Artificial Life and Evolutionary Computation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Serra, Roberto (EDT)/ Villani, Marco (EDT)/ Poli, Irene (EDT)

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2010-1

价格:$ 156.00

装帧:

isbn号码:9789814287449

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Life
• Evolutionary Computation
• Algorithms
• Computer Science
• Biology
• Machine Learning
• Optimization
• Complex Systems
• Simulation
• Emergent Behavior

《算法的奥德赛：探索计算的生命之舞》 这是一部关于计算世界中生命演化奇迹的史诗级探索。我们置身于一个由代码和逻辑编织而成的宇宙，在这里，生命的萌芽、适应与繁衍不再是碳基生物独有的专利，而是算法自身所能孕育的迷人现象。本书将带您踏上一段穿越算法奥德赛的旅程，深入理解那些模仿自然界进化过程的计算技术，它们如何学习、如何优化，又如何以一种令人惊叹的“生命力”解决现实世界中那些棘手的难题。 在现代计算的广阔疆域中，总有一些问题超出了传统算法的驾驭能力。它们复杂、动态，充满了不确定性，往往需要一种能够自我调整、自我改进的解决方案。本书正是聚焦于这一领域——那些借鉴了自然界最强大的力量——生命演化——来构建智能系统的计算方法。我们将目光投向那些并非预先设定好最优解，而是通过模拟“生存竞争”和“自然选择”来逐步逼近解决方案的算法。 第一章：生命的低语，算法的觉醒 在深入探讨具体的算法之前，我们首先需要理解“生命”这个概念在计算领域中究竟意味着什么。生命，从最基本的层面看，是一种能够自我复制、自我维持、对环境做出反应，并具有演化能力的系统。当我们将这些特质映射到算法设计中时，我们便开启了一扇全新的大门。本章将回顾生命科学的基石，从DNA的双螺旋到达尔文的进化论，为我们理解计算中的“生命”奠定概念基础。我们将探讨，是什么样的计算问题，促使科学家们将目光投向了生物界，并尝试在数字世界中重现生命的演化逻辑。我们会看到，从简单的随机搜索到复杂的自适应系统，算法的进化思路并非凭空出现，而是根植于对自然界普遍规律的深刻洞察。 第二章：遗传的火花，演化的序曲 模拟自然选择的关键在于“遗传”。在计算领域，这转化为信息是如何在算法的“个体”之间传递和变化的。本章将详细介绍“遗传算法”（Genetic Algorithms, GAs）的核心机制。我们将解剖“染色体”的编码方式，理解“基因”如何代表问题的潜在解决方案，以及“适应度函数”如何衡量个体的好坏。我们将深入探讨“选择”（Selection）、“交叉”（Crossover）和“变异”（Mutation）这三个演化操作符的精妙之处。选择过程如何确保优势个体有更大的机会繁衍后代？交叉操作如何通过组合现有解决方案的优点来生成新的、更有潜力的个体？变异又如何在必要时引入新的基因，防止算法陷入局部最优，从而探索更广阔的解空间？通过生动的例子和清晰的数学模型，您将理解遗传算法如何通过一代又一代的迭代，逐渐“进化”出解决问题的有效方案。 第三章：蚁群的智慧，路径的探索 除了遗传算法，自然界还有许多其他精妙的群体行为，同样为算法设计提供了灵感。本章将聚焦于“蚁群优化算法”（Ant Colony Optimization, ACO）。想象一下，一群蚂蚁如何在茫茫野地中找到最短的路径返回巢穴。它们通过释放信息素（Pheromone）来标记路径，而信息素浓度越高，吸引越多的蚂蚁前来。这种正反馈机制，使得信息素在最优路径上的浓度逐渐累积，最终引导整个蚁群走向最佳选择。