Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization组合优化的寻优计算/会议录 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Gottlieb, Jens; Raidl, Gnther R.; Raidl, G. Nther R.

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:2004-5-14

价格:508.50元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540213673

丛书系列:

图书标签:

进化计算
组合优化
优化算法
人工智能
机器学习
计算智能
遗传算法
蚁群算法
模拟退火
会议论文集

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具体描述

智慧的涌动：演化计算在组合优化领域的探索与前沿在复杂决策和资源分配的广袤图景中，组合优化问题以其独特的挑战性，始终吸引着数学家、计算机科学家和工程师的目光。这些问题，从路径规划、调度安排到设施选址、基因组测序，无不涉及在海量可能的离散选项中寻找最优解，而传统的最优化方法往往因为计算量的指数级增长而显得力不从心。正是在这样的背景下，一种汲取自然界生物演化智慧的计算范式——演化计算（Evolutionary Computation, EC）——应运而生，并以前所未有的力量，为组合优化难题的攻克开辟了新的道路。本书并非直接呈现某一本具体的书籍《Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization》的内容，而是借此书名所代表的研究领域，深入探讨演化计算在组合优化问题中的广泛应用、核心理论、关键技术以及未来的发展趋势。本书旨在为读者提供一个关于演化计算如何解决组合优化挑战的全面而深刻的认识，激发对这一前沿领域的兴趣，并为相关研究和实践提供有益的启示。第一章：组合优化之困与演化计算之启本章首先勾勒出组合优化问题的严峻性。我们考察那些具有实际应用价值的经典组合优化问题，例如旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）、背包问题（Knapsack Problem）、最大割问题（Maximum Cut Problem）以及各种调度问题（Scheduling Problems）。通过对这些问题的数学建模和对传统求解方法的局限性分析，读者将深刻理解为何需要更强大、更灵活的求解工具。随后，本章将引出演化计算的核心思想。我们追溯其灵感来源——生物界的自然选择和遗传机制。从遗传算法（Genetic Algorithms, GA）的最早概念，到进化策略（Evolution Strategies, ES）、差分进化（Differential Evolution, DE）以及粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）等主要流派的发展历程，我们将展示演化计算如何通过模拟生物进化过程中的“适者生存”和“遗传变异”，来逐步逼近问题的最优解。演化计算的“群体智能”和“全局搜索”能力，使其在处理NP-hard等复杂优化问题时，展现出独特的优势。第二章：演化计算的核心机制与算法设计深入演化计算的核心，本章将详细剖析构成其强大能力的各个机制。种群表示（Representation）: 问题的解如何被编码，是演化计算设计的首要问题。我们将探讨二进制编码、实数编码、排列编码、图编码等多种常见的表示方式，并分析它们在不同组合优化问题中的适用性。例如，对于TSP，排列编码直接反映了城市的访问顺序；而对于背包问题，二进制编码则清晰地表示了物品是否被选择。适应度函数（Fitness Function）: 如何量化一个解的优劣，是评价其“生存能力”的关键。我们将讨论如何设计有效的适应度函数，使其能够准确地反映问题的目标，并指导搜索过程朝着最优解的方向前进。选择机制（Selection）: “适者生存”是演化的核心。本章将介绍轮盘赌选择、锦标赛选择、排序选择等多种选择策略，分析它们在保持种群多样性、提高搜索效率方面的作用。遗传算子（Genetic Operators）: 遗传算子是演化计算实现“遗传”和“变异”的关键。我们将详细讲解单点交叉、多点交叉、均匀交叉等交叉操作，以及位翻转变异、交换变异、插入变异等变异操作。同时，也会讨论针对特定表示方式设计的专用遗传算子，以提高算法的搜索能力。进化策略与差分进化: 除了经典的遗传算法，本章还将深入探讨进化策略和差分进化。进化策略更加侧重于实数编码和自适应参数调整，而差分进化则以其简洁高效的差分向量生成机制，在实数优化问题中取得了显著成功。