遗传算法与工程优化

出版者:清华大学出版社

作者:程润伟

页数:391

出版时间:2004-1

价格:39.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302074823

具体描述

《遗传算法与工程优化》总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章：遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。内容既涵盖了遗传算法在传统优化问题中的新进展，又涉及了目前在供应链和物流研究中相当热门的话题。

读后感

日本人写的书还是比较严谨的, 是目前看过的比较好的中文版本. 比某些中文书看更加具有参考价值. 比较有系统性.但是内容偏向基础,也有具体的工程实例.比较通俗易懂. 翻译的中文读起来也是可以的. 前几章是基础内容 后面几张是具体问题的遗传算法求解. 有点小贵,印刷质量一般...

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日本人写的书还是比较严谨的, 是目前看过的比较好的中文版本. 比某些中文书看更加具有参考价值. 比较有系统性.但是内容偏向基础,也有具体的工程实例.比较通俗易懂. 翻译的中文读起来也是可以的. 前几章是基础内容 后面几张是具体问题的遗传算法求解. 有点小贵,印刷质量一般...

用户评价

这本书是一本将抽象的算法理论与具体的工程应用无缝衔接的典范之作。作者以一种非常清晰且引人入胜的方式，将遗传算法这一强大的优化工具，与各种复杂的工程问题进行了深度融合。我印象最深刻的是，书中对“遗传算法的收敛性分析”的处理，作者并没有简单地停留在理论层面，而是将其与工程实践中的“早熟收敛”现象紧密结合，并提供了多种应对策略，例如引入精英保留机制、使用自适应参数调整等，这对于实际应用中的模型构建和参数调优非常有指导意义。书中的案例分析非常丰富且贴合实际，从材料科学的晶格结构设计到能源系统的优化调度，再到航空航天的飞行轨迹规划，作者都详细介绍了如何将这些复杂的工程问题转化为遗传算法可以处理的模型，并且分享了在实际应用中遇到的各种挑战和解决方案。例如，在进行机器人路径规划时，作者会详细说明如何将二维或三维空间中的路径编码为染色体，如何设计适应度函数来衡量路径的长度或避障能力，以及如何通过交叉和变异算子来生成新的、更优的路径。这种深入的案例分析，不仅让我看到了遗传算法在解决现实世界问题上的巨大潜力，更重要的是，它启发了我用一种更具创造性和全局性的思维方式去解决工程优化问题。

我一直对那些能够模拟自然界神奇力量来解决人类问题的技术充满好奇，而《遗传算法与工程优化》这本书恰恰满足了我的这种求知欲。它不仅是一部关于算法的著作，更是一次关于智慧与创新的探索之旅。作者在开篇就巧妙地将读者引入了进化论的宏大叙事，然后自然而然地引出了遗传算法的诞生。我印象最深刻的是，书中对“适应度函数”的讲解，它不仅仅是一个数学公式，更是衡量“生存能力”的尺度，这个概念在工程优化中具有极其重要的指导意义。作者通过一系列精心设计的实例，展示了如何根据具体的工程目标，构建出能够准确反映系统性能的适应度函数，这对于避免算法“误入歧途”至关重要。我还特别喜欢书中关于“选择压力”的讨论，它解释了为什么种群会逐渐向更优的解收敛，以及如何通过调整选择策略来控制收敛的速度和全局搜索能力。作者还深入探讨了“交叉”和“变异”算子的组合策略，以及如何通过这些算子来实现种群的多样性维持和新解的生成，这就像是在探索一个巨大的“基因库”，寻找最佳的组合方式。这本书的优点在于，它始终紧扣“工程优化”这一核心，将遗传算法的应用场景描绘得淋漓尽致，从材料科学的配方优化，到交通系统的路径规划，再到电力系统的负荷调度，几乎涵盖了工程领域的方方面面。作者在描述这些应用时，并没有停留在概念层面，而是深入到具体的建模和算法实现细节，这对于希望将遗传算法应用于实际工程的读者来说，无疑是极大的帮助。

这本书不仅仅是关于遗传算法的介绍，更是关于如何利用自然界最强大的进化机制来解决我们工程世界中最复杂的问题。作者以一种非常务实的态度，将抽象的算法原理与具体的工程应用相结合，让我对优化问题有了更深刻的理解。我非常喜欢书中对“适应度函数设计”的详细讲解，它强调了准确反映工程目标的重要性，以及如何通过各种技巧来改进适应度函数的质量，从而提高算法的效率和解的精度。我尤其对书中关于“约束处理”的讨论印象深刻，在工程优化中，约束条件往往是影响解的有效性和可行性的关键，作者介绍了多种处理约束的方法，并分析了它们在不同场景下的适用性。书中的案例研究非常丰富，从材料科学的晶格结构设计到能源系统的优化调度，再到航空航天的飞行轨迹规划，作者都详细介绍了如何将这些复杂的工程问题转化为遗传算法可以处理的形式，并分享了在实际应用中遇到的各种挑战和解决方案。这让我看到了遗传算法在解决现实世界问题上的巨大潜力。作者的语言风格清晰流畅，大量的图表和伪代码也使得算法原理更加易于理解。即使是对遗传算法初学者来说，也能在不失专业性的前提下，快速掌握核心概念和应用方法。这本书为我解决复杂的工程优化问题提供了强大的工具和创新的思路。

