Multi-objective Optimization Using Evolutionary Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Deb, Kalyanmoy

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2009-3

价格:579.00元

装帧:

isbn号码:9780470743614

丛书系列:

图书标签:

• 专业
• Evolutionary Algorithms
• Multi-objective Optimization
• Optimization
• Genetic Algorithms
• Swarm Intelligence
• Engineering Optimization
• Computational Intelligence
• Machine Learning
• Algorithms
• Heuristics

生物计算与复杂系统优化：原理、方法与应用 导言：探索复杂系统的优化前沿 在现代科学、工程、经济乃至社会管理领域，我们日益面临着需要同时满足多个相互冲突或制约目标的复杂优化问题。这类问题的核心挑战在于，不存在一个“绝对最优”的解，而是存在一个由一系列帕累托最优解（Pareto Optimal Solutions）构成的集合。这些解在不同目标之间达成了某种程度的平衡。 本书《生物计算与复杂系统优化：原理、方法与应用》正是为深入解析和掌握解决此类复杂、多目标优化问题的核心技术而编写的。它并非聚焦于演化算法这一特定工具集，而是提供一个更宏大、更基础的视角，探讨如何利用源自自然界复杂系统（如生物系统、生态系统）的计算范式，来有效导航和求解高维、非线性、约束复杂的优化景观。 本书结构严谨，从计算复杂性理论的基础出发，逐步深入到模拟生物和物理过程的计算模型，最终聚焦于这些模型在实际工程和科学决策中的应用。 --- 第一部分：优化问题的理论基础与计算复杂性 本部分旨在为读者建立扎实的理论基石，理解我们所处理问题的本质难度。 第一章：优化问题的形式化与分类 我们首先对优化问题进行严格的数学建模。本章详细阐述了单目标优化问题（SMOPs）与多目标优化问题（MOPs）的定义、特性及其在数学描述上的差异。重点讨论了可行域的构建、目标函数的性质（凸性、平滑性、多模态性）对求解算法选择的影响。此外，引入了约束处理的经典方法，如罚函数法和内点法，并探讨了在面对大规模问题时，如何进行问题的分解和简化。 第二章：计算复杂性与不可解性边界 理解一个问题能否被有效求解，取决于其计算复杂性。本章深入探讨了判定性问题与优化问题的关系。我们将介绍计算复杂性理论中的核心概念，如P类、NP类问题，并着重分析优化问题的NP-Hard性质，特别是在处理大规模组合优化问题时所面临的指数级增长挑战。通过分析问题的结构特性，读者将学会如何区分哪些问题可以通过多项式时间算法求解，以及哪些问题需要依赖启发式或近似方法。本章特别强调了“最优性”在复杂系统中的相对性——即在计算资源有限的情况下，我们追求的“满意解”而非绝对最优解的价值。 --- 第二部分：模拟自然过程的计算范式 本部分的核心是介绍超越传统确定性算法的计算思想，即如何通过模拟自然界中非线性的、涌现性的过程来寻找问题的鲁棒解。 第三章：启发式搜索与元启发式方法的原理 本章聚焦于启发式搜索策略的构建。我们首先回顾了经典的局部搜索方法，并指出其在陷入局部最优解时的局限性。随后，引入元启发式（Metaheuristics）的核心思想：通过引入随机性、记忆机制和种群协作，跳出局部陷阱。我们将详细介绍构建一个健壮元启发式算法所需的关键要素，包括解的编码与表示、邻域结构的设计以及终止条件的设定。本章强调的是“策略”而非特定算法，为后续的生物和物理模拟奠定方法论基础。 第四章：基于群集智能的建模与实现 本章将深入探讨源自社会性动物行为的计算模型。我们将分析群体智能（Swarm Intelligence）的涌现现象，即大量简单个体通过局部交互如何实现全局的复杂协调。我们将详细介绍粒子群优化（PSO）算法的思想起源——鸟群觅食行为，以及蚁群优化（ACO）算法中信息素（Pheromone）的动态更新机制。重点讨论了这些模型如何通过信息共享和反馈回路来适应动态变化的环境，并分析它们在离散和连续空间中的适用性差异。 第五章：模拟退火与物理过程的抽象 本章转向受物理学启发的优化技术。模拟退火（Simulated Annealing, SA）作为一种重要的单解搜索元启发式方法，其核心在于对物理退火过程的数学抽象。本章将详细解析温度参数（T）在控制搜索策略中的关键作用——高温时的广度探索与低温时的精确收敛。此外，我们还会触及基于能量景观理论的优化方法，理解如何通过能量函数的设计来指导搜索过程，避免陷入鞍点而非局部极小值。 --- 第三部分：高级优化策略与工程实践 本部分将前两部分的理论与方法相结合，探讨在实际应用中如何构建高效、可扩展的优化解决方案。 第六章：高维空间中的搜索策略与尺度效应 面对维度灾难，标准的搜索策略往往失效。本章专门研究如何在高维空间中维持搜索效率。我们将介绍降维技术（如主成分分析在优化中的应用）和分解策略。重点讨论如何设计具有尺度不变性的适应度函数，以及在不同尺度上协调探索（Exploration）与利用（Exploitation）的比例，以确保在高维面上都能有效地发现有价值的区域。 第七章：鲁棒性、不确定性与适应性优化 现实世界的优化问题往往伴随着噪声、参数的不确定性或环境的动态变化。本章引入了优化问题的“鲁棒性”概念。我们将探讨如何从算法设计层面增强解的稳定性，例如通过多次运行的统计分析来评估解的可靠性，或采用机会约束规划等方法来显式地处理不确定性。此外，本章还讨论了适应性机制的设计，即算法参数（如学习率、变异率等）如何根据搜索过程的实时反馈进行自动调整，从而提高算法的自适应能力。 第八章：优化模型在网络、资源与决策中的集成应用 本章通过一系列实际案例，展示如何将前述的优化原理应用于具体的复杂系统。案例涵盖： 1. 网络流与拓扑优化： 考虑通信网络中的流量分配和设施选址问题，重点在于目标函数的多重约束（延迟、带宽、成本）。 2. 资源调度与排程： 在有限资源的约束下，优化生产流程或项目进度，分析时间敏感型目标与成本目标的权衡。 3. 复杂决策支持系统： 探讨如何将优化模型嵌入到需要人类专家参与的决策流程中，强调人机交互和解的解释性（Interpretability）。 通过这些应用实例，读者将掌握将抽象的优化模型映射到具体工程挑战的能力，并能批判性地评估不同计算范式在解决特定问题时的优劣。 --- 结论：迈向自主优化系统 本书的最终目标是培养读者一种解决复杂问题的思维模式：将优化视为一个动态、迭代且具有内在不确定性的过程。未来的研究方向将集中于开发能够自我感知、自我调整的优化框架，实现真正意义上的自主优化系统。本书所介绍的原理和方法，是理解并参与未来优化前沿研究的坚实基础。

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