群智能

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出版者:国防工业出版社出版
作者:Christian Blum
出品人:
页数:286
译者:龙飞
出版时间:2011-7
价格:68.00元
装帧:
isbn号码:9787118073997
丛书系列:
图书标签:
  • 群智能
  • 人工智能
  • AI
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  • 自组织
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  • 智能系统
  • 学习机制
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具体描述

《群智能:介绍与应用》是一部关于群智能方法及其应用的专业书籍。第一部分导论介绍群智能、优化和群机器人的生物学基础,以及在新一代通信网络中的应用。优化和群机器人学是现今群智能原理应用非常成功的两个领域。第二部分的章节包含群智能研究的一些具体实例,例如,机器人行为的演变、粒子群动态优化、有机计算和生产网络中的非集中式流量。书中的八章相对独立,读者可以根据自己的研究领域和兴趣选择其中相应的章节阅读。《群智能:介绍与应用》适合以人工智能、通信网络或生物信息学为研究方向的理工科大学研究生和教师阅读,也可供相关研究领域的科研人员参考。

好的,这是一份关于《群智能》的图书简介,不包含该书本身的内容,字数约1500字。 --- 《计算科学前沿探索:并行计算与分布式系统优化》 内容概要 本书深入探讨了现代信息技术领域中两个核心议题:大规模并行计算架构的优化与分布式系统的高效协同。在全球数据量呈指数级增长的背景下,如何设计出既能充分利用多核、异构处理器资源,又能确保系统稳定性和可扩展性的计算框架,成为了衡量下一代信息基础设施能力的关键指标。本书旨在为高性能计算(HPC)研究人员、系统架构师以及高级软件工程师提供一个全面、深入的技术视野和实践指南。 第一部分:并行计算架构的理论基础与实践 本书首先构建了并行计算的基本理论框架,重点阐述了从 Flynn 分类到现代多核、众核处理器(如 GPU、FPGA)的演进历程。我们详细分析了不同并行模型(如 SIMD、MIMD、Data Parallelism、Task Parallelism)的适用场景、性能瓶颈以及编程范式转换的必要性。 内存层次结构与缓存一致性: 详细解析了现代 CPU/GPU 内存子系统的设计哲学,包括 L1/L2/L3 缓存的组织方式、伪共享(False Sharing)问题及其规避策略。通过对缓存一致性协议(如 MESI 协议的变体)的深入剖析,阐明了如何通过精细化的数据布局和访问模式设计,最大化内存带宽利用率。 大规模线程管理与同步机制: 探讨了操作系统层面和硬件层面的线程调度策略。重点对比了 OpenMP、Pthreads 等共享内存编程模型中的同步原语(锁、信号量、原子操作)在不同硬件拓扑上的性能表现差异。特别关注了无锁(Lock-Free)数据结构设计,提供了在高度并发环境下实现数据安全交换的先进算法实例。 