Numerische Optimierung von Computer-Modellen mittels der Evolutionsstrategie pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Birkhäuser

作者:SCHWEFEL

出品人:

頁數:391

译者:

出版時間:1976-1-1

價格:$ 47.40

裝幀:Taschenbuch

isbn號碼:9783764308766

叢書系列:

圖書標籤:

• 歐洲
• 機器學習
• 數學
• 德國
• 人工智能
• Reinforcement_Learning
• Optimization
• Evolution_Strategy
• 優化
• 進化策略
• 數值優化
• 計算機模型
• 算法
• 優化算法
• 進化計算
• 模擬
• 工程優化
• 計算方法

計算機模型數值優化：進化策略的應用 本書深入探討瞭如何利用計算模型進行數值優化，並重點介紹瞭一種強大的、受自然選擇啓發的計算方法——進化策略（Evolution Strategy, ES）。在現代科學與工程領域，復雜係統越來越多地被轉化為計算模型，以便進行仿真、分析和設計。然而，如何有效地在這些模型中找到最優參數，以達到預期的性能、效率或成本目標，一直是研究的核心挑戰。 引言：計算模型與優化問題的交織 在當今時代，無論是在航空航天工程中設計更優化的翼型，還是在金融領域構建更精準的風險模型，亦或是在生物醫藥領域模擬藥物分子的相互作用，計算模型都扮演著至關重要的角色。這些模型通常是高度非綫性的、多模態的，並且計算成本昂貴，這使得傳統的解析方法或簡單的搜索算法難以奏效。因此，開發能夠高效、魯棒地解決這些復雜優化問題的技術顯得尤為迫切。 數值優化，顧名思義，就是通過一係列數值計算來尋找目標函數（通常代錶著模型的性能或成本）的最佳取值。這個過程需要定義一個搜索空間，其中包含瞭所有可能的解（即模型參數的組閤），然後係統地探索這個空間，直到找到最優解。然而，對於許多實際問題，搜索空間可能非常龐大，並且最優解可能隱藏在復雜的、具有許多局部極值的“景觀”中。 進化策略：一種仿生學的優化範式 進化策略（ES）正是為應對這類挑戰而生的一種全局優化算法。它模仿瞭生物進化過程中自然選擇和遺傳的機製，如突變、交叉和選擇。與傳統的梯度下降等基於梯度的優化方法不同，ES是一種無需梯度信息、對目標函數可微性無要求的“黑箱”優化器。這使得它能夠有效地處理非連續、非平滑甚至不可微的目標函數，以及存在大量局部最優解的問題。 ES的核心思想是維護一個“種群”（population），即一組候選解。在每一代（generation），種群中的個體（solution）都會根據其適應度（fitness）進行評估，適應度高的個體更有可能被保留並用於生成下一代。新一代的個體主要通過以下幾種遺傳算子産生： 選擇（Selection）: 決定哪些個體能夠成為下一代個體的“父母”。常見的選擇策略包括輪盤賭選擇（roulette wheel selection）、錦標賽選擇（tournament selection）等，它們都傾嚮於優先選擇適應度較高的個體。 變異（Mutation）: 為個體引入隨機的變化，以探索搜索空間的新區域。在ES中，變異通常作用於個體的決策變量（參數）上，使其朝著新的方嚮進行調整。變異的幅度（step size）是ES的一個關鍵參數，它需要根據搜索的進程進行調整。 重組/交叉（Recombination/Crossover）: 將一個或多個父代個體的基因（參數）組閤起來，生成新的子代個體。這有助於融閤不同個體的優良特性。 ES算法的流程通常可以概括為：初始化種群 -> 評估種群適應度 -> 選擇父代 -> 生成子代（通過變異和/或重組）-> 評估子代適應度 -> 選擇下一代種群 -> 重復直到收斂。 傳統ES的局限與現代發展 經典的ES算法，如（μ+λ）ES和（μ,λ）ES，在很長一段時間內是解決復雜優化問題的有力工具。其中： （μ+λ）ES: 認為父代和子代都可以參與到下一代種群的選擇中，這意味著最優解一旦被發現，就可能被保留下來。 （μ,λ）ES: 認為隻有子代纔能進入下一代種群，這通常可以防止算法過早收斂到局部最優解，但同時也增加瞭搜索的隨機性。 然而，隨著計算能力的飛速發展和對優化性能要求的不斷提高，傳統的ES算法也暴露齣一些局限性，尤其是在處理高維問題、需要更精細的策略調整時。為瞭剋服這些限製，研究者們對ES進行瞭大量的改進和擴展，主要體現在以下幾個方麵： 自適應策略參數（Adaptive Strategy Parameters）: 傳統的ES算法需要手動調整步長（mutation strength）和相關性（covariance matrix of mutation）等策略參數。然而，最優的策略參數往往隨著搜索的進行而變化。現代ES引入瞭自適應機製，允許算法根據搜索過程中的反饋信息（如適應度改進的速度）自動調整這些參數。例如，著名的（1+1）ES的一個重要變種就是其自適應步長版本。 協方差矩陣自適應進化策略（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES）: 這是ES傢族中最具代錶性和最成功的算法之一。CMA-ES能夠自適應地更新和學習搜索空間的協方差矩陣，這使得它能夠有效地捕捉參數之間的相關性，並沿著最有利的方嚮進行搜索。CMA-ES在處理具有高度相關性、傾斜（skewed）或多模態搜索空間的復雜問題時錶現齣卓越的性能，並在許多基準測試和實際應用中取得瞭領先的地位。 並行化與分布式ES: 隨著計算資源的普及，如何有效地利用多核處理器和集群來加速ES的計算成為一個重要的研究方嚮。並行化的ES算法可以同時評估種群中的多個個體，或者在不同的處理器上並行執行ES的各個階段，極大地縮短瞭優化所需的時間。 混閤ES算法: 將ES與其他優化技術（如局部搜索算法、模擬退火等）結閤，可以充分發揮各自的優勢，實現更快速、更魯棒的優化。例如，ES可以作為全局搜索器，負責發現潛在的最優區域，然後由局部搜索器來精確地收斂到最優解。 應用領域：ES的廣泛前景 進化策略的強大通用性使其在眾多領域得到瞭成功的應用，包括但不限於： 機器人學: 機器人路徑規劃、控製器設計、運動學與動力學參數優化。 機器學習: 神經網絡的結構搜索（Neural Architecture Search, NAS）、超參數優化、特徵選擇。 工程設計: Aerodynamics（空氣動力學）中的翼型設計、結構優化、材料科學中的性能預測與設計。 金融建模: 投資組閤優化、風險管理模型校準。 信號處理: 濾波器設計、圖像恢復。 生物信息學: 蛋白質結構預測、基因序列比對。 本書的結構與內容展望 本書將從基礎概念齣發，逐步深入到ES的各種變體和高級技術。內容安排大緻如下： 第一部分：優化問題與計算模型 引言：計算模型在科學與工程中的作用。 數值優化的基本概念：目標函數、決策變量、約束、搜索空間。 傳統優化方法的介紹與局限性（如梯度下降、粒子群優化等）。 復雜計算模型帶來的優化挑戰（如高維性、非綫性、多模態、昂貴的評估成本）。 第二部分：進化策略基礎 生物進化的啓發：自然選擇與遺傳。 ES的基本構成：種群、個體、適應度、代。 核心遺傳算子：選擇、變異（步長、步長自適應）、重組。 經典ES算法：(μ+λ) ES 和 (μ,λ) ES 的原理與比較。 ES的收斂性與全局搜索能力。 第三部分：高級進化策略技術 協方差矩陣自適應進化策略（CMA-ES）：原理、數學推導與實現細節。 策略參數的自適應調整：動態步長、步長與分布的自適應。 並行與分布式ES：策略與實現。 約束處理技術：懲罰函數法、可行域搜索等。 多目標優化中的ES應用。 ES與其他優化方法的混閤。 第四部分：實際應用與案例研究 在不同領域的ES應用實例分析。 如何為特定問題選擇和配置ES算法。 如何評估ES算法的性能。 數值模擬與代碼實現示例。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解進化策略的強大潛力，並掌握將其應用於解決復雜計算模型數值優化問題的實用技能。通過對理論的深入剖析與對實踐的細緻講解，我們希望讀者能夠掌握一種既有科學嚴謹性又具工程實用性的優化工具，從而在各自的研究和工程實踐中取得突破。

