Evolutionary Algorithms pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc.

作者:Davis, Lawrence David; Jong, Kenneth de; Vose, Michael D.

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:1999-6-4

价格:GBP 59.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387988269

丛书系列:

图书标签:

EvolutionaryGameThy
Evolutionary Computation
Genetic Algorithms
Optimization
Machine Learning
Artificial Intelligence
Natural Selection
Swarm Intelligence
Bio-inspired Algorithms
Computational Intelligence
Adaptive Systems

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具体描述

The IMA Workshop on Evolutionary Algorithms brought together many of the top researchers in the area of Evolutionary Computation for a week of intensive interaction. The field of Evolutionary Computation has developed significantly over the past 30 years and today consists of a variety of subfields such as genetic algorithms, evolution strategies, evolutionary programming, and genetic programming, each with its own algorithmic perspectives and goals. The workshop did a great deal to clarify the current state of the theory of Evolutionary Algorithms. The existing theory might be characterized as deriving from two principal approaches. There is a high level macro-theory that looks at the processing of "building blocks" and "schemata" that are shared by many good solutions when searching a problem space. There is also a low level micro-theory that builds exact Markov models of the search process. It is sometimes hard for researchers working at such different levels of abstraction to interact. The IMA workshop allowed researchers working at these different levels to present their points of view and to move toward common ground. There was real progress in communication between theorists and practitioners in the evolutionary computation field. Speakers presented applications across a wide range of problem areas. In some of those cases, theoretically motivated methods work quite well. In other cases, practitioners used domain-based methods to obtain better performance than could be achieved by using a "pure" evolutionary algorithm. Individuals on both sides went away with a better appreciation of the successes and failures of current theory.