异构计算的编程范式: 鉴于 GPU 在科学计算和深度学习中的统治地位,本书投入大量篇幅解析了 CUDA 和 OpenCL 编程模型。内容涵盖了内核函数(Kernel)的启动配置、线程束(Warp/Wavefront)的组织、共享内存的使用技巧,以及如何平衡 CPU(Host)和加速器(Device)之间的数据传输开销,实现高效率的异构协同计算。 第二部分:分布式系统设计与网络通信优化 在系统规模超出了单机能力极限时,分布式计算成为必然选择。本部分侧重于构建可靠、高效、低延迟的集群和大规模分布式系统。 高性能互联网络技术: 剖析了 InfiniBand (IB) 和 RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 等低延迟互联技术的物理层和协议栈。重点研究了远程直接内存访问(RDMA)的工作原理,并给出了在 MPI 和自定义消息传递接口中利用 RDMA 绕过操作系统内核进行数据传输的具体优化案例。 分布式消息传递接口(MPI)的高级应用: 深入探讨了 MPI 3.1 和 4.0 标准中的复杂通信原语,如集合通信(Collective Operations)的性能优化路径(如 Scatter-Gather、All-to-All 的树形或环形算法实现)。书中提供了针对特定硬件拓扑(如 3D Torus 或 Fat Tree)的通信算法选择指南。 一致性与容错机制: 探讨了分布式系统中最棘手的挑战——状态一致性。详细对比了 Paxos、Raft 算法在实际应用中的权衡,包括它们的收敛速度、分区容错性(P 属性)和安全性保证。书中通过构建一个简化的键值存储系统,演示了如何应用 Log-Structured Merge (LSM) 树结合 Raft 协议实现高吞吐量的持久化存储服务。 第三部分:面向特定应用的性能工程 本书的最后一部分将理论与实践相结合,聚焦于在几个关键应用领域中实现极致性能的工程化方法。 大规模矩阵运算的优化: 聚焦 BLAS 库的底层实现逻辑,特别是 Strassen 算法的并行化及对 Cache 友好性的改进。分析了如何利用 Loop Tiling、Loop Unrolling 等技术来提高 L1/L2 缓存的命中率,并展示了针对稀疏矩阵存储格式(如 CSR、COO)在并行环境下的高效更新策略。 流式数据处理的延迟控制: 针对需要实时或近实时处理的海量数据流,本书分析了基于消息队列(如 Kafka 集群)和流处理框架(如 Flink 的状态管理)中的背压(Backpressure)机制。重点研究了如何通过细粒度的资源隔离和内存预分配来最小化因垃圾回收或 I/O 阻塞导致的延迟尖峰。 性能度量与分析工具链: 介绍了一套完整的性能分析工具箱,包括硬件性能计数器(PMC)的使用、基于指令级采样的性能剖析工具(如 Linux `perf`),以及图形化的性能可视化工具。强调了“度量驱动优化”的迭代过程,教会读者如何准确识别系统瓶颈是受限于计算、内存访存还是通信延迟。 目标读者 本书适合拥有扎实的 C/C++ 编程基础,并对计算机体系结构、操作系统原理有深入了解的研究生、博士后、高性能计算中心的工程师,以及致力于开发大规模基础设施软件的技术专家。阅读本书将使读者能够超越现有框架的表层封装,深入到硬件与软件接口层,设计出能够充分释放现代超级计算资源潜能的尖端应用程序。

