具体描述
《微粒群优化与调度算法》主要阐述微粒群优化（PSO）算法在连续优化与生产调度方面的研究成果。全书由8章构成，内容自成体系，第1-2章介绍PSO算法的原理、框架和相关理论，第3-5章介绍PSO算法在连续优化领域的研究，第6-8章介绍PSO算法在生产调度领域的研究。各章节内容具体安排如下： 第1章主要介绍PSO算法的原理、特点、流程和相关研究进展。第2章从系统性的角度，阐述群体智能优化的统一框架和收敛性理论，给出算法设计的指导性原则。第3章阐述基于PSO算法的无约束优化研究，介绍混沌PSO算法、退火PSO算法及其应用。第4章阐述基于PSO算法的约束优化研究，介绍协进化PSO算法、基于可行性规则的PSO算法及其相关改进。第5章阐述基于PSO算法的不确定优化研究，介绍基于假设检验和基于序优化的PSO算法及其相关应用。第6章重点阐述基于PSO算法的置换流水线调度研究，介绍算法的详细设计和仿真结果。第7章分别阐述零等待、有限缓冲区、多目标、不确定、零空闲等复杂流水线调度的PSO算法设计与仿真结果。第8章阐述作业车间调度的连续PSO算法和离散PSO算法的设计与仿真结果。
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读后感
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用户评价
这本书的论述方式给我留下了深刻的印象，它不像许多技术书籍那样仅仅罗列枯燥的公式和算法，而是带着一种探索精神，引导读者逐步揭开微粒群优化（PSO）算法的面纱。作者在介绍 PSO 的基本概念时，非常巧妙地运用了类比，将粒子的搜索过程比作一群聪明的动物在未知区域寻找食物，它们会根据自己的经验和同伴的发现来调整方向。这种生动形象的描述，让我能迅速把握 PSO 的核心逻辑。在深入到数学层面时，作者也做得非常到位，清晰地解释了粒子速度和位置的更新公式，以及各个参数（如惯性权重、认知系数、社会系数）的含义和作用。我特别喜欢书中关于参数敏感性分析的部分，这让我了解到如何根据实际问题的特点来调整参数，以达到最佳的搜索效果。而且，作者并没有止步于标准的 PSO 算法，而是详细介绍了多种改进型 PSO，例如能够处理离散变量的离散 PSO，以及能够适应环境变化的自适应 PSO。这让我看到了 PSO 算法的强大扩展性和灵活性，为解决更复杂的调度问题提供了更多选择。在调度算法方面，书中对各种经典的调度问题进行了详尽的阐述，并重点讲解了如何将 PSO 算法应用于这些问题。我尤其关注书中关于如何构建适应度函数以及如何将离散的调度问题转化为 PSO 可以求解的形式。我想知道，在处理具有多重约束条件的调度问题时，书中是否会介绍一些有效的策略，例如如何利用 PSO 来处理时间窗口、优先级约束以及资源限制等？另外，对于大规模的调度问题，书中是否会提供一些关于提高 PSO 算法收敛速度和搜索效率的技巧，例如混合算法或并行计算的应用？这些都是我非常期待从书中获得的知识，相信这本书能够为我的研究和实践提供极大的帮助。
评分这本书的写作风格，对我来说是一种惊喜。作者在阐述微粒群优化（PSO）算法时，并没有选择那种枯燥乏味的教科书式叙述，而是带有一种引人入胜的叙事感。想象一下，一群微小的粒子，如同在大海中航行的船只，它们不断地调整自己的航向，既会参考自己曾经发现过的最优航线，也会借鉴其他船只的航行经验，最终共同驶向远方的目标。这种生动形象的比喻，让我对 PSO 的核心思想——个体经验与群体智慧的融合——有了深刻的理解。在深入到数学模型时，作者的讲解也同样出色，清晰的公式和图示，让我能够轻松地理解粒子速度和位置的更新机制。我特别留意到书中关于参数选择和调整的讨论，例如惯性权重在不同阶段的取值策略，这对于确保 PSO 算法的稳定性和高效性至关重要。