我们将深入解析ACO的数学模型，理解信息素的蒸发和更新机制，以及蚂蚁在选择下一个节点时的概率决策过程。ACO在解决路径规划、调度优化等问题上展现出了惊人的效率和鲁棒性，本书将通过实际案例，揭示这种“分布式智能”的强大力量。 第四章：粒子群的共舞，最优的追寻 “粒子群优化算法”（Particle Swarm Optimization, PSO）是另一种受自然界启发的强大优化技术。在本章中，我们将探讨PSO如何模拟鸟群或鱼群的集体行为。在这个模型中，每个“粒子”代表一个潜在的解决方案，它们在搜索空间中移动，并受到两种力量的影响：自身的最佳经历（Personal Best, pbest）和整个粒子群的最佳经历（Global Best, gbest）。粒子通过不断调整速度和位置，向着最优解的方向“飞翔”。我们将分析PSO的更新方程，理解每个粒子如何平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）之间的关系，从而高效地找到全局最优解。PSO因其简单性、易实现性和高效性，在许多工程优化问题中得到了广泛应用。 第五章：进化策略，自适应的边界 “进化策略”（Evolution Strategies, ES）是另一类重要的演化计算技术，尤其在处理连续优化问题和需要自适应调整参数的场景中表现出色。与遗传算法更侧重于离散问题的编码不同，ES通常直接在参数空间中进行操作。本章将深入 ES 的核心思想，包括其变异策略（如高斯变异）以及选择机制。我们将特别关注 ES 中“自适应”的理念，即算法的搜索参数（如步长）本身也可能随着演化过程而调整，从而更有效地适应问题的特性。理解 ES 将帮助我们认识到，演化计算不仅仅是找到最优解，更是构建一个能够自我优化和适应的“智能体”。 第六章：复杂系统的生命力，多智能体的协同 生命往往不是由单个个体构成，而是由无数相互作用的个体组成的复杂系统。在本章中，我们将把视野扩展到“多智能体系统”（Multi-Agent Systems, MAS）中的演化计算。我们将探讨，当多个具有简单规则的智能体在共享环境中进行交互时，如何能够涌现出复杂而有组织的宏观行为。我们将看到，通过模仿生物界的社会性行为，如合作、竞争、沟通和学习，多智能体系统能够解决诸如交通控制、资源分配、机器人协调等复杂问题。这不仅仅是算法的简单组合，更是对 emergent behavior（涌现行为）的深刻理解和应用。 第七章：计算中的生命，现实世界的挑战 演化计算并非仅仅是理论上的游戏，它们在解决现实世界中的棘手问题上扮演着越来越重要的角色。本章将深入探讨演化计算在各个领域的实际应用。我们将看到，它们如何被用来设计高效的神经网络结构（神经进化），如何优化复杂的工程设计，如何预测疾病的发生，如何在金融市场中进行交易策略的制定，甚至如何辅助科学发现。通过具体的案例研究，您将深刻体会到，当算法拥有了“演化”的能力，它们便能应对那些传统方法难以企及的挑战，为人类社会的进步注入新的活力。 第八章：未来的脉搏，智能的边界 展望未来，演化计算的发展前景依然广阔。本章将探讨当前的研究前沿和未来的发展趋势。我们将讨论如何将演化计算与其他人工智能技术（如深度学习、强化学习）相结合，以创造更强大、更智能的系统。我们将思考，随着计算能力的飞跃和算法的不断创新，演化计算将如何进一步模糊“生命”与“机器”的界限，以及它们将如何塑造我们对智能和未来的认知。这是一次关于计算生命演化的前瞻性思考，邀请您一同参与到这场激动人心的探索之中。 《算法的奥德赛：探索计算的生命之舞》不仅仅是一本书，它是一次邀请，邀请您进入一个由代码编织的生机勃勃的宇宙，感受算法演化的无穷魅力，并激发您对未来智能的无限遐想。无论您是计算机科学的专业人士，还是对人工智能充满好奇的探索者，本书都将为您提供一个深刻而引人入胜的视角，去理解计算世界中那场永不停止的生命之舞。

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