作者简介

龙飞 湖南常德人,1984年生,2005年毕业于南京大学,获理学学士学位。同年进入清华大学直接攻读博士学位。2006年赴德国汉堡大学进行多模交互的相关研究。2007年以访问学生身份进入美国耶鲁大学进行计算机网络技术相关研究,为期15个月。曾参与国家863项目、国家自然科学杰出青年基金和多项国家自然科学基金项目的研究。主要研究方向为卫星网络路由、路由协议设计与优化,对云计算和多模态交互等领域也有所涉及。在国内外发表SCI和El检索论文10余篇。

目录信息

第一部分 导论第1章 群智能的生物学基础 1.1 概述 1.2 分散式决策 1.2.1 在何处搜寻 1.2.2 探索与开发 1.2.3 寻找新巢穴 1.3 群体迁移 1.3.1 迁移中的蜜蜂 1.3.2 蝗虫 1.3.3 摩门蟋蟀 1.4 结语 参考文献第2章 群智能优化 2.1 概述 2.2 蚁群优化 2.2.1 蚁群优化的起源 2.2.2 蚁群优化:整体描述 2.2.3 最近的趋势 2.3 粒子群优化 2.3.1 粒子群优化:简介 2.3.2 最近的趋势 2.4 群智能在优化中应用的更多实例 2.4.1 受劳力划分启发的应用 2.4.2 基于蚂蚁的聚类和排序 2.4.3 其他应用 参考文献第3章 群机器人 3.1 概述 3.2 什么是群机器人 3.2.1 系统级别特性 3.2.2 突出特性 3.2.3 协作机制 3.3 研究方向 3.3.1 设计 3.3.2 建模和分析 3.3.3 机器人 3.3.4 问题 3.4 结论 参考文献第4章 受昆虫社会集体行为启发的下一代互联网路由协议:概述 4.1 概述 4.1.1 本章的组织 4.2 网络路由概论和挑战 4.3 网络路由协议的分类特性 4.4 从昆虫社会到网络路由协议 4.4.1 蚁群中的最短路径行为和元启发蚁群优化 4.4.2 从蜂群中得到的有用想法 4.5 蚁群优化路由协议 4.5.1 总体结构和ACO路由协议的属性 4.5.2 AutNet:无连接网络的主要参考算法 4.5.3 ABC:面向连接网络的主要参考算法 4.5.4 有线无连接网络的路由算法 4.5.5 有线面向连接网络的路由算法 4.5.6 QoS网络路由算法 4.5.7 无线移动Ad Hoc网络算法 4.6 受蜂群行为启发的路由协议 4.6.1 有线无连接网络的蜂窝算法 4.6.2 其他基于蜂窝的有线网络算法 4.6.3 无线移动Ad-hoc网络的蜜蜂Ad-hoc算法 4.6.4 MANET中其他基于蜜蜂Ad-hoc的算法 4.7 结论以及对SI路由的未来展望 参考文献第二部分 应用第5章 演化、自组织和群机器人 5.1 概述 5.2 自组织行为的演化设计 5.2.1 设计问题 5.2.2 自组织行为的演化 5.2.3 文献中的群体演化机器人学 5.3 演化群组机器人的研究 5.3.1 群机器人实验工具:群机器人 5.3.2 同步 5.3.3 协调运动 5.3.4 避开孔洞 5.4 结语 参考文献第6章 粒子群动态优化问题 6.1 概述 6.2 粒子群优化 6.3 解决动态环境中的挑战 6.3.1 变化检测 6.3.2 存储更新 6.3.3 多样化消失问题 6.3.4 重多样化 6.3.5 排斥 6.3.6 动态网络拓扑 6.4 多群和形态 6.4.1 量子粒子 6.4.2 多群PSO 6.4.3 基于形态的PSO 6.4.4 改进局部收敛 6.5 实验结果 6.5.1 移动峰值基准和实验设置 6.5.2 优化群型号 6.5.3 MPSO中的量子粒子 6.5.4 SPSO中的量子分布 6.5.5 调整群数量 6.5.6 比较MPSO和SPSO 6.6 总结 参考文献第7章 一种基于代理的自组织生产方法 7.1 概述 7.1.1 问题的定义 7.1.2 本章的构成 7.2 与以前文献的联系 7.2.1 材料处理元件是生产网络的一部分 7.2.2 传输和缓冲系统基于代理的模型 7.2.3 作为“社会”行为基础的相互作用 7.2.4 运输和缓冲模型的组成和性能 7.3 模型组成概述 7.3.1 对通道预期循环时间的动态预测 7.3.2 通道中可能障碍的动态预测 7.3.3 带回转功能的寻径和障碍最小缓存自动检测 7.3.4 初始运动 7.3.5 下一通道的避障选择 7.4 传送和缓冲系统之间相关性的数学抽象 7.5 模型系统中元件运动的描述 7.6 仿真环境中模型的实现 7.7 寻径作为元件之间相互作用的基础 7.7.1 权重参数βpath的改变导致从最快路径的偏离 7.7.2 按预期到达目的地所需时间Z的改变导致从最快路径的偏离 7.7.3 阻滞 7.7.4 团结协作与各自为战 7.7.5 一般特征 7.8 讨论 参考文献第8章 有机计算与群智能 8.1 概述 8.2 有机计算系统的实例 8.3 群控制应激 8.3.1 蚂蚁群聚 8.3.2 群有效性和聚类方法 8.3.3 反聚类 8.4 带移动元素的OC系统 8.4.1 细胞自动机模型 8.4.2 移动模型 8.4.3 简单环境下的实验 8.4.4 复杂环境下的实验 8.4.5 总结 8.5 最终评语参考文献
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读后感

