Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Zbigniew Michalewicz

出品人:

页数:387 pages

译者:

出版时间:November 26, 1998

价格:$49.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540606765

丛书系列:

图书标签:

• 遗传算法
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《计算生物学导论：从序列分析到系统建模》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计算生物学领域概览，重点关注如何运用数学模型、统计分析和计算机科学方法解决复杂的生物学问题。我们摒弃了对特定算法族（如遗传算法）的深入探讨，转而聚焦于构成现代生物信息学和系统生物学的核心工具与概念框架。 第一部分：生物数据的结构与获取 第一章：生命信息的编码与存储 本章首先系统梳理了生物信息学的基本数据类型，包括核酸序列（DNA, RNA）、蛋白质序列以及基因组组装过程中的原始测序读段。我们详细讨论了数据在生物学意义上的层次结构，从碱基对到染色体，再到整个生物体。重点解析了现代高通量测序技术（如Illumina, PacBio）产生的数据特征、文件格式（FASTQ, SAM/BAM）及其内在的统计学噪声模型。章节深入探讨了数据质量控制的必要性，引入了误差校正和读段比对的基本概念，但侧重于比对算法背后的统计假设而非具体的实现细节。 第二章：基因组学基础：结构、功能与比较 本章聚焦于基因组层面的分析。我们首先构建了基因组的宏观视图，包括重复序列的识别、基因组注释（Annotation）的流程与挑战。随后，我们将生物学问题转化为可计算的形式，讨论了从头组装（De Novo Assembly）的图论基础，以及基于参考序列的比对方法。比较基因组学部分，我们探讨了同源性识别的统计显著性检验，如BLAST算法的核心思想，以及多序列比对（MSA）的原理，强调了MSA在构建进化关系树中的关键作用，但具体到进化模型则限于概述。 第二部分：序列与结构的功能解析 第三章：从序列到功能：模式识别与预测 本章深入研究如何从氨基酸或核酸序列中提取生物学信息。我们详细阐述了隐马尔可夫模型（HMM）在线性生物序列建模中的应用，例如在蛋白质结构域识别中的优势。与专注于优化搜索路径的算法不同，本章更侧重于HMM的概率框架——如何定义发射概率和转移概率，以及如何使用维特比（Viterbi）算法进行最佳路径推断。此外，还讨论了基于统计的基序（Motif）发现方法，强调了背景频率和显著性评估的重要性。 第四章：蛋白质结构预测的物理化学基础 本章将视角转向三维结构。我们首先回顾了蛋白质折叠问题的热力学与动力学挑战。重点阐述了结构预测的几种主要范式：基于模板的建模（Homology Modeling）中同源性评分和结构覆盖的评估；穿线法（Threading）中能量函数的设计哲学；以及从头预测（Ab Initio）中对物理化学力和接触图的依赖。关于能量函数的构建，我们详细分析了统计势函数和物理力场的区别与联系，强调了精确评估构象稳定性的数学挑战。 第三部分：系统生物学与网络建模 第五章：表达调控的定量分析 本章专注于理解基因和蛋白质表达水平的动态变化。我们从转录组学（RNA-seq）数据入手，讲解了差异表达分析（Differential Expression Analysis）的统计检验方法，如负二项分布模型在处理计数数据时的适用性。随后，我们将讨论如何整合多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组），构建描述复杂生物过程的数学模型。这包括对酶促反应速率方程的介绍，以及如何利用微分方程组来模拟信号通路中的浓度变化。 第六章：生物网络的构建与分析 本章探讨了生物系统中的相互作用网络，包括代谢网络、调控网络和蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）。我们详细分析了网络拓扑学（Network Topology）的概念，如节点的度（Degree）、中心性（Centrality）指标（介数中心性、接近中心性）的计算及其生物学意义。关于网络的推断，本章介绍了几种基于信息论和回归分析的方法来从高通量数据中重建网络结构，并讨论了模块化（Modularity）检测算法在识别功能单元中的应用。 第七章：进化分析的统计基础 本章系统梳理了用于推断系统发育（Phylogenetic Inference）的数学框架。我们深入探讨了进化模型，特别是核酸和氨基酸替换模型（如Jukes-Cantor, Kimura 2-parameter, GTR等）的推导与应用，这些模型量化了碱基或残基随时间演化的概率。在树的构建上，重点分析了最大似然法（Maximum Likelihood）和贝叶斯方法（Bayesian Inference）的原理，强调了它们如何通过优化特定统计模型的似然函数来找到最可能的进化树拓扑。对树的可靠性检验（如Bootstraping）的统计学依据也进行了详尽阐述。 总结与展望 本书旨在提供一个坚实的计算框架，使读者能够批判性地评估和应用现有的生物学分析工具，并理解支撑这些工具的底层数学和统计原理。全书内容贯穿概率论、线性代数、优化理论以及统计推断在生物学情境中的具体体现，为后续深入研究任何特定计算子领域打下坚实基础。