这是一本让我重新审视工程优化问题本质的宝藏，它不仅仅是一本技术手册，更像是一次思想的启迪。作者以一种非常引人入胜的方式，将遗传算法这一强大而优雅的智能优化技术，与各种实际工程应用场景紧密结合。我尤其被书中对算法原理的深入剖析所吸引，它并没有停留在“黑箱”操作层面，而是层层剥离，从生物进化机制的类比，到交叉、变异、选择等核心算子的数学建模，再到适应度函数的构建策略，无不体现出作者深厚的理论功底和清晰的逻辑思维。读完前几章，我仿佛亲身经历了一场从混沌到有序的演化过程，理解了为什么遗传算法能够有效地跳出局部最优，寻找到全局最优解。书中提供的丰富案例，从机械设计的最优参数选取，到结构优化中的形状参数调整，再到生产调度中的资源分配问题，都让我看到了遗传算法在解决复杂、高维、非线性优化问题上的巨大潜力。更重要的是，作者在讨论这些案例时，非常注重工程实现的细节，比如如何平衡计算效率和解的质量，如何设计合理的约束处理机制，这些都是在实际工程中不可或缺的考量。这本书的语言风格既严谨又不失生动，大量图表和伪代码的运用，使得抽象的算法原理变得直观易懂。即使我对某些工程领域的具体问题不太熟悉，也能通过作者的讲解，快速理解遗传算法在该领域是如何应用的。它为我打开了一扇全新的大门，让我开始思考如何运用更智能、更具鲁棒性的方法来解决我工作中遇到的那些棘手的优化难题。

这本书的吸引力在于它将一种看似“粗糙”的试错法，转化为了一种高效且具有全局搜索能力的优化工具，尤其是在处理那些传统解析方法难以应对的复杂、非线性、多模态问题时，其优势尤为突出。我深为作者在书中对“参数调优”的深入探讨所折服，例如交叉概率、变异概率、种群规模、选择压力等关键参数，作者不仅解释了它们对算法性能的影响，还提供了一系列实用的调优策略和经验法则，这对于实际应用中的模型构建至关重要。书中对“算法收敛性”的分析，虽然有理论深度，但作者将其与工程实践中的“早熟收敛”和“全局搜索能力”紧密结合，并提供了应对策略，如引入精英保留、自适应参数调整等，这使得理论不再是空中楼阁，而是能够指导实际操作的宝贵经验。我非常欣赏作者在案例分析中，对“种群的生命周期”的细致描绘，从初始种群的生成，到评估、选择、交叉、变异，再到新一代种群的产生，整个过程都清晰可见，并且作者还会讨论如何在过程中保持种群的多样性，防止其过早陷入局部最优。这本书不仅展示了遗传算法的强大功能，更重要的是，它教导读者如何成为一个优秀的“算法工程师”，能够根据具体问题进行模型设计和参数调优，从而最大化算法的效能。

《遗传算法与工程优化》这本书，对于我这样的工程技术人员来说，简直是一份“救命稻草”加“创新引擎”。它不仅仅是关于算法的介绍，更是一种思维方式的转变。作者在书中对“交叉概率和变异概率”的讨论，让我深刻理解了它们在维持种群多样性和探索新解之间的微妙平衡，并且提供了实用的调优建议，比如如何根据问题特点动态调整这些参数，这对于提高算法的鲁棒性非常有帮助。我特别欣赏书中关于“约束处理”的详尽介绍，在实际工程中，约束条件无处不在，作者介绍的多种处理方式，如惩罚函数法、可行域转换法等，都非常具有实操性，并且分析了它们各自的优缺点。书中的案例研究非常丰富，涵盖了从材料科学的配方优化到土木工程的结构设计，再到生物医学的药物筛选等多个领域，作者在每个案例中都详细阐述了如何将工程问题转化为遗传算法可以处理的形式，并分享了在实际应用中遇到的挑战和解决方案。例如，在解决结构优化问题时，作者会详细说明如何编码结构参数，如何设计适应度函数来衡量结构的刚度或强度，以及如何在保证结构可行性的前提下进行优化。这种深入的案例分析，让我能够更直观地理解遗传算法的应用潜力，并从中获得启发，解决我工作中遇到的实际问题。

