我也期待书中能够包含一些实际的编程示例或伪代码，让我能够亲手实现这些算法，并尝试将其应用于我自己的研究或项目中。这本书的书名本身就蕴含着一种解决问题的智慧，它暗示了在面对困难时，有时需要一些“不确定”的步骤才能找到真正的出路。

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“随机局部搜索”这个书名立刻引起了我的兴趣，因为它描述的是一类非常强大且普遍适用的解决优化问题的算法。我非常想知道，这本书将如何深入地解析“局部搜索”的机制，即算法如何在当前解的周围进行探索和改进，而不必对整个搜索空间进行全局扫描。更让我好奇的是，“随机性”在其中扮演着怎样的角色。它是否是为了帮助算法跳出局部最优解，还是为了以一种更有效的方式来遍历搜索空间？我期待书中能够详细介绍各种具体的随机局部搜索算法，比如模拟退火、遗传算法，以及它们是如何将随机性与局部搜索相结合的。我希望书中不仅能提供算法的理论基础和数学推导，还能包含一些实际应用案例，展示这些算法如何在实际问题中发挥作用，例如在机器学习模型训练、组合优化、调度问题等领域。我非常期待从书中学习到如何根据问题的特性来选择和设计合适的随机局部搜索算法，并调整其参数以达到最佳的搜索效果。这本书的书名也暗示了一种“边走边看，边学边改”的智慧，它告诉我们，即使面对复杂的未知，也能通过有策略的探索找到出路。

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这本书的书名叫做“随机局部搜索”。 我一直对那些能够通过探索和试错来解决复杂问题的算法充满好奇，所以当我看到“随机局部搜索”这个书名时，我的眼睛瞬间亮了。它听起来就像是那种能够深入到问题本质，一点点地逼近最优解的强大工具。我设想这本书会详尽地介绍这类算法的原理，不仅仅是那些教科书式的定义，更重要的是它们是如何在实际应用中发挥作用的。我期待看到书中能够描绘出算法在面对海量搜索空间时，如何巧妙地利用随机性来跳出局部最优的陷阱，又如何在局部区域内进行精细的优化，最终寻找到令人满意的解决方案。我很想知道，作者会用什么样的例子来阐述这些抽象的概念，比如在物流路径规划、机器学习模型参数调整，甚至是生物信息学领域，这些随机局部搜索的策略是如何被应用的。这本书的书名本身就带有一种哲学上的吸引力，它暗示了解决问题并非一蹴而就，而是一个不断探索、调整、再探索的迭代过程，这与我们生活中许多事情的处理方式有着异曲同工之妙。我希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解和运用这些强大的优化技术，从而在我的研究或工作中取得突破。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何智慧地解决难题的指南，我迫不及待地想开始阅读。

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当我看到“随机局部搜索”这个书名的时候，我 immediately 联想到了许多在现实世界中需要解决的复杂优化问题，这些问题往往没有清晰的解析解，而且搜索空间极其巨大。这本书的名字听起来就非常贴近实际应用，而且暗示了一种非常有智慧的解决策略。我最期待的是能够深入理解“随机性”是如何被巧妙地用来增强“局部搜索”的。毕竟，单纯的局部搜索很容易陷入局部最优，而随机性的引入，就像是给算法注入了一种“惊喜”和“探索”的能力，能够帮助它跳出这些“舒适区”，去发现更好的解决方案。我非常想知道，书中会介绍哪些具体的随机局部搜索技术，比如是如何定义“局部”的，又是如何引入“随机”的？是采用某种概率分布来选择下一个搜索点，还是通过随机扰动当前解来生成新的候选解？我特别希望能看到书中能够提供一些关于如何为不同类型的问题选择和调整这些随机局部搜索算法的实用建议，以及如何评估它们的收敛速度和解的质量。这本书的书名也透露出一种“在不确定中寻找确定”的哲学，它鼓励我们拥抱不完美，但又努力去逼近最优。

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“随机局部搜索”这个书名让我联想到那些在复杂环境中寻找最佳策略的算法。我一直对那些能够通过不断尝试和调整来逼近最优解的方法很感兴趣，而这个书名恰恰描述了这样一种技术。我非常想知道，书中会如何详细解释“局部搜索”的概念，即算法如何在当前解的“附近”进行探索，逐步改善解的质量。更让我好奇的是，“随机性”是如何被用来增强局部搜索的能力的。它是否能够帮助算法跳出那些容易陷入的局部最优，从而发现更优的解决方案？我非常期待书中能够介绍多种不同的随机局部搜索算法，并分析它们各自的特点和应用场景，比如模拟退火、禁忌搜索等。我希望能够从书中学习到如何根据具体问题的特性来选择和调整这些算法的参数，以达到最佳的搜索效果。这本书的书名也暗示了一种“试错”和“迭代”的智慧，它告诉我们，解决复杂问题并非易事，而是需要不断地尝试、学习和改进。我希望这本书能够为我提供一套强大而灵活的工具，帮助我解决我在实际工作中遇到的优化难题。