而且，作者还介绍了 PSO 的各种变体，例如能够处理离散决策的离散 PSO，以及能够跳出局部最优的改进型 PSO。这表明 PSO 算法并非一成不变，而是可以根据具体问题的需求进行灵活的适配。在调度算法方面，书中对各种经典的调度问题进行了系统性的分类和介绍，并详细阐述了如何将 PSO 算法应用于这些问题。我非常想了解书中如何将离散的调度变量（如任务的执行顺序、机器的分配）有效地映射到 PSO 的连续搜索空间，以及如何设计出能够准确反映调度方案优劣的适应度函数。对于那些具有复杂约束条件（如时间窗口、资源限制）的调度问题，书中是否会提供一些专门的解决方案？或者，在多目标调度的场景下，书中是否会介绍一些能够处理多个优化目标的 PSO 算法，以及如何权衡这些目标？我相信这本书能够为我提供解决实际调度问题的有力工具。
评分翻开《微粒群优化与调度算法》，我首先被书中严谨而又生动的语言所吸引。作者并没有一上来就抛出复杂的公式，而是通过生动的比喻，比如模拟鸟群觅食行为，将微粒群优化（PSO）算法的原理娓娓道来。这使得我这个初次接触 PSO 的读者，也能很快地理解其核心思想：个体经验的借鉴与群体智慧的融合。随后，书中逐步深入到 PSO 的数学模型，包括粒子位置和速度的更新方程，以及惯性权重、认知参数和社会参数等关键因素的设定。我特别注意到作者在解释这些参数的作用时，非常细致，并且提供了在不同场景下调整这些参数的建议。这对于我这种希望将 PSO 应用于实际问题的读者来说，无疑是极其宝贵的指导。书中还介绍了不少 PSO 的变体，例如带有边界约束的 PSO、离散 PSO、以及具有自适应能力 PSO 等。这让我了解到 PSO 算法并非一成不变，而是可以针对不同的问题进行优化和改进，这对于解决我工作中所面临的各种复杂调度问题，提供了更广阔的思路。在调度算法方面，书中对各类调度问题进行了系统的梳理和分类，从经典的单机调度到复杂的并行机调度，再到多阶段的流水线调度，都进行了深入的阐述。最令我期待的是，书中详细讲解了如何将 PSO 算法有效地应用于这些调度问题。我非常关心如何将离散的调度变量（如任务的执行顺序、机器的分配）映射到 PSO 的连续搜索空间，以及如何设计合适的适应度函数来评估调度方案的优劣，例如最小化总完工时间、最大化资源利用率或者最小化生产成本。我非常期待书中能够提供一些关于如何处理具有时间窗口约束的调度问题，或者如何利用 PSO 来解决动态调度问题（即调度过程中需要实时更新和调整）。这本书，似乎正是我在寻找的，它能够为我打开一扇通往高效调度的大门。
评分这本书的作者显然对微粒群优化（PSO）算法有着深刻的理解，并且具备将复杂理论转化为易于理解的知识的能力。在阅读《微粒群优化与调度算法》的过程中，我被书中详尽的解释所吸引。不仅仅是 PSO 的基本原理，作者还花了相当大的篇幅来探讨 PSO 的各个组成部分，例如如何有效地初始化粒子群，如何动态调整粒子的惯性权重以平衡全局搜索和局部搜索的能力，以及如何选择合适的认知和社会学习因子来影响粒子的行为。这些细节对于成功应用 PSO 至关重要，很多其他的资料往往会忽略这些关键点。我特别欣赏作者在解释不同 PSO 变体时所采取的策略。书中不仅介绍了这些变体的数学公式，更重要的是，对它们适用的场景以及相比于标准 PSO 的优势进行了清晰的阐述。例如，对于处理具有硬约束条件的调度问题，书中介绍的带边界约束的 PSO 变体就显得尤为实用。而对于那些需要离散决策的调度任务，离散 PSO 的介绍也让我眼前一亮。这表明作者是站在实际应用的角度来撰写这本书的，而不是仅仅罗列理论。关于调度算法的部分，书中对不同类型调度问题的分类和分析也做得非常到位。