Genetic Algorithms for Applied CAD Problems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Kureychik, Viktor M./ Malyukov, Sergey P./ Kureychik, Vladimir V./ Malioukov, Alexander S.

出品人:

頁數:256

译者:

出版時間:

價格:1228.00

裝幀:

isbn號碼:9783540852803

叢書系列:

圖書標籤:

• 遺傳算法
• CAD
• 優化
• 設計
• 工程
• 人工智能
• 計算設計
• 進化計算
• 應用數學
• 算法

《智能設計：復雜工程挑戰的計算方法》 在當今飛速發展的科技領域，工程設計的復雜度與日俱增，傳統的設計方法往往難以應對海量的設計參數、復雜的約束條件以及對效率和優化的極緻追求。《智能設計：復雜工程挑戰的計算方法》深入探討瞭一係列先進的計算智能技術，旨在為解決當前工程設計領域麵臨的重大挑戰提供創新的解決方案。本書聚焦於如何利用計算的力量，將設計過程從以往的試錯法和經驗驅動，轉化為一種更加係統化、智能化和優化驅動的模式。 本書的核心在於揭示如何將生物啓發式的學習機製和復雜的優化算法巧妙地應用於實際的工程設計問題。我們將超越傳統的綫性思考模式，擁抱那些能夠模擬自然界進化過程、適應環境變化以及自我學習和改進的計算框架。這意味著我們不再僅僅依賴於固定的規則和公式，而是構建能夠從數據中學習、在探索中成長、並最終生成最優或近優解的設計係統。 核心內容概述： 計算智能基石： 本書首先為讀者打下堅實的理論基礎，詳細闡述瞭支撐智能設計理念的核心計算智能技術。這包括但不限於： 模糊邏輯係統（Fuzzy Logic Systems）： 探討如何處理和量化人類經驗中的模糊性和不確定性，將其轉化為可計算的設計規則，尤其適用於那些難以用精確數學模型描述的場景。我們將學習如何構建模糊推理係統，實現對復雜變量的柔性控製和決策。 人工神經網絡（Artificial Neural Networks）： 深入研究神經網絡的結構、學習算法（如反嚮傳播）以及在模式識彆、數據挖掘和預測建模中的應用。本書將重點介紹如何利用神經網絡來學習設計數據的內在規律，預測設計性能，甚至生成全新的設計方案。 進化計算（Evolutionary Computation）： 詳細解析瞭一係列模擬自然選擇和遺傳變異的優化算法，包括但不限於： 遺傳算法（Genetic Algorithms）： 介紹其基本原理、編碼方式、選擇、交叉和變異算子，以及如何將其應用於參數優化、組閤優化和搜索空間探索。 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 闡述PSO如何通過模擬鳥群或魚群的集體行為來尋找最優解，特彆是在連續優化問題中的優勢。 差分進化（Differential Evolution, DE）： 介紹DE算法的簡潔高效，以及其在解決復雜高維優化問題上的強大能力。 群體智能（Swarm Intelligence）： 除瞭PSO，還將觸及其他基於群體行為的智能優化方法，如蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO），探討其在路徑規劃、調度和組閤問題中的創新應用。 智能設計在工程實踐中的應用： 在建立起理論框架後，本書將重點轉嚮實際應用，通過大量具體的工程案例，展示計算智能技術如何革新傳統的設計流程，解決棘手的問題： 産品形態與結構優化： 探討如何利用進化算法生成具有最優力學性能、輕量化或特定美學要求的復雜三維結構。例如，在航空航天、汽車工業和醫療器械領域，如何通過智能設計實現結構的減重而不犧牲強度。 參數配置與係統集成： 分析如何應用智能方法來優化多參數係統的配置，例如在電子設備、通信網絡或能源係統中，找到使整體性能最大化或成本最小化的參數組閤。 製造過程的智能化： 探索如何將計算智能技術應用於製造流程的優化，包括刀具路徑規劃、工藝參數設定、質量控製以及生産調度，從而提高生産效率和産品質量。 仿真與建模的協同： 介紹如何將智能優化算法與仿真軟件無縫集成，實現“仿真即優化”的閉環設計。這使得設計人員能夠快速迭代，在設計早期發現潛在問題，並高效地探索設計空間。 復雜係統設計中的決策支持： 闡述如何利用模糊邏輯和神經網絡等技術，處理設計過程中涉及的不確定性信息和定性評估，為設計決策提供更加智能化的支持。 高級主題與未來展望： 為瞭使本書更具前瞻性，我們將探討一些前沿的研究方嚮和應用潛力： 混閤智能係統（Hybrid Intelligent Systems）： 探討如何將不同的計算智能技術有機結閤，發揮各自優勢，解決更復雜的問題。例如，將神經網絡用於特徵提取，然後用遺傳算法進行優化。 機器學習與深度學習的融閤： 介紹機器學習特彆是深度學習在數據驅動設計中的最新進展，以及如何與傳統的計算智能方法協同工作。 可解釋性AI在設計中的挑戰與機遇： 討論如何提高智能設計係統的透明度和可解釋性，使設計師能夠理解和信任其提齣的設計方案。 計算智能在可持續設計和綠色工程中的作用： 展望智能設計技術如何在材料選擇、能源效率和生命周期評估等方麵，為實現可持續發展目標做齣貢獻。 本書的價值： 《智能設計：復雜工程挑戰的計算方法》不僅僅是一本理論書籍，更是一份實踐指南。它為工程師、研究人員、設計師以及對人工智能在工程領域應用感興趣的讀者提供瞭寶貴的知識和工具。通過本書的學習，讀者將能夠： 掌握解決復雜工程問題的計算思維。 理解並應用前沿的計算智能技術。 開發齣更高效、更創新、更優化的工程設計方案。 為應對未來工程挑戰做好準備。 本書的目標是賦能讀者，讓他們能夠利用計算智能的力量，將工程設計的可能性推嚮新的高度，從而在激烈的市場競爭中獲得優勢，並為人類社會的進步貢獻力量。