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用户评价

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一本好书,应该能在阅读过程中不断拓展你的认知边界,而《群智能》无疑做到了这一点。作者并没有回避那些看似令人困惑的群体行为,例如“羊群效应”和“群体思维”,反而深入剖析其产生的根源和潜在的负面影响。通过对历史事件和商业案例的深入剖析,我才恍然大悟,原来许多看似不可思议的决策失误,都可能源于群体内部的沟通障碍和认知偏差。书中对“复杂适应系统”理论的阐释,更是让我大开眼界。它将群体视为一个动态演化的有机体,强调了系统内部各组成部分的相互作用以及对环境的适应能力。我特别喜欢作者在探讨“突触联想”和“协同效应”时,那种将抽象概念具象化的描述,让我能够清晰地感知到群体协作中,“1+1>2”的奇妙发生。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的重塑。它鼓励我跳出个体经验的局限,去观察、去理解、去参与更广阔的群体,从中汲取智慧,贡献力量。我还会时不时地翻阅书中的某些章节,每一次阅读都能有新的发现和感悟,仿佛书中蕴含着取之不尽的宝藏,等待我去挖掘。

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这本书的文字如同涓涓细流,缓缓渗透进我的意识,改变了我看待“群体”的许多固有观念。《群智能》不仅仅是一本学术著作,它更像是一部充满哲思的散文集,将科学的严谨与人文的关怀融为一体。我被书中对于“信息素”在群体行为中的作用的详细阐释所吸引,它让我看到了最微小的信号,如何能够协调庞大而复杂的群体行动,这是一种何等精妙的自然设计!作者在探讨“集体记忆”和“经验传承”时,那种对生命体在群体中不断学习和演进的描绘,让我感受到了生命顽强的生命力。我特别欣赏作者在分析“决策锚定”和“群体偏差”时,那种不回避问题、直面挑战的态度。它让我意识到,群体并非总是理性的,也可能存在盲点和偏见,而认识到这些,正是提升群体智慧的第一步。这本书给我最大的启发在于,它让我看到了个体力量的渺小,但同时也让我看到了群体力量的伟大。它鼓励我更加积极地参与到各种群体活动中,去贡献我的想法,去倾听他人的声音,去共同创造更大的价值。

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《群智能》这本书,是一次令人着迷的智慧之旅。它让我从全新的维度理解了“个体”与“群体”之间的辩证关系。作者在描述“群体导航”和“协同行动”时,那种将看似杂乱无章的个体运动,转化为有序高效的集体行为的精妙之处,令人拍案叫绝。我被书中对于“信息共享”和“决策融合”的细致分析所吸引,它揭示了群体如何从个体分散的信息中,提炼出最具有价值的洞察。作者在分析“群体记忆”和“经验传承”时,那种对生命体在群体中不断学习和演进的描绘,让我感受到了生命顽强的生命力。我尤其欣赏作者在探讨“意见反馈”和“行为校正”时,那种对群体如何自我调节、不断优化的精准洞察。它让我明白了,为什么有些群体能够持续进步,而有些则陷入停滞。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维的重塑。它鼓励我以一种更加积极、更加主动的态度去参与到各种群体活动中,去贡献我的想法,去倾听他人的声音,去共同创造更大的价值。