从单机调度到并行机调度，再到更复杂的柔性制造调度，作者都给出了清晰的描述和分析。而将 PSO 算法巧妙地应用于这些调度问题，是本书最大的亮点。我尤其期待书中能够详细介绍如何构建合适的适应度函数，以及如何将离散的调度变量进行编码和解码。对于处理大规模、高维度的调度问题，书中是否会提供一些关于如何提高 PSO 算法收敛速度和搜索精度的策略？例如，是否会介绍一些混合算法，将 PSO 与其他搜索技术相结合？或者是否会探讨并行计算在加速 PSO 求解调度问题方面的应用？这些都是我非常感兴趣的问题，我相信这本书能够为我提供宝贵的启示。
评分初次翻阅《微粒群优化与调度算法》这本书，最令我印象深刻的是其结构设计的严谨性与逻辑性。作者似乎并非是简单地堆砌理论，而是循序渐进地引导读者进入微粒群优化（PSO）的深邃世界。开篇部分，作者以生动形象的比喻，将PSO的原理拆解得易于理解，仿佛亲眼目睹一群小鸟在空中寻找食物，时而独立探索，时而相互借鉴，最终共同锁定最佳的食物源。这种“寓教于乐”的方式，极大地降低了理解门槛，让我这个非计算机专业背景的读者也能快速掌握PSO的核心思想。接着，书中详细阐述了PSO算法的数学模型，包括粒子速度和位置的更新方程，以及惯性权重、认知系数和社交系数等关键参数的调整策略。我特别关注了这些参数的敏感性分析，以及在不同问题场景下如何进行最优选择，这对于实际应用至关重要。此外，作者还深入探讨了PSO的各种变体，例如带边界约束的PSO、离散PSO、自适应PSO等，并对它们在解决不同类型问题时的优劣势进行了细致的比较。这一点非常宝贵，因为它意味着书中不仅提供了基础理论，还涵盖了算法的进化和改进，为我们应对更复杂、更现实的调度问题提供了更多工具。关于调度算法的部分，书中首先对经典的调度问题进行了分类和梳理，例如单机调度、并行机调度、流水线调度等，并深入分析了它们各自的特点和挑战。随后，作者巧妙地将PSO算法引入这些调度问题，详细讲解了如何将离散的调度决策转化为PSO能够处理的连续空间表示，以及如何设计合适的适应度函数来评估调度方案的优劣。我非常期待书中能有关于特定调度问题的深入案例研究，例如如何在制造业中利用PSO优化生产计划，或者在物流领域利用PSO规划最优配送路径。书中是否会提及PSO在处理动态调度问题时的优势，以及如何实时更新和调整调度方案以应对突发情况？这些都是我非常期待从书中获得的知识。
评分这本书的叙述风格非常独特，不像我之前读过的很多学术专著那样枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣。作者在介绍微粒群优化（PSO）算法时，巧妙地运用了类比和故事化的叙述方式，将抽象的数学概念变得生动形象。我非常喜欢作者在描述粒子如何在搜索空间中移动时，将其比作一群经验丰富的探险家，在陌生的环境中不断尝试，分享彼此的发现，最终共同找到宝藏。这种方式极大地激发了我对 PSO 算法的好奇心，让我愿意主动去深入了解其背后的原理。在深入探讨 PSO 的数学模型时，作者也没有回避复杂的公式，但通过清晰的图示和分步解释，使得这些公式变得易于理解。我特别关注了书中关于参数敏感性分析的部分，这对于我在实际应用中如何选择最优参数非常有帮助。我发现书中对 PSO 的一些高级变体，如混沌 PSO、量子 PSO 等也有所提及，这让我看到了 PSO 算法在不断发展和演进，为解决更复杂的问题提供了更多可能性。关于调度算法的部分，作者并非只是简单地罗列 PSO 在调度问题上的应用，而是从问题的本质出发，深入剖析了调度问题的特点和挑战。我尤其欣赏书中对不同调度模型（如 Job-Shop, Flow-Shop, Open-Shop）的详细介绍，以及作者如何根据这些模型的特点，设计出针对性的 PSO 求解策略。我非常想知道，在处理具有不确定性的调度问题时，例如生产过程中可能出现的设备故障或原材料短缺，书中是否会提供一些基于 PSO 的鲁棒调度方法？或者，在多目标调度场景下，书中是否会介绍一些多目标 PSO 算法，以及如何衡量不同调度方案在多个目标上的性能？我期待这本书能够为我提供更深入的洞察，帮助我解决更具挑战性的调度难题。
