Modern Heuristic Optimization Techniques pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Lee, Kwang

出品人:

頁數:616

译者:

出版時間:2008-2

價格:882.00元

裝幀:

isbn號碼:9780471457114

叢書系列:

圖書標籤:

• 優化算法
• 啓發式算法
• 元啓發式算法
• 機器學習
• 人工智能
• 運籌學
• 算法設計
• 優化技術
• 工程優化
• 計算智能

現代啓發式優化技術：理論、應用與前沿展望 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個關於現代啓發式優化技術全麵而深入的理解。在當今快速發展的科學、工程、經濟和管理領域，麵對日益復雜的優化問題，傳統的精確求解方法往往因計算復雜度過高而難以應用。因此，啓發式和元啓發式算法以其高效性、魯棒性和適應性，成為瞭解決這些復雜挑戰的關鍵工具。 本書內容組織嚴謹，結構清晰，涵蓋瞭從經典啓發式方法到最新元啓發式算法的演進曆程、核心理論框架、關鍵技術細節以及廣泛的實際應用案例。它不僅僅是一本算法的匯編，更是一部深入探討這些技術背上數學原理和計算哲學的專著。 第一部分：優化基礎與啓發式方法的理論基石 本部分首先為讀者奠定堅實的優化理論基礎。我們將從數學規劃的基礎概念入手，探討確定性方法（如綫性規劃、非綫性規劃）的局限性，從而引齣隨機性和啓發式方法的必要性。 章節要點： 1. 優化問題類型與難度分類： 詳細介紹連續優化、離散優化、組閤優化以及多目標優化問題的特點。討論 NP-難問題在現代計算中的挑戰。 2. 隨機搜索與局部搜索基礎： 闡述隨機抽樣、隨機遊走等基本隨機搜索策略。重點剖析爬山法、模擬退火法等早期啓發式算法的原理、優缺點及其在局部最優陷阱中的錶現。 3. 元啓發式的哲學： 深入探討元啓發式算法的設計哲學——如何平衡“探索”（Exploration，在解空間中廣泛搜索）與“利用”（Exploitation，在已發現的優質區域進行精細搜索）。 第二部分：經典元啓發式算法的深入剖析 本部分聚焦於那些在優化領域具有裏程碑意義的、被廣泛接受和應用的經典元啓發式算法。每種算法都將進行模塊化的講解，包括其靈感來源、核心操作機製、參數敏感性分析以及收斂性探討。 章節要點： 1. 群體智能的先驅：進化計算（Evolutionary Computation, EC）： 詳細介紹遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）的編碼、交叉、變異操作。同時，探討遺傳編程（GP）和進化策略（ES）的獨特機製及其在結構搜索中的應用。 2. 基於群體的社會學習算法： 深度解析粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）和蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO）。重點比較它們的社會信息共享機製和信息反饋迴路。 3. 基於物理過程的模擬： 探討模擬退火（Simulated Annealing, SA）的物理退火過程的數學模型，以及熱力學模擬在優化中的應用。 4. 其他重要的經典方法： 簡要介紹禁忌搜索（Tabu Search, TS）中的記憶機製及其如何有效避免循環搜索。 第三部分：現代與混閤啓發式技術的前沿進展 隨著計算能力的提升和問題復雜性的增加，新的、更強大的元啓發式算法不斷湧現。本部分將聚焦於近年來備受關注的新興算法，並探討如何將不同算法的優勢結閤起來形成混閤優化框架。 章節要點： 1. 自然界受啓發的先進算法： 詳細介紹基於自然界現象的新型算法，例如： 蜂群算法（ABC）： 考察其雇傭/遊蕩/觀察工蜂的策略。 鯨魚優化算法（WOA）和獅群優化算法（LSO）： 分析這些算法如何更精細地模擬群體行為以提高收斂速度和全局搜索能力。 2. 新型群智能算法的構建： 討論如何通過迭代改進和生物學機製的重新解釋來設計更具競爭力的算法，例如基於植物生長、水流動力學或生物生理過程的新模型。 3. 混閤優化與自適應策略： 介紹如何構建混閤算法（Hybridization），例如將局部搜索嵌入到全局元啓發式框架中（Memetic Algorithms, MA）。討論參數自適應和動態調整策略在提升魯棒性中的作用。 第四部分：多目標優化與復雜約束處理 現實世界的問題很少是單一目標的。本部分專門解決多目標優化問題（Multi-Objective Optimization Problems, MOOPs）的特殊挑戰，以及如何在復雜的約束條件下應用啓發式算法。 章節要點： 1. 多目標優化理論： 引入帕纍托最優性、非支配解集和擁擠距離等核心概念。 2. 多目標元啓發式算法： 重點分析 NSGA-II 和 SPEA2 等經典算法在維持解集多樣性方麵的技術細節。 3. 約束處理技術： 探討處理硬約束和軟約束的策略，包括懲罰函數法、約束處理的進化方法以及可行性規則在群體搜索中的集成。 第五部分：實際應用案例與未來展望 本部分將理論與實踐緊密結閤，通過具體案例展示啓發式優化技術在多個關鍵領域的作用，並對本領域未來的研究方嚮進行展望。 章節要點： 1. 工程設計與優化： 結構優化、天綫設計、電網調度中的應用實例。 2. 數據科學與機器學習： 啓發式算法在特徵選擇、神經網絡結構搜索（NAS）以及超參數調優中的前沿應用。 3. 物流與調度： 車輛路徑問題（VRP）、作業車間調度（JSSP）等組閤優化問題的求解範例。 4. 前沿挑戰與未來方嚮： 討論在綫優化、大規模並行化、可解釋性優化（Explainable Optimization）以及與深度學習結閤的新趨勢。 本書適閤於計算機科學、運籌學、電氣工程、機械工程以及運籌管理等領域的本科高年級學生、研究生、研究人員和工業界的工程師。通過深入學習，讀者將不僅掌握多種現代啓發式優化工具的使用，更能理解其背後的計算智能思想，從而能夠自主設計和改進算法來解決前所未有的復雜優化難題。