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终于读完了《群智能》这本书,合上最后一页,脑海中还回响着那些关于集体智慧、群体行为的精彩论述,心中涌动着难以言喻的激动。这本书的篇幅相当可观,每一章节都像一个精心构建的迷宫,引导我深入探索那些隐藏在日常现象背后的复杂机制。作者并非仅仅罗列事实,而是通过大量的案例分析,从蚂蚁的觅食路径到股票市场的波动,从人类的集体决策到社交网络的传播,层层剥茧,揭示了“群”的力量是如何在看似无序的个体互动中涌现出有序、高效甚至超乎个体能力的集体智慧。我特别喜欢作者在探讨蜜蜂的舞蹈语言时,那种将生物行为的直观观察与数学模型分析巧妙结合的方式,让我深刻理解了信息传递、反馈机制在群体决策中的关键作用。它不仅仅是一本关于“群”的书,更是一次关于理解世界、理解我们自身如何在群体中定位的哲学之旅。读这本书的过程中,我常常会停下来,对照自己的生活经历,思考我们在团队合作、社会参与时,是否也遵循着类似的“群智能”原则。那种豁然开朗的感觉,比单纯获取知识更让我着迷。它让我意识到,我们个体虽然渺小,但汇聚在一起,通过有效的沟通和协作,能够迸发出令人惊叹的力量,足以解决那些单凭个体力量无法企及的挑战。这本书带来的启发是深远的,它改变了我看待许多社会现象的角度,让我不再简单地将群体行为视为盲从或混乱,而是认识到其中蕴含的深刻规律和潜在的可能性。

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《群智能》这本书,是一次令人心潮澎湃的阅读体验。它让我从一个全新的角度审视了身边的一切,无论是自然界的生物,还是人类社会的运行,都仿佛在它的阐释下,焕发出了新的生命力。作者在解释“群体动力学”时,那种将宏观现象与微观个体行为联系起来的功力,令人叹为观止。我尤其被书中对于“信息过滤”和“观点汇聚”的细致分析所吸引,它揭示了群体如何从海量信息中提炼出最有价值的洞察,而又如何避免被噪音所淹没。书中关于“集体创造力”的论述,更是让我看到了群体在解决复杂问题时,能够迸发出超乎想象的创新火花。作者通过大量生动的案例,展示了群体如何通过迭代、试错,不断逼近最优解。读完这本书,我更加深刻地理解了“团队合作”的真正含义,它不仅仅是任务的分担,更是一种智慧的融合,一种力量的叠加。它让我对未来社会的发展充满了信心,因为我相信,只要我们能够有效地发挥群体的智慧,就没有克服不了的困难,没有解决不了的问题。

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《群智能》这本书的魅力在于其无处不在的普适性,无论你身处哪个领域,从事哪种工作,都能从中找到共鸣和启发。我尤其欣赏作者在引入“蚁群算法”时,那种从自然现象到技术应用的流畅过渡。看着作者细致地描绘出蚂蚁如何通过释放信息素来寻找最短路径,再将其巧妙地转化为解决复杂优化问题的计算机算法,我仿佛亲眼目睹了一场跨越生物学与计算机科学的奇妙对话。书中关于“群体极化”和“信息瀑布”的讨论,更是让我对社交媒体上的信息传播和观点形成有了全新的认识。那些看似独立的观点,是如何在群体互动中被放大、固化,甚至走向极端,这本书给出了令人信服的解释。它让我警醒,在快速的信息时代,保持独立思考、辨别信息真伪的重要性不言而喻。更重要的是,这本书并非停留在理论层面,它还提供了许多实践性的思考框架,引导读者如何在我们所处的群体环境中,更有效地发挥个体的作用,同时又能享受群体带来的优势。我尝试将书中的一些概念应用于我所在的团队项目,惊讶地发现,通过更清晰的沟通渠道和更合理的任务分配,团队的效率和创造力确实得到了提升。这本书就像一位睿智的长者,用生动的语言和严谨的逻辑,为我揭示了隐藏在喧嚣之下的世界运行密码,让我对“集思广益”有了更深刻的理解。