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我發現這本書在案例分析的廣度上做得相當齣色，遠遠超齣瞭我原先對一個單一技術主題書籍的預期。它巧妙地將理論框架與工程實踐中的各種“疑難雜癥”聯係瞭起來。例如，書中對如何將遺傳算法應用於復雜的三維結構布局優化、以及對材料性能參數的反嚮工程設計問題，都有著相當詳盡的論述。我特彆感興趣的是它如何處理約束條件的集成問題，這一點往往是實際工程應用中的最大痛點。作者似乎並未采用一刀切的解決方案，而是根據約束的性質（硬約束、軟約束）提供瞭多套不同的編碼和選擇機製的策略比較。這種實事求是的態度，告訴我這本書的作者們絕對不是紙上談兵的學者，他們一定在實際項目中摸爬滾打瞭多年，深知理論模型在現實世界中是如何“變異”和“受挫”的。

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初翻此書，一股濃鬱的理論深度撲麵而來，它似乎並不滿足於停留在應用層麵的膚淺介紹，而是執著於挖掘底層機製的精髓。我嘗試性地閱讀瞭關於適應度函數的構建章節，發現作者在討論各種情境下的函數設計哲學時，展現齣瞭一種近乎哲學思辨的嚴謹態度。這種對“為什麼”的執著追問，而非僅僅“怎麼做”的羅列，極大地提升瞭這本書的價值層次。它不是一本教你如何快速套用工具的速成手冊，更像是一份深厚的學術對話錄。那些對搜索空間拓撲結構、收斂穩定性的數學證明和論證，雖然需要我放慢速度，反復咀嚼，但帶來的思維衝擊是巨大的。它迫使讀者走齣舒適區，去真正理解算法在麵對非凸、多模態優化挑戰時所麵臨的本質睏境。這種深度，對於有誌於進行理論創新或算法改進的讀者來說，絕對是寶貴的財富。

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這本書的敘事風格非常獨特，它不像傳統教科書那樣冷峻刻闆，反而在某些關鍵部分的解釋中，透露齣一種引導性的對話感。尤其是在處理遺傳操作（如交叉和變異）的設計選擇時，作者沒有簡單地給齣最優公式，而是仿佛在與讀者進行一場辯論，細緻地分析瞭不同操作對種群多樣性和探索/開發平衡的影響。我感覺自己不是在被動接受知識，而是在積極參與一個設計決策的過程。這種“帶著你一起思考”的寫作方式，極大地降低瞭學習麯綫中那些最令人沮喪的陡峭段落。這種溫和而堅定的引導，讓即使是初次接觸這些優化方法的讀者，也能較快地建立起直覺，理解為何某些參數組閤比其他組閤更有效。它成功地在學術的嚴謹性和教學的親和力之間找到瞭一個微妙的平衡點。

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這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩又不失現代感的封麵材質，拿在手裏就有一種期待感。我尤其欣賞它在排版上的用心，字體選擇兼顧瞭學術的嚴謹性和閱讀的舒適度，頁邊距的處理恰到好處，使得大段的公式推導和文字描述之間保持瞭一種優雅的呼吸感。雖然我還沒有深入研讀每一個技術細節，但僅從視覺體驗來看，它無疑是一本精心打磨的專業書籍。我注意到插圖和圖錶的質量非常高，那些復雜的算法流程圖，綫條清晰，邏輯分明，即使用肉眼去追蹤那些參數的演變路徑，也不會感到迷糊。這對於處理高度抽象的工程問題來說至關重要，畢竟，一個好的可視化往往能抵過韆言萬語的解釋。我期待著在接下來的閱讀中，這種高質量的視覺輔助能真正幫助我理解那些深奧的優化過程。整體感覺，齣版商在製作過程中投入瞭大量的精力，試圖打造一本能經受住時間考驗的參考書。

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從一個資深工程師的角度來看，這本書最讓我稱贊的一點是它對“工具鏈整閤”的深刻洞察。它沒有孤立地討論遺傳算法本身，而是將它視為一個更宏大工程仿真與設計流程中的一環。我注意到瞭書中對算法與有限元分析（FEA）軟件接口、以及與參數化建模軟件進行迭代通信的描述。這些內容涉及到的數據交換格式、並行計算策略，都是在實際工業環境中部署優化係統時必須解決的“髒活纍活”。這本書的價值在於，它不僅告訴你優化目標是什麼，更告訴你如何用一颱真正的計算機集群去高效、可靠地實現它，並處理過程中産生的大量中間數據和異常反饋。這種對“係統工程化”的關注，使得這本書的實用價值遠遠超齣瞭純粹的理論參考，更像是一份麵嚮實際部署的藍圖指南。

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