Extending the Scalability of Linkage Learning Genetic Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Ying-ping Chen

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:2005-11-14

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540284598

丛书系列:

图书标签:

• 遗传算法
• 链接学习
• 可扩展性
• 优化算法
• 机器学习
• 进化计算
• 复杂系统
• 并行计算
• 数据挖掘
• 人工智能

好的，这是一本关于先进图结构分析与优化的图书简介，重点关注如何利用复杂网络理论和计算方法来解决大规模系统中的连接性、鲁棒性与信息流问题。 书名：复杂拓扑系统中的连接性与优化：基于多尺度图论的深度解析 导言：超越平面限制的连接世界 在当今信息爆炸与系统互联的时代，我们周围的许多关键实体——从生物分子网络到全球供应链，从大型计算机集群到社会关系结构——都可以被抽象为复杂的图结构。然而，传统的图论方法往往在处理规模的指数级增长和结构的内在非欧几里得特性时显得力不从心。本书正是为了应对这一挑战而诞生，它系统地探讨了如何构建、分析和优化具备极端规模与高度非线性的复杂拓扑系统。我们跳出了传统的简单路径与连通性模型，深入到多尺度、多层级和动态变化的图结构中寻找新的洞察力与高效的计算范式。 本书不着眼于特定应用领域的工具箱，而是提供一套跨越学科的、关于图的本质属性的理论框架和计算范式，旨在赋予读者处理前所未见的网络复杂性的能力。 第一部分：大规模图的表征与基础挑战 (Representations and Foundational Challenges in Large-Scale Graphs) 本部分确立了处理超大规模图结构所必需的理论基础，并剖析了其固有的计算瓶颈。 第一章：维度爆炸与嵌入空间 我们将探讨如何在高维、稀疏的图数据中有效地保留局部和全局的拓扑结构信息。内容涵盖先进的图嵌入技术（Graph Embedding），特别是那些针对非均匀采样和高阶邻近性建模的方法。重点分析了矩阵分解方法在处理数百万节点以上的图时的可扩展性限制，并引入了基于随机过程的近似嵌入策略，以在保证信息保真度的同时，显著降低计算复杂度。我们关注如何定义“好的”嵌入，即能够最大化下游任务性能的拓扑感知表示。 第二章：异构性与多模态图结构 现实世界的网络很少是均匀的。本章聚焦于如何统一处理具有不同节点类型、不同边属性（如权重、方向、时间戳）的异构图。我们将深入研究多关系图（Multi-Relational Graphs）的规范化表示，并引入张量分解（Tensor Decomposition）作为统一建模工具，用于捕获节点间不同类型交互的复杂耦合关系。本章强调了在存在显著数据噪声和缺失关系的情况下，如何进行鲁棒的结构推断。 第三章：动态拓扑的不可逆性 系统是不断演化的。本章集中于时间动态图（Temporal Graphs）的分析。不同于静态图的快照聚合，我们探讨了随时间变化的连接模式（如连接的形成、消亡和强度变化）如何影响网络的整体功能。内容包括流（Flow）的追踪、突变点检测（Change Point Detection）以及如何利用微分方程模型来近似描述网络状态的连续演化，特别关注那些具有记忆效应（Path Dependency）的演化过程。 第二部分：拓扑鲁棒性与结构优化 (Topological Robustness and Structural Optimization) 本部分转向如何量化、评估和主动改进图结构的内在质量，特别是其抵抗干扰和提升信息传输效率的能力。 第四章：局部连通性的脆弱性分析 我们将超越传统的全局连通性指标（如平均最短路径），重点分析网络局部区域的韧性。内容涵盖小世界结构（Small-World Metrics）的精细化评估，以及针对特定攻击模式（如针对枢纽节点或高密度团簇的协同攻击）的敏感性分析。引入了基于信息扩散理论的“渗透性”度量，用于量化网络在局部故障发生时，信息或级联效应能够传播的范围和速度。 第五章：结构重构与优化设计 如何设计一个具有特定拓扑属性的网络？本章探讨了目标驱动的图结构设计问题。这包括如何通过最小化编辑成本（增删边）来引导网络演化至目标拓扑（如最大化同步效率或最小化信息延迟）。内容包括使用生成模型（如随机过程生成器）来探索设计空间，以及针对目标性能指标（如网络恢复时间）的拓扑参数优化算法。特别关注了在资源受限的情况下，进行稀疏化（Sparsification）以保持关键功能的同时降低系统复杂度的策略。 第六章：多层级结构与跨层耦合 现代网络通常以多层结构存在（例如，物理层和逻辑层）。本章深入研究了这种层级耦合对系统整体行为的影响。我们分析了层间依赖性如何放大或抑制系统故障。关键内容包括多层网络中的同步现象（Synchronization across layers）、跨层路径的有效性分析，以及如何识别和利用层间信息交换的“桥梁”结构来提升整体系统的协同性。 第三部分：可扩展的计算范式 (Scalable Computational Paradigms) 本部分关注如何在实际的计算环境中，对上述复杂的图结构进行高效的算法实现与推理。 第七章：并行化与分布式图计算框架 针对无法完全加载到内存中的超大规模图，本章探讨了先进的分布式图处理模型。我们对比了基于消息传递模型（如Pregel）和基于迭代图算法（如GraphBLAS）的优势与局限性。重点阐述了如何设计算法以最小化数据通信开销，特别是对于那些高度依赖全局信息交换的算法（如谱聚类和PageRank的分布式变体）。 第八章：近似推理与随机化算法 当精确计算成本过高时，近似是必然的选择。本章详细介绍了一系列高效率的随机化技术，用于估计图的复杂全局属性，如最大团、社区结构密度或特征值分布。内容包括马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在图采样中的应用，以及如何构建具有可控误差界的快速近似算法，使复杂的拓扑查询能够在可接受的时间内完成。 第九章：图学习的泛化能力与归纳偏置 我们将探讨如何将图结构知识融入到机器学习模型中，实现更强的归纳能力。本章着重于超越简单的图卷积网络（GCN），讨论如何设计能够明确编码拓扑不变性（如旋转不变性、尺度不变性）的算子。内容涵盖如何将图结构作为一种强大的先验知识（Inductive Bias）嵌入到深度学习架构中，以解决标签稀疏或结构变化频繁的场景。 总结与展望 本书旨在提供一个全面且严格的视角，审视当今世界中最具挑战性的连接性问题。我们认为，对大规模复杂拓扑的有效管理和优化，需要理论洞察力与先进计算方法的深度融合。读者将获得一套强大的理论工具箱，用于解构和重构任何形式的复杂系统连接模式，为未来处理指数级增长的网络数据奠定坚实的基础。

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