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对于“随机局部搜索”这个标题，我第一反应就是它一定涉及到处理那些没有明确数学公式能够直接求解的问题，特别是那些搜索空间巨大、计算复杂度呈指数级增长的场景。这本书的名字听起来非常接地气，而且暗示了一种非常实用和灵活的方法论。我特别想了解的是，书中是如何将“随机性”和“局部性”这两个看似矛盾的概念有机结合起来的。随机性带来的探索能力，能够帮助算法跳出陷入局部最优的困境，而局部性则保证了搜索过程的有效性和效率，避免了在整个搜索空间中漫无目的地“瞎找”。我猜想书中会详细介绍各种具体的随机局部搜索算法，比如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索等等，并且深入分析它们各自的优缺点以及适用范围。我非常期待书中能够提供大量的案例研究，展示这些算法如何在实际问题中解决那些看似棘手的挑战，例如在供应链管理中寻找最优的库存策略，或者在能源领域进行电网负荷的优化调度。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何根据具体问题的特点，设计和调整随机局部搜索算法的参数，以达到最佳的性能。这本书的书名本身就充满了探索的意味，它告诉我们，有时候最有效的解决方案恰恰隐藏在那些充满“不确定性”的路径之中，而关键在于如何驾驭这种不确定性。

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“随机局部搜索”这个书名给我的第一印象是它涵盖了计算科学和优化领域的核心概念。我非常好奇这本书将如何深入地解析“随机性”在搜索过程中的作用。在许多复杂的优化问题中，完全依赖确定的搜索策略往往会导致算法陷入局部最优解，而随机性的引入，就像给算法注入了一剂“活力”，使其能够跳出这些“陷阱”，探索更广阔的搜索空间。这本书会不会详细讲解如何生成高质量的随机数，以及如何设计有效的随机扰动策略来指导搜索过程？我特别想知道，书中会讨论哪些具体的随机局部搜索技术，例如，是如何实现“局部”的定义？是基于邻域搜索，还是其他更复杂的定义？我非常期待书中能够提供详细的算法伪代码和理论分析，以便我能够理解其背后的数学原理。同时，我也非常希望书中能够包含丰富的应用实例，展示这些算法是如何在诸如计算机视觉中的特征匹配、自然语言处理中的词语对齐，或是金融领域的投资组合优化等实际场景中取得成功的。这本书的书名本身就带有一种“试错”和“迭代”的智慧，它暗示了解决问题并非一条直线，而是需要不断地尝试、调整、再尝试，直到找到一个令人满意的结果。

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“随机局部搜索”这个书名非常吸引我，因为它触及了算法设计中一个非常核心且实用的领域。我个人对那些能够“在未知中导航”并逐步找到好解决方案的算法特别感兴趣，而“随机局部搜索”恰恰提供了这样一种框架。我猜想书中会详细介绍如何通过引入随机性来增强局部搜索算法的能力，使其能够避免陷入那些看似不错但并非最优的“局部陷阱”。我特别想知道，书中会探讨哪些具体的技术来平衡“随机探索”和“局部优化”之间的关系，以及如何设计有效的“步长”或“扰动”机制。我非常期待能够看到书中对不同随机局部搜索算法的深入剖析，例如，它们在处理大规模、高维度的搜索空间时是如何表现的，又有哪些独特的优化策略。这本书的书名也暗示了一种迭代式的学习和改进过程，我希望能够从中学习到如何根据问题的特性来选择或设计合适的算法，并调整其参数以获得最佳的性能。我很想了解，书中是否会包含一些关于如何衡量搜索效率和解的质量的指标，以及如何进行算法的性能评估。总而言之，这本书的书名预示着它将为我提供一套解决复杂优化问题的强大而灵活的工具集。

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当我看到“随机局部搜索”这个书名时，我的脑海中立刻浮现出那些在巨大、复杂的搜索空间中寻找最佳解决方案的场景。这通常是许多实际问题（如旅行商问题、调度问题、组合优化问题）的核心挑战。我对这本书最期待的是它能够清晰地阐述“局部搜索”的概念，即算法如何在当前解的“邻域”内进行探索和改进，而不至于在整个搜索空间中随意游荡。更重要的是，我非常想知道“随机性”是如何被引入并发挥作用的。它不仅仅是简单的随机选择，而是可能包含某种智能的策略，例如，如何利用随机性来跳出局部最优解，或者如何平衡探索（exploration）和利用（exploitation）之间的关系。我希望书中能够提供多种不同的随机局部搜索算法的详细介绍，比如它们是如何实现“随机”的，又是如何定义“局部”的，以及它们各自的收敛性和效率。非常期待能够看到书中关于这些算法的理论分析，以及它们在不同类型的问题上的适用性。另外，我也非常希望书中能提供一些实际的编程示例或伪代码，让我能够将这些理论知识转化为实际操作，并应用于我自己的项目中。这本书的书名充满了解决难题的智慧，它暗示了在很多情况下，最有效的路径并非总是最直接的。

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