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这本书的叙事风格，说实话，带着一股子老派工程师的固执和热情。它不是那种追求“炫酷框架”和“快速部署”的现代书籍，它更像是一位经验丰富的大师，坐在你对面，不厌其烦地告诉你，为什么你必须理解底层逻辑，而不是满足于调用一个库函数了事。读到关于“记忆机制”和“局部最优解逃逸策略”的那几章时，我深有感触。作者并没有简单地罗列各种策略，而是通过历史案例——从早期的模拟退火到后来的混合进化策略——来展现这些思想是如何一步步成熟和完善的。这种历史的纵深感，让读者对遗传算法的局限性有了更清醒的认识，而不是盲目地认为它无所不能。特别是书中对“参数调优”这一世纪难题的处理，作者没有给出万能公式，而是提供了一套基于信息熵的动态调整框架，这种务实而不失理论深度的处理方式，体现了作者极高的专业素养。对于那些真正想把进化计算用到复杂工程问题中的人来说，这本书是不可或缺的“内功心法”。

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这本书的插图和图表设计，也体现了极高的制作水准。很多关于多目标优化和帕累托前沿的展示，如果仅仅用文字描述，会变得晦涩难懂。但作者巧妙地运用了三维投影和动态流程图，使得原本复杂的概念变得一目了然。我尤其喜欢其中关于“种群多样性维持”那一章的视觉化呈现，用色彩的饱和度和空间分布来直观地展示不同变异率下的搜索空间覆盖情况，那简直是一堂生动的可视化艺术课。而且，书中对不同编程语言特性的讨论也相当到位，虽然是以伪代码为主，但作者会适时地穿插C++模板元编程和Python的装饰器在实现高效遗传算法中的应用潜力，这显示了作者对现代软件工程实践的关注。这种兼顾理论高度和工程实践的平衡感，使得这本书既能满足计算机科学研究生的需求，也能为资深的软件架构师提供新的设计思路。它让你在掌握算法的同时，也学会了如何用更优美的代码结构去表达复杂的优化思想。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种带着复古未来感的字体和底色搭配，让人一眼就能感觉到里面内容的硬核程度。我一开始拿到这本书，是朋友极力推荐的，说它在算法和数据结构结合应用这个领域里是个里程碑式的作品。坦白讲，我对“进化”这个主题总是抱有一种近乎宗教般的好奇心，而这本书的标题——《遗传算法 + 数据结构 = 进化程序》——就像是给我的好奇心打上了一个完美的注脚。它没有采取那种故作高深的学术腔调，而是用一种近乎宣言的方式，宣告了它将要探讨的核心：如何用结构化的思维（数据结构）去承载和优化动态的、具有生命力的优化过程（遗传算法）。我特别欣赏作者在引言中对“什么是真正的进化”的探讨，那段文字读起来像是哲学思辨，而不是枯燥的编程指南，一下子就把读者从日常的编程琐事中抽离出来，提升到了一个更高的认知层面。这本书的结构安排也很有匠心，前几章花了大量篇幅梳理了经典的NP难题背景，为后续引入遗传算法的必要性做了坚实的铺垫，完全不是那种急于求成的技术手册，而是注重培养读者的“问题意识”。那种沉浸式的阅读体验，让我觉得我不是在学习一个工具，而是在学习一种全新的世界观。

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总而言之，我将这本书视为一本“工具书”与“思想启蒙读物”的完美结合体。它不会在你需要一个快速解决方案时给你一个现成的API文档，但它会教你如何在你自己的工具箱里，亲手打造出比任何现有工具都更适合你特定问题的优化引擎。阅读体验是循序渐进的，但知识的密度却是超乎想象的。我发现自己经常需要停下来，不仅仅是因为理解了一个新概念，而是因为一个新概念触发了对现有工作中某个瓶颈问题的反思。这本书的价值，不在于教会你“怎么做”，而在于让你深刻理解“为什么这样做是最好的”。它成功地将“算法的优雅性”与“数据的组织性”紧密地绑定在一起，最终指向了“程序之美”。对于任何想要超越应用层面，深入探究计算智能核心奥秘的读者来说，这本书绝对值得收藏，并且在后续的实践中反复研读，每次翻阅都会有新的领悟。

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翻开内页，我立刻被它在算法实现细节上的深度所震撼。很多市面上流行的遗传算法书籍，往往在“选择”、“交叉”、“变异”这些基本操作上草草带过，然后就直接跳到应用案例。但这本《遗传算法 + 数据结构 = 进化程序》完全是反其道而行之。作者对每一种操作背后的数学原理和计算复杂度的分析，简直是教科书级别的严谨。比如，在讲解“适应度函数设计”时，作者竟然引入了非线性动力学的一些概念来分析收敛性，这绝对超出了普通入门书籍的范畴。更值得称道的是，它对“数据结构”的强调，绝不仅仅是停留在用链表或数组来存储染色体那么简单。书中详细阐述了如何设计特殊的、能够自适应于搜索空间的图结构或树状结构来动态地管理种群信息，这才是真正体现“进化程序”精髓的地方——结构本身也在进化。我花费了整整一个周末，对照书中的伪代码，在自己的环境中重新搭建了一个用于解决旅行商问题的最小可行原型，那种代码跑起来，每一步迭代都能清晰地看到数据结构如何支撑和引导搜索方向的感觉，是其他任何教材都无法给予的。

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遗传算法经典书目

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