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读罢《群智能》,我深切感受到了一种前所未有的智识冲击。作者以其卓越的洞察力,为我揭示了隐藏在无数日常现象背后的“群”的逻辑。我被书中关于“分布式计算”和“协同进化”的论述所深深吸引。它让我认识到,群体并非是简单的个体堆砌,而是一个复杂的、自组织的、能够进行信息处理和决策的系统。作者在探讨“信息传递”和“行为同步”时,那种将抽象理论与具体案例相结合的阐释方式,让我能够清晰地感知到群体力量的涌现过程。我尤其欣赏作者在分析“群体极化”和“认知偏见”时,那种不回避问题、直面挑战的态度。它让我意识到,群体并非总是理性的,也可能存在盲点和偏见,而认识到这些,正是提升群体智慧的第一步。这本书给了我极大的启发,让我更加深刻地理解了“合作”的真正含义,它不仅仅是任务的分担,更是一种智慧的融合,一种力量的叠加。它让我对未来社会的发展充满了信心,因为我相信,只要我们能够有效地组织和引导群体的力量,我们就能创造出更加美好的未来。

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翻阅《群智能》的每一页,都仿佛是一次深入人心的探索。作者以其深厚的学识和独特的视角,为我构建了一个理解群体行为的宏大框架。我被书中对于“分布式知识”和“信息冗余”的讨论所深深吸引。它让我认识到,信息在群体中的传播和共享,是如何构建出强大的集体认知能力。作者在分析“群体学习”和“知识涌现”时,那种将个体经验转化为群体智慧的描绘,让我看到了生命体适应环境、不断进化的奥秘。我尤其欣赏作者在探讨“意见领袖”和“信息扩散”时,那种对社交网络中权力结构和信息流动的精准洞察。它让我明白了,为什么有些观点能够迅速传播,而另一些则石沉大海。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维的启迪。它鼓励我以一种更开放、更包容的心态去面对群体,去理解不同个体之间的互动,去发现群体中蕴含的巨大潜力。它让我相信,只要我们能够有效地组织和引导群体的力量,我们就能创造出更加美好的未来。

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《群智能》这本书,给我带来的不仅仅是知识的增长,更是一种对世界的全新视角。我曾以为,智慧是少数天才的专属,而这本书则颠覆了我的认知。作者通过大量的科学研究和生动案例,向我展示了,普通个体的简单互动,如何能够汇聚成强大的集体智慧,甚至超越个体最聪明的头脑。我对书中关于“分布式决策”的论述印象尤为深刻。无论是早期的计算机网络,还是现代的金融市场,这种去中心化的决策模式,在许多情况下都展现出了惊人的韧性和适应性。作者并没有止步于描述现象,而是深入探究了其背后的机制,例如信息共享、激励机制以及容错能力。我特别喜欢作者在介绍“认知地图”和“集体学习”时,那种将个体学习经验转化为群体知识库的描述,让我看到了群体持续进化的可能性。读完这本书,我不再仅仅是孤立地看待问题,而是开始思考,如何在我所处的环境中,构建更有效的群体协作模式,如何鼓励更多人参与到集体决策中来。它让我更加理解了“民主”和“共识”的真正意义,也让我对未来的社会发展充满了期待。

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《群智能》这本书,如同一面棱镜,折射出我对群体行为理解的全新视角。作者以其深厚的学识和独特的叙事方式,为我构建了一个理解“群”的宏大叙事。我被书中关于“信息传播”和“行为耦合”的论述所深深吸引。它让我认识到,个体之间的简单互动,如何能够激发出复杂的群体模式。作者在探讨“群体决策”和“最优选择”时,那种从自然现象到技术应用的流畅过渡,让我能够清晰地感知到“群”的智慧是如何被模拟和应用的。我尤其欣赏作者在分析“群体记忆”和“经验积累”时,那种对群体如何学习和适应环境的细致描绘。它让我明白了,为什么有些群体能够持续进步,而有些则陷入停滞。这本书给我带来了极大的启示,它让我更加深刻地理解了“共识”的形成机制,也让我对未来的社会发展充满了期待。它鼓励我以一种更加开放、更加包容的心态去参与到各种群体活动中,去贡献我的想法,去倾听他人的声音,去共同创造更大的价值。

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