评分这本书的封面设计着实吸引了我。深邃的蓝色背景，如同浩瀚的宇宙，上面点缀着无数微小的光点，仿佛是在预示着书中要探讨的微粒群优化算法的渺小但强大的力量。书名“微粒群优化与调度算法”几个大字，以一种沉稳而有力的字体呈现，既彰显了主题的专业性，又暗示了其在解决复杂问题中的重要地位。我一直对优化问题充满好奇，特别是那些涉及海量数据和多重约束条件的实际应用场景。听说微粒群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群捕食行为的启发式算法，其简洁的原理和高效的性能在很多领域都得到了广泛应用。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解PSO并将其应用于实际调度问题的绝佳机会。我特别期待书中能够详细阐述PSO的理论基础，包括粒子的位置、速度更新公式，以及如何通过模拟社交行为来指导搜索过程。同时，对于“调度算法”这一部分，我也抱有极高的期望。在当今工业生产、物流配送、交通管理等诸多领域，高效的调度是提升效率、降低成本的关键。我希望书中能介绍不同类型的调度问题，例如任务调度、资源调度、路径规划等，并详细讲解如何利用PSO算法来解决这些问题。我想知道，PSO在处理离散型调度问题时，是否需要进行一些特殊的编码和解码策略？它在面对大规模、高维度调度问题时，其收敛速度和搜索性能是否会受到影响？书中是否会提供一些经典的案例分析，展示PSO在实际调度场景中的应用效果，例如在生产线优化、航班调度、甚至是城市交通流量控制等方面？这些都是我非常关心的问题，而这本书，似乎正是为我解答这些疑惑而诞生的。从书名的设计就能感受到出版方的用心，这让我对书中内容的品质充满了信心。
评分我是一名在工业自动化领域工作的工程师，长期以来一直在寻找能够有效解决生产调度难题的优化工具。当我在书店看到《微粒群优化与调度算法》这本书时，仿佛找到了“救星”。书中对微粒群优化（PSO）算法的介绍，不仅仅停留在理论层面，更是将其与实际的调度问题紧密结合。我尤其欣赏作者在讲解PSO基本原理时，所采用的类比方式，非常形象生动，让我这个对算法理论不太精通的人也能迅速领会其精髓。例如，将粒子的“最佳经验”比作个体学习，将“群体最佳经验”比作群体协作，这种描述方式极大地降低了理解的难度。而 PSO 的数学模型部分，作者也写得非常清晰，向量化的表达方式，让我能够直观地感受到粒子在搜索空间中的运动轨迹。更令我惊喜的是，书中并没有局限于标准的 PSO 算法，而是详细介绍了多种改进型 PSO 算法，如带边界约束的 PSO、离散 PSO、以及具有局部搜索能力的 PSO 等。这让我意识到，PSO 并非一成不变，而是可以根据具体问题的特点进行定制和优化的。这对于解决我工作中遇到的那些具有复杂约束条件和离散特性的调度问题，具有极其重要的指导意义。书中关于调度算法的部分，更是直击我的痛点。作者系统地梳理了不同类型的调度问题，如生产调度、任务调度、交通调度等，并深入分析了它们的特点和难点。最关键的是，书中详细阐述了如何将 PSO 算法应用于这些调度问题。我非常关注如何将离散的调度变量（如任务顺序、机器分配）映射到 PSO 的连续搜索空间，以及如何设计有效的适应度函数来度量调度方案的性能（如总完工时间、资源利用率、延误成本）。书中是否会提供一些关于如何处理多目标调度问题的策略，比如同时优化生产效率和能源消耗？或者如何利用 PSO 来解决具有时间窗口约束的调度问题？我非常渴望从书中找到这些问题的答案，并尝试将它们应用到我的实际工作中，以期能够大幅提升生产效率，降低运营成本。