第三章：演化计算在典型组合优化问题中的应用本章将聚焦于演化计算在解决具体组合优化问题中的强大实力。通过案例分析，读者将直观地了解演化计算的实际应用效果。路径规划与调度: 针对旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）以及各种生产调度、作业调度问题，我们将展示演化算法（特别是遗传算法和粒子群优化）如何有效地搜索出高质量的路径和调度方案。我们会探讨如何将问题的约束条件融入到表示和适应度函数设计中，以及如何结合局部搜索等技术来进一步提升解的质量。资源分配与选址: 背包问题、多维背包问题、设施选址问题等，都属于资源受限下的决策问题。本章将展示演化计算如何通过其全局搜索能力，在海量的组合中找到最优的资源分配策略或设施布局。图论问题: 最大割问题、图着色问题、社区发现问题等图论中的经典难题，同样是演化计算的用武之地。我们将探讨如何将图的结构信息编码到解的表示中，并利用演化算法来发现最优的割集、着色方案或社群结构。组合函数优化: 针对一些离散的、非凸的函数优化问题，演化计算也能够提供有效的解决方案，例如在某些参数选择或模型配置问题中。第四章：演化计算的性能增强与混合方法为了进一步提升演化计算在组合优化问题上的表现，研究人员不断探索各种性能增强技术和混合方法。参数自适应与调优: 演化算法的性能很大程度上取决于其参数设置。本章将介绍参数自适应技术，例如基于性能反馈的参数调整、进化算法本身的进化（Meta-evolution）等，以及各种参数调优的策略。多目标优化（Multi-objective Optimization）: 许多现实世界中的组合优化问题往往涉及多个相互冲突的目标。我们将介绍多目标演化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithms, MOEAs），如NSGA-II、SPEA2等，以及它们如何平衡多个目标，生成帕累托最优解集。混合搜索策略（Hybrid Search Strategies）: 将演化计算与其他搜索技术相结合，是提升性能的有效途径。本章将重点介绍以下混合方法：演化算法与局部搜索（Local Search）的结合: 例如，遗传算法用于全局搜索，而模拟退火（Simulated Annealing）或爬山法（Hill Climbing）用于局部精细优化。演化算法与禁忌搜索（Tabu Search）的结合: 利用禁忌搜索的记忆功能来避免陷入局部最优。演化算法与其他启发式算法的融合: 如蚂蚁系统（Ant Colony Optimization, ACO）等，取长补短，实现更强的搜索能力。并行与分布式演化计算: 面对超大规模的组合优化问题，并行与分布式计算成为必不可少的工具。本章将探讨如何设计并行演化算法，例如移民模型、共享模型等，以及如何利用分布式计算资源来加速搜索过程。第五章：演化计算的理论分析与前沿发展尽管演化计算在实践中取得了巨大成功，但对其理论基础的深入理解仍然是研究的重点。 Schema定理与Building Block Hypothesis: 本章将回顾演化计算的经典理论，如Schema定理，并讨论其在解释遗传算法搜索机制中的作用，以及Building Block Hypothesis（构件假设）如何解释算法的收敛性。统计学分析与收敛性证明: 对演化算法的收敛性进行理论分析，了解其在何种条件下能够保证找到最优解或逼近最优解，以及如何分析其搜索轨迹和统计学性质。新一代演化算法: 探索近年来出现的新型演化算法，例如基于概率模型的算法（如Estimate Distribution Algorithms, EDAs），以及受其他自然现象启发的算法（如水滴算法、灰狼算法等），并分析它们在组合优化领域的潜力。机器学习与演化计算的交叉: 探讨机器学习技术如何应用于演化计算，例如利用机器学习来指导种群的生成、选择算子或参数的设置，以及利用演化计算来优化机器学习模型的结构或超参数。大规模组合优化与智能体系统: 针对现代工业和科学领域出现的超大规模组合优化问题，以及涉及多个决策主体（智能体）的复杂系统，探讨演化计算在新环境下的适应与发展。结论：智慧的延续与未来的展望本书的最后，我们将对演化计算在组合优化领域的贡献进行总结，并展望其未来的发展方向。随着计算能力的不断提升和新算法的涌现，演化计算必将在解决更复杂、更庞大的组合优化问题中发挥越来越重要的作用。从人工智能的自主决策到科学研究的模拟仿真，再到工业生产的优化调度，演化计算的智慧之光将持续照亮我们探索最优解的道路，推动人类社会的进步与发展。本书力求以一种清晰、系统、深入的方式，展现演化计算在组合优化领域所激发的智慧火花，揭示其核心原理、应用潜力以及广阔的未来前景。无论是初学者还是资深研究者，都能从中获得启发，共同推动这一激动人心的研究领域的不断发展。