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這本書的深度和廣度令人印象深刻，它幾乎覆蓋瞭當前主流啓發式優化技術的方方麵麵，從早期的基於群體的算法到近些年興起的基於學習的元啓發式方法，都有著詳盡的闡述。但我必須指齣，對於完全沒有接觸過優化理論的純小白讀者來說，入門門檻可能略高。雖然作者努力做瞭鋪墊，但某些涉及到高維空間分析或非綫性動力學的章節，依然需要讀者具備一定的數學基礎纔能融會貫通。不過，對於那些已經有一定背景，希望係統性梳理知識體係的讀者來說，這本書的價值就無可估量瞭。它提供瞭一個非常紮實的概念框架，讓我能夠將過去零散學習的知識點串聯起來，形成一個完整的知識網絡。特彆是關於“多目標優化”的處理策略，書中介紹的帕纍托前沿概念和各種改進型算法（如NSGA-II的變體），展現瞭作者對該領域前沿動態的精準把握。可以說，這本書是通往進階研究的一座堅實橋梁。

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這本書的封麵設計充滿瞭未來感和科技感，那種深藍與亮橙的撞色搭配，一下子就抓住瞭我的眼球。內頁的排版也相當講究，文字密度適中，使得閱讀過程非常舒適，即使是麵對那些復雜的算法描述，也不會覺得過於壓抑。我特彆欣賞作者在引入新概念時所采用的類比手法，比如將遺傳算法比作自然界的物競天擇，將粒子群優化比作鳥群覓食，這種生動形象的解釋，極大地降低瞭我對這些前沿優化理論的畏懼感。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導著初學者一步步深入。書中的插圖和圖錶製作精良，清晰地展示瞭算法的迭代過程和收斂麯綫，這對於理解抽象的數學模型起到瞭至關重要的作用。我花瞭大量時間去研究附帶的案例分析，它們的選擇非常貼閤實際工業需求，比如在物流路徑規劃和電力係統調度中的應用，這讓我深刻體會到這些“啓發式技術”的實際價值，而不是停留在純理論層麵上的空談。整體而言，這本書的裝幀和內容組織都體現齣極高的專業水準和對讀者的尊重，是值得反復研讀的工具書。

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坦白說，我購買這本書的初衷是想快速瞭解這個領域的熱點方嚮。這本書在“新興技術”的介紹上做得非常齣色。它沒有沉溺於對經典算法的重復介紹，而是將筆墨重點放在瞭近年來被廣泛討論的、具有創新性的技術上，比如基於蜂群算法的改進模型，以及一些深度學習與優化結閤的探索性研究。作者的觀點非常前瞻，他甚至在討論某些算法的局限性時，指齣瞭未來研究可能的發展方嚮，這對於希望發錶高水平論文的研究生來說，具有極高的參考價值。書中的引用列錶也十分詳盡和權威，幾乎涵蓋瞭過去十年間該領域最重要的文獻，這為讀者進行更深入的文獻調研提供瞭極大的便利。總的來說，如果你的目標是跟上這個領域的最前沿動態，並希望對“啓發式優化”有一個全麵、深入且與時俱進的理解，這本書絕對是不可多得的寶貴資源，它遠超齣瞭我的期待。

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我最近在處理一個復雜的排程問題時遇到瞭瓶頸，傳統的精確算法計算量爆炸，效果很不理想。抱著試一試的心態翻開瞭這本書，結果給瞭我很大的啓發。這本書最吸引我的地方在於它對“工程智慧”的體現。它不僅僅是介紹算法，更是在傳授一種解決問題的思維模式。作者反復強調的“模仿自然界的設計”這一核心思想，讓我重新審視瞭問題的本質，並開始嘗試從非傳統角度尋找靈感。書中的案例往往從一個現實痛點齣發，逐步構建齣相應的啓發式模型，這種“問題導嚮型”的教學模式非常有效。我發現，書裏提到的某些混閤優化策略——比如將局部搜索算法嵌入到全局搜索框架中——完美解決瞭我的實際難題。讀完後，我感覺自己手中掌握的工具箱瞬間豐富瞭許多，看待優化問題也更加靈活和務實瞭。這本書的價值在於，它教會你如何“思考”如何優化，而不是僅僅告訴你“如何運行”某個代碼庫。

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說實話，我原本對“啓發式優化”這個領域抱持著一種敬而遠之的態度，總覺得它充滿瞭高深的數學公式和難以捉摸的黑箱操作。然而，這本書的論述方式徹底顛覆瞭我的看法。作者的筆觸極其細膩，他沒有急於拋齣最復雜的變種算法，而是從最基礎的模擬退火講起，娓娓道來其背後的物理學原理，那種對曆史脈絡的梳理，讓人感覺自己不僅僅是在學習技術，更是在迴顧一段思想演變史。書中對各種元啓發式算法的對比分析尤其精彩，通過設置統一的測試基準函數，清晰地展示瞭不同算法在收斂速度、全局搜索能力和抗乾擾性方麵的優劣。我尤其喜歡其中關於“參數敏感性分析”的章節，它沒有避諱這些算法在實際應用中對超參數調整的依賴性，反而提供瞭一套係統化的方法論來指導參數的選取和調優，這對於工程實踐者來說，簡直是福音。我甚至覺得，這本書更像是一部實戰手冊，而不是高冷的學術專著，它的實用性和可操作性遠遠超齣瞭我的預期。

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