评分《微粒群优化与调度算法》这本书的出版，对于我这样长期在物流行业从事运筹优化工作的人来说，无疑是一份厚礼。书中对微粒群优化（PSO）算法的介绍，非常全面且深入。作者在解释 PSO 的基本原理时，并没有使用过于抽象的数学语言，而是通过生动形象的比喻，比如将粒子比作在信息海洋中遨游的探险家，不断地根据自己和同伴的发现来调整航向。这种方式让我这个对算法理论并非十分精通的读者，也能快速理解 PSO 的核心思想——群体协作和经验共享。在进入 PSO 的数学模型部分，作者的讲解清晰而富有条理，向量化的公式表达，让我能够直观地感受到粒子在多维搜索空间中的运动。我尤其欣赏书中对参数（如惯性权重、认知系数、社会系数）的深入分析，以及在不同场景下如何选择和调整这些参数的建议。这对于我能否有效地应用 PSO 解决实际问题至关重要。书中还介绍了不少 PSO 的变体，如能够处理离散变量的离散 PSO、能够提高收敛速度的加速 PSO 等。这让我意识到 PSO 算法并非一成不变，而是可以根据具体问题的特点进行定制和优化的。在调度算法方面，书中对各种典型的调度问题进行了详尽的梳理，并重点讲解了如何将 PSO 算法有效地应用于这些问题。我非常关注如何将离散的调度变量（例如车辆的行驶顺序、货物的装载方案）映射到 PSO 的连续搜索空间，以及如何设计有效的适应度函数来评估调度方案的优劣，例如最小化总运输成本、缩短运输时间或者最大化车辆利用率。我非常期待书中能够提供一些关于如何处理具有时间窗口约束的调度问题，或者如何利用 PSO 来解决动态调度问题（例如应对突发的交通拥堵或客户需求变更）。这本书，无疑是我解决物流调度难题的得力助手。
评分阅读《微粒群优化与调度算法》这本书，我感受到了一种前所未有的清晰和透彻。作者在讲解微粒群优化（PSO）算法时，并非简单地给出公式，而是层层剥茧，将算法的内在逻辑和设计理念展现得淋漓尽致。我尤其欣赏作者在解释粒子如何在搜索空间中移动时，将其比作一群智慧的旅行者，在茫茫大地中寻找目的地，他们会分享彼此的地图信息，也会根据自己过去的经验调整路线。这种方式让我能够直观地理解 PSO 中的“个体最佳”和“群体最佳”的概念。书中对 PSO 数学模型的阐述，也非常严谨，作者不仅给出了详细的公式推导，还对每个参数的作用进行了深入分析。我特别注意到了书中关于惯性权重变化策略的讨论，这对于平衡 PSO 的全局搜索能力和局部搜索能力至关重要。此外，作者还介绍了多种 PSO 的变体，例如用于处理离散问题的离散 PSO，以及能够克服局部最优的改进型 PSO。这让我看到了 PSO 算法的强大适应性和不断发展的潜力。在调度算法部分，书中对各种调度问题进行了系统性的梳理，并详细介绍了如何将 PSO 算法应用于这些问题。我非常期待书中能够提供一些关于如何设计有效的适应度函数，以及如何将离散的调度变量进行编码和解码的详细指导。对于处理那些具有不确定性和动态变化的调度问题，书中是否会提供一些基于 PSO 的鲁棒调度或在线调度方法？或者，在多目标调度场景下，书中是否会介绍一些能够处理多重优化目标的 PSO 算法，并提供评估不同调度方案在多个目标上的性能的方法？我相信这本书能够为我解决实际调度问题提供宝贵的理论支持和实践指导。
评分主要讲述了用粒子群优化算法解决流水线调度的问题。主要借鉴了里面的离散粒子群优化方法
评分主要讲述了用粒子群优化算法解决流水线调度的问题。主要借鉴了里面的离散粒子群优化方法
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