《进化算法》内容简介《进化算法》一书深入探讨了近年来在计算科学和人工智能领域备受瞩目的计算智能方法——进化算法（Evolutionary Algorithms，EAs）。本书并非对该领域某一特定分支的浅尝辄止，而是力求勾勒出一幅清晰、系统的进化算法全景图，为读者提供理解、应用乃至创新这一强大工具的坚实基础。本书的写作旨在面向对智能计算、优化问题解决、机器学习以及生物启发式算法感兴趣的广泛读者群体，包括但不限于计算机科学、工程学、数学、生物学以及其他相关领域的学生、研究人员和工程师。我们期望本书能够成为一本兼具理论深度与实践指导意义的参考书。核心内容概述：本书结构清晰，从基础概念出发，逐步深入到复杂理论和前沿应用，主要涵盖以下几个关键部分：第一部分：进化算法的基石——理论与模型引言与背景：在这一部分，我们将首先介绍进化算法的起源和发展脉络，阐述其与生物进化机制之间的深刻联系。我们会回顾早期启发式方法的发展，并引出进化算法作为一种强大的全局优化工具的独特优势。遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）：作为进化算法中最经典和广为人知的代表，遗传算法将是本书的重点之一。我们将详细剖析其核心组成部分：表示（Representation）：探讨如何将待解决问题的解编码为染色体（例如，二进制编码、实数编码、置换编码等），以及不同表示方式对算法性能的影响。选择（Selection）：详细介绍各种选择策略，如轮盘赌选择、锦标赛选择、排序选择等，分析它们如何模拟自然选择过程，并确保具有更好适应度的个体有更大的概率被选中。交叉（Crossover）：深入讲解不同类型的交叉算子，如单点交叉、多点交叉、均匀交叉、算术交叉等，解释它们如何实现基因的重组，产生新的后代。变异（Mutation）：阐述变异算子的作用，包括位翻转、高斯变异、均匀变异等，以及它如何引入新的遗传信息，防止算法过早收敛于局部最优解。停滞条件（Termination Criteria）：讨论算法何时终止的各种策略，如达到最大迭代次数、找到满足精度要求的解、种群停止进化等。进化策略（Evolution Strategies, ESs）：除了遗传算法，进化策略也是一类重要的进化算法。本书将深入介绍：编码与选择：探讨ESs常用的实数编码以及其独特的选择机制，通常强调父代个体直接产生子代，并对子代进行评估和选择。变异算子：重点讲解ESs中关键的自适应变异策略，例如高斯变异，并探讨如何调整变异的步长，实现更有效的搜索。差分进化（Differential Evolution, DE）：作为一种相对较新的、但性能优越的群体智能优化算法，差分进化将得到详细介绍。我们将阐述其独特的差分变异机制，以及其在连续域优化问题上的强大能力，例如：基础DE算法：详细解释DE/rand/1/bin、DE/best/1/bin等经典变体。 DE的优势：分析DE在处理高维、复杂、多模态问题时的鲁棒性和效率。遗传编程（Genetic Programming, GP）：本书将超越对数值或符号表示的优化，转向直接进化计算程序或结构。我们将介绍：树状表示：解释如何将程序表示为树结构，以及函数节点和终端节点。 GP操作：详细介绍GP中的交叉和变异算子，例如子树交叉和点变异。应用领域：讨论GP在自动编程、机器学习模型发现等领域的潜力。第二部分：进化算法的进阶——理论分析与改进模式定理（Schema Theorem）：深入剖析遗传算法背后的理论支撑——模式定理，解释其如何描述信息如何在种群中传播和增长，以及这对算法设计的重要性。收敛性分析（Convergence Analysis）：探讨进化算法的收敛性问题，分析在不同条件下算法是否能收敛到全局最优解，以及收敛的速度。参数调优（Parameter Tuning）：讨论影响进化算法性能的关键参数（如种群大小、交叉率、变异率等），并介绍一些用于优化这些参数的元启发式方法。混合进化算法（Hybrid EAs）：探索如何将进化算法与其他优化技术（如局部搜索算法）相结合，以克服进化算法在收敛速度和精度方面的不足，实现更高效的搜索。多目标进化算法（Multi-objective EAs）：随着现实世界中许多问题具有多个相互冲突的目标，本书将介绍处理多目标优化问题的进化算法，如NSGA-II、SPEA2等，并讲解Pareto最优性和非支配排序等概念。第三部分：进化算法的应用与实践在优化问题中的应用：工程优化：详细介绍EAs在结构设计、参数优化、鲁棒性设计等工程领域中的成功案例。运筹学问题：探讨EAs在旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）、调度问题等经典运筹学难题上的应用。机器学习：阐述EAs在特征选择、模型参数优化、神经网络结构搜索（NAS）等机器学习任务中的应用。在科学研究中的应用：生物信息学：介绍EAs在基因序列分析、蛋白质结构预测、系统生物学模型构建中的作用。经济学与金融学：探讨EAs在金融建模、投资组合优化、市场预测等领域的应用。人工智能规划与决策：介绍EAs在机器人路径规划、游戏AI、复杂系统控制等方面的应用。算法实现与工具：提供关于如何实现进化算法的指导，并介绍一些常用的进化算法库和软件工具，帮助读者将理论知识转化为实际应用。本书的独特之处：《进化算法》一书力求做到：系统性与全面性：涵盖了主流的进化算法及其核心理论，为读者构建了一个完整的知识框架。理论与实践相结合：在深入讲解理论模型的同时，注重展示算法在各类实际问题中的应用，帮助读者理解其有效性。清晰易懂的阐述：采用清晰的逻辑结构和通俗易懂的语言，即使是初学者也能逐步掌握复杂的概念。前沿性的视野：关注进化算法的最新发展动态和潜在应用方向，激发读者的研究兴趣。通过阅读本书，读者将能够深入理解进化算法的工作原理，掌握分析和设计进化算法的能力，并能够有效地将其应用于解决各种复杂的优化和计算智能问题。本书旨在成为一本引导读者探索计算智能奇妙世界，并赋能读者解决现实挑战的宝贵资源。