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從圖書館藉到這本書時，我注意到它似乎是近期齣版的，這對於一個與計算技術緊密相關的領域來說至關重要。算法的效率和在現代硬件上的實現方式，是衡量一本優化著作是否具有時效性的重要標準。我推測，書中應該不會僅僅停留在理論構建，很可能包含瞭針對特定數值計算庫（比如可能與C++或Python的某些高級並行計算框架結閤）的實現建議或僞代碼。如果能提供一些關於如何利用GPU加速或分布式計算來加速大規模模型優化的思路，那就太棒瞭。畢竟，今天的“數值優化”早已不是紙上談兵，它要求的是快速迭代和大規模驗證。這本書的厚度暗示著它對各種變體的覆蓋也相當全麵，比如自適應參數控製策略，這對於保證優化過程的穩定性至關重要。如果它能清晰地闡述不同進化策略變體（如ES, CMA-ES等）在處理特定類型“黑箱”模型時的優缺點和適用場景，那麼它就不僅僅是一本理論參考書，更像是一本實用的“工具箱手冊”。

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翻開扉頁，那份對知識的敬畏感油然而生。我注意到內頁的紙張選擇偏嚮啞光處理，這對於長時間閱讀復雜的圖錶和代碼片段來說，無疑是一種體貼的設計，能有效減少反光帶來的視覺疲勞。從目錄的標題結構來看，它似乎采用瞭模塊化的組織方式，從基礎的優化理論齣發，逐步過渡到具體的“進化策略”框架，再深入到針對“計算機模型”的特定應用場景。這種層層遞進的結構，預示著作者非常注重讀者的學習路徑。我特彆關注瞭關於“模型驗證”和“魯棒性分析”的部分，因為在實際的工程應用中，優化結果的可靠性遠比單純的數值最優解更為關鍵。這本書是否能提供一套行之有效的框架，來評估不同參數設置下模型的性能波動和對輸入擾動的敏感性？這是我最為期待的實用價值所在。如果它隻是停留在算法描述層麵，那就顯得格局偏小瞭。真正優秀的優化書籍，應該教會讀者如何“駕馭”優化過程，而不是被優化過程所驅使。希望作者能在討論算法的局限性時，也慷慨地分享一些避免陷入局部最優陷阱的實踐經驗，那些隱藏在學術論文背後的“業界秘訣”，往往比教科書上的完美公式更有價值。

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這本書的語言風格，光是看章節標題的措辭，就透露齣一種德語學術特有的那種對精確性的執著追求。那種不容許絲毫模糊和含糊的錶達方式，常常意味著對概念定義有著近乎苛刻的標準。我設想，閱讀它可能需要極大的專注力，因為它不會為瞭迎閤初學者而過度簡化核心概念。相反，它更像是為那些已經具備一定數理基礎，渴望將優化技術提升到更高層次的研究人員準備的“進階指南”。我期望這本書能深入探討如何在多目標優化和高維參數空間中應用這種策略，因為這些場景恰恰是傳統梯度下降方法力不從心的地方。進化策略的優勢往往體現在其對搜索空間的全局探索能力上，這本書是否能詳細剖析其內在的隨機性機製如何有效地平衡瞭探索（Exploration）與利用（Exploitation）？我特彆想看到一些關於如何設計適應度函數（Fitness Function）的深度討論，畢竟，模型的好壞最終都體現在適應度函數的評估上，而一個設計不當的適應度函數，再好的優化算法也是徒勞無功。

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拿起這本書，我的感覺是它像一塊等待雕琢的璞玉，蘊含著極大的潛力，但需要讀者投入時間和心力去發掘。它散發齣的是一種“硬核”的學術氣質，那種不媚俗、不迎閤短期熱點的堅持。我希望它能提供對“進化策略”這一方法論的哲學層麵的探討，即它為什麼能夠從生物學的觀察中抽象齣如此強大的數學工具來解決工程問題。這種深層次的理解，往往能幫助讀者在麵對新的、未曾預料到的優化挑戰時，能夠觸類旁通，舉一反三。這本書如果能成功地將復雜的數學原理，用一種既保持嚴謹性又富有洞察力的方式呈現齣來，那麼它將超越一本技術手冊的範疇，成為一本啓發思維的著作。我尤其期待它在討論復雜係統建模，比如那些具有大量非綫性、非凸特性的物理或工程仿真模型時，如何利用進化策略來係統地探索參數空間，並最終揭示齣模型背後的潛在結構和機製。這纔是真正的“數值優化”的魅力所在。

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這本書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色調配上銀色的字體，立馬讓人聯想到精密計算和前沿科技。我拿起它時，首先感受到的是它厚實的質感，這通常意味著內容的分量和深度。盡管我還沒有深入閱讀內文，但從裝幀上就能感覺到，這絕不是一本輕描淡寫、走馬觀花的科普讀物，它散發著一種嚴謹的學術氣息。書脊上的德語標題，即便是對這種專業術語略有耳聞的讀者，也能感知到其中蘊含的復雜算法和理論模型。我猜想，這本書的作者必定是在相關領域耕耘已久的大牛，能夠將如此高度抽象的優化問題，通過一種被稱作“進化策略”的方法進行闡述，這本身就代錶瞭一種跨學科的視角。我非常期待它能在理論推導和實際應用之間找到一個完美的平衡點，希望能看到大量清晰的數學公式和詳盡的案例分析，畢竟，沒有紮實的數學基礎，任何關於“數值優化”的討論都將是空中樓閣。如果這本書能用清晰的邏輯鏈條，一步步引導讀者理解如何將生物啓發式的優化方法應用於復雜的計算機模型構建和參數調整中，那麼它無疑將成為我書架上的一顆璀璨明珠。我尤其好奇，作者是如何處理收斂性證明和計算效率這些“硬骨頭”問題的。

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