读完《遗传算法与工程优化》，我感觉自己仿佛被注入了一股新的工程优化灵感。它不仅仅是关于算法的介绍，更是一次关于如何从自然界汲取智慧，解决工程难题的探索。作者在书中对“适应度函数”的讲解，让我看到了其在指导算法搜索方向上的核心作用，并提供了多种构建高质量适应度函数的策略，例如如何处理多个相互冲突的目标，如何进行归一化和加权等，这些细节对于成功应用遗传算法至关重要。我尤其喜欢书中关于“遗传算子”的详细阐述，例如交叉算子的多种形式（单点交叉、多点交叉、均匀交叉等）和变异算子的多种实现方式（位翻转、交换变异、插入变异等），以及作者对这些算子组合的讨论，这为我理解算法的内在机制提供了清晰的框架。书中的案例分析非常丰富且贴合实际，从材料的微观结构设计到宏观的结构优化，从生产流程的调度到金融领域的投资组合优化，作者都详细介绍了如何将这些工程问题转化为遗传算法可以处理的模型，并分享了实际应用中的经验和教训。这种将理论与实践紧密结合的风格，让我受益匪浅。这本书的价值在于，它不仅传授了遗传算法的技术，更重要的是，它启发了我用一种更具创造性和全局性的思维方式去解决工程优化问题。

这本书对我而言，是一扇通往更智能、更高效工程优化世界的大门。作者以一种非常清晰且富有逻辑性的方式，将遗传算法这一强大的进化计算技术，与各种复杂的工程应用场景进行了深度结合。我尤其被书中对“种群初始化”的策略分析所吸引，它直接影响到算法的搜索范围和效率，作者列举了多种初始化方法，并分析了它们各自的优缺点，这对于实际应用中的调参非常有指导意义。书中对“终止条件”的设定也进行了深入的讨论，比如设定最大迭代次数、达到预定的最优解精度、种群多样性衰减等，这些都是确保算法能够有效停止并获得高质量解的关键。我非常欣赏作者在介绍“全局优化”与“局部优化”的协同作用时，所提出的概念，以及如何通过调整算子和参数来实现这种协同，这使得算法不仅能够跳出局部最优，还能在最优解附近进行精细搜索。书中的案例研究非常丰富且贴合实际，从机械制造的最优参数设计到能源系统的调度优化，再到交通网络的流量分配等众多领域，作者都详细阐述了如何将工程问题映射到遗传算法的模型中，并且分享了在实际应用中遇到的挑战和解决方案。这种将理论与实践紧密结合的风格，让我受益匪浅，也为我解决工作中遇到的实际问题提供了强大的工具和创新的思路。

对于我这样在工程领域摸爬滚打多年的从业者来说，《遗传算法与工程优化》的价值在于它提供了一种全新的、更具前瞻性的解决问题思路。传统优化方法往往需要对问题有高度的数学建模能力，并且容易陷入局部最优，而遗传算法则提供了一种“试错”但最终能够收敛到全局最优的强大工具。我非常欣赏作者在书中对“种群初始化”的策略分析，它直接影响到算法的搜索范围和效率，作者列举了多种初始化方法，并分析了它们各自的优缺点，这对于实际应用中的调参非常有指导意义。书中关于“收敛性分析”的部分，虽然涉及一些数学推导，但作者的处理方式非常巧妙，将复杂的理论用相对易懂的语言表达出来，并强调了实际操作中的注意事项，比如如何设定终止条件，如何防止过早收敛等。我特别喜欢作者在介绍“多目标优化”时，所提出的 Pareto 前沿的概念，以及如何利用遗传算法来寻找一组最优的权衡解，这在许多工程决策中都至关重要，例如在追求强度和韧性的同时，还要考虑成本和重量。书中的案例分析，涵盖了从结构拓扑优化到机器人路径规划等多个领域，作者在每个案例中都详细阐述了如何将工程问题转化为遗传算法可以处理的形式，并分享了在实际应用中遇到的挑战和解决方案。这让这本书不仅仅是理论的堆砌，更是实战经验的结晶。

这本书在我眼中，是一部将严谨的科学理论与生动的工程实践完美融合的杰作。作者以一种非常清晰且富有逻辑性的方式，将遗传算法这一强大而优雅的优化工具，与各种复杂多样的工程应用场景进行了深度结合。我尤其被书中对“种群的演化过程”的细致描绘所吸引，从初始随机种群的生成，到每一代种群通过选择、交叉、变异的迭代演进，直到收敛到最优解，整个过程都如同一部精心编排的进化史诗。作者在分析算法的性能时，非常注重“全局搜索能力”和“局部搜索能力”的平衡，并探讨了如何通过调整参数和算子来实现这种平衡，这对于避免算法陷入局部最优至关重要。书中对“多目标优化”的讲解，更是让我耳目一新，作者介绍了如何利用遗传算法寻找一组 Pareto 最优解，为工程决策提供了更全面的视角，例如在设计产品时，需要在性能、成本、寿命等多个相互制约的因素之间进行权衡。书中的案例分析涵盖了从机械制造的最优参数设计到能源系统的调度优化，再到交通网络的流量分配等众多领域，作者在每个案例中都详细阐述了如何将工程问题映射到遗传算法的模型中，并且分享了在实际应用中遇到的挑战和解决方案。这使得这本书不仅仅是理论的传授，更是实战经验的宝贵积累。

可能比较适合做运筹的人处理具体问题的时候参考

毕业论文主要研究的就是这本书！！！傻逼老师根本不懂！！！

日本人写书还是比较严谨的。

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