Information Processing with Evolutionary Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Grana, M.; Grana, Manuel; Duro, Richard

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2004-11-19

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781852338664

丛书系列:

图书标签:

• Evolutionary Algorithms
• Information Processing
• Optimization
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Genetic Algorithms
• Computational Intelligence
• Swarm Intelligence
• Data Mining
• Algorithms

《生物启发计算与优化：理论、方法与应用》 本书旨在系统梳理和深入探讨当代计算科学领域中，以自然界生命现象和生物进化机制为灵感而发展起来的计算方法——生物启发计算（Bio-inspired Computing）的理论基础、核心算法模型及其在复杂工程问题中的广泛应用。 本书内容涵盖了从基础的启发式搜索策略到前沿的深度学习交叉融合，力求为读者提供一个全面、深入且富有实践指导意义的知识体系。全书结构严谨，逻辑清晰，理论阐述深入浅出，并辅以大量的实例分析和案例研究，以期帮助研究人员、工程师和高年级学生掌握驾驭这些强大优化工具的能力。 --- 第一部分：生物启发计算的基石与哲学 本部分首先为读者建立起理解生物启发计算的哲学基础和数学框架。 第一章：计算复杂性与优化问题的分类 本章回顾了计算复杂性理论的核心概念，如P类、NP类问题，并详细讨论了在实践中遇到的优化挑战，包括组合优化、连续优化、多目标优化以及动态优化问题。通过对经典难题（如旅行商问题、背包问题）的剖析，引出传统精确算法在处理大规模、高维问题时的局限性，从而自然过渡到对启发式和元启发式方法的需求。 第二章：自然界的优化智慧：演化与学习的原理 本章深入探讨了生物系统作为天然优化器的基本原理。重点分析了达尔文的自然选择与遗传变异机制在信息处理中的映射关系。详细讨论了种群、适应度函数、选择压力、交叉与突变等核心生物学术语在计算模型中的精确定义和数学建模。此外，本章还引入了神经科学中关于学习、记忆和认知过程的基础知识，为后续章节讨论的群体智能模型奠定基础。 --- 第二部分：核心算法模型与机制深度解析 本书的核心内容集中于对主流生物启发算法的精确刻画、机制解构和性能分析。 第三章：群体智能的基石：蚁群优化（ACO） 本章专注于蚁群优化算法。详细阐述了信息素的动态演化模型，包括信息素的挥发机制（蒸发）和信息素的增强机制（信息素更新）。重点解析了“正反馈”机制如何驱动群体收敛，并对比分析了经典的最大-最小信息素模型（Max-Min Ant System, MMAS）与更具鲁棒性的变体（如Ant Colony System, ACS）。应用案例侧重于网络路由和资源分配问题。 第四章：模拟群体觅食：粒子群优化（PSO） 本章全面覆盖了粒子群优化算法。从粒子在搜索空间中的位置、速度更新公式出发，详细推导了“个体历史最优”（$p_{best}$）和“全局最优”（$g_{best}$）对粒子行为的指导作用。深入探讨了惯性权重（Inertia Weight）和学习因子（Cognitive and Social Coefficients）对算法探索（Exploration）与开发（Exploitation）平衡性的关键影响。本章还讨论了拓扑结构（如全连接、局部邻域）对PSO性能的调控作用。 第五章：演化算法的经典：遗传算法（GA）及其变体 本章系统介绍遗传算法（GA）的结构与操作。详细分解了编码策略（二进制、实值编码）、选择算子（轮盘赌、锦标赛选择）、交叉算子（单点、两点、均匀交叉）和变异算子（位翻转、高斯扰动）的数学描述和实现细节。重点剖析了早期GA在处理连续优化问题时的效率瓶颈，并引出了基于实数编码的进化策略（Evolution Strategies, ES）和差分进化（Differential Evolution, DE）的优势及其独特的差分机制。 第六章：模拟物理退火与化学过程的算法 本章探讨了受物理过程启发的优化方法。 模拟退火（Simulated Annealing, SA）： 详细阐述了梅特波利斯准则（Metropolis Criterion）如何引入概率性的接受劣质解，以跳出局部最优。对“退火时间表”（冷却计划）的设计与调优进行了深入的数学分析。 禁忌搜索（Tabu Search, TS）： 阐述了利用动态记忆结构（禁忌列表）来防止算法陷入循环搜索的策略。重点分析了如何设计有效的禁忌属性和持续时间，以平衡对局部区域的深入搜索和对新区域的探索。 --- 第三部分：高级主题与交叉应用 本部分聚焦于提升算法性能的进阶技术、多目标优化以及与其他计算范式的结合。 第七章：多目标优化与帕累托前沿 本章将优化问题从单目标扩展到多目标环境。核心概念包括帕累托最优性、帕累托前沿（Pareto Front）的定义与可视化。重点介绍和比较了多目标遗传算法（如NSGA-II和SPEA2），解析它们如何通过拥挤距离、密谋度等非支配排序机制来维持解集的分布均匀性和多样性。 第八章：算法鲁棒性、参数自适应与混合策略 为应对真实世界问题的复杂性，本章讨论了提高算法性能和适应性的高级策略。 参数自适应： 探讨了如何设计机制使算法参数（如突变率、信息素蒸发率）在搜索过程中自动调整，而非预先固定。 混合与混合优化： 分析了如何将启发式算法与局部搜索方法（如梯度下降法、牛顿法）相结合，形成混合元启发式算法（Memetic Algorithms），以结合全局探索和局部精细开发的能力。 第九章：生物启发计算与深度学习的融合 本章是本书的前沿探讨。讨论了生物启发算法在深度学习中的两个关键应用方向： 1. 超参数优化： 利用PSO或GA来有效地搜索和优化深度神经网络（DNNs）的最佳学习率、批大小、层数、激活函数等超参数配置。 2. 网络结构搜索（NAS）： 阐述如何使用演化算法来探索庞大的网络架构空间，自动设计高效的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）结构，以实现自动化机器学习（AutoML）。 第十章：行业应用案例研究 本章通过具体案例展示生物启发算法在不同工程领域中的实战能力： 能源系统优化： 电力系统中的潮流计算与经济调度。 供应链与物流： 车辆路径规划（VRP）的实时求解。 智能制造： 柔性作业车间调度问题（FJSP）的优化排产。 --- 附录： 包含常用算法的伪代码实现参考、测试基准函数库的介绍，以及面向特定应用的算法改进方向展望。 《生物启发计算与优化》 是一本全面覆盖理论深度与工程广度的参考书，它不仅教授读者“如何运行”这些算法，更重要的是帮助读者理解其背后的“为什么”以及在何种情境下需要进行何种“定制化”设计，从而推动解决更具挑战性的实际问题。

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