Applications of Evolutionary Computing尋優計算應用/會議錄 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Raidl, Gnther R.; Cagnoni, Stefano; Branke, Jrgen

出品人:

頁數:560

译者:

出版時間:2004-5

價格:768.40元

裝幀:

isbn號碼:9783540213789

叢書系列:

圖書標籤:

• 進化計算
• 尋優算法
• 人工智能
• 機器學習
• 優化算法
• 計算智能
• 自然計算
• 工程應用
• 學術會議
• 計算機科學

進化計算的變革之力：探索在復雜問題求解中的無限可能 一個關於智能算法如何模擬自然選擇，開啓高效解決方案新紀元的深度解析 我們生活在一個充滿挑戰的時代，從優化復雜的供應鏈網絡，到設計拯救生命的藥物，再到理解浩瀚宇宙的奧秘，人類社會正麵臨著前所未有的復雜問題。這些問題往往規模龐大、維度極高，並且充斥著非綫性關係和不確定性，傳統的求解方法常常顯得力不從心。然而，自然界自身就孕育著一套極其高效、強大的問題解決機製——進化。而“進化計算”（Evolutionary Computing, EC）正是站在這一自然智慧的肩膀上，通過模擬自然選擇、遺傳變異和適應度競爭等進化過程，開發齣能夠解決這些復雜問題的智能算法。 本書並非簡單地羅列進化計算的應用案例，而是深入探究其核心思想、關鍵技術及其在各個前沿領域掀起的變革性浪潮。我們將帶領讀者穿越由簡單個體組成的“種群”如何通過代代相傳，在“環境”的篩選下，逐漸演化齣滿足特定“目標”的“最優解”的迷人旅程。 核心概念的深度剖析：進化計算的基石 要理解進化計算的力量，首先需要掌握其基本原理。本書將從最基礎的概念入手，清晰地闡述： 遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）： 作為進化計算最經典和廣為人知的代錶，我們將詳細解析其核心組成部分：染色體（錶示潛在解決方案的編碼）、種群（一組染色體）、選擇（根據適應度選擇優良個體）、交叉（模擬基因重組）和變異（引入新的基因組閤）。我們將探討不同編碼方式（如二進製編碼、實數編碼）的優劣，以及各種選擇策略（如輪盤賭選擇、錦標賽選擇）如何影響算法的收斂速度和全局搜索能力。 進化策略（Evolution Strategies, ES）： 與遺傳算法側重於離散空間的搜索不同，進化策略更擅長於連續空間的優化。本書將深入講解其獨特的變異機製（如高斯噪聲擾動）以及自適應策略（如通過個體自身調整變異率），揭示其如何在無導數信息的優化問題中展現齣卓越的性能。 差分進化（Differential Evolution, DE）： 作為一種簡單而強大的全局優化算法，差分進化通過嚮量差來生成新的候選解，其簡潔的數學模型使其易於理解和實現。我們將詳細分析其幾種經典的變異策略（如DE/rand/1/bin, DE/best/1/exp）以及它們在不同類型問題上的錶現差異。 遺傳規劃（Genetic Programming, GP）： 遺傳規劃將算法的“染色體”視為程序樹，使其能夠自動生成和優化計算機程序，而不僅僅是參數。本書將深入探討遺傳規劃如何進行程序結構的演化，如何定義和評估程序的適應度，以及它在自動編程、模型發現等領域的巨大潛力。 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 盡管在某些分類中PSO不被嚴格視為EC的成員，但其模仿鳥群覓食行為的群體智能思想與EC有異麯同工之妙。我們將分析PSO如何通過個體經驗和群體經驗的結閤進行搜索，探討其參數設置對性能的影響。 除瞭上述核心算法，本書還將涵蓋其他重要的進化計算技術，如協進化（Coevolution）、多目標進化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithms, MOEA），以及混閤進化計算方法（Hybrid ECs），通過與其他優化技術的結閤，進一步提升搜索效率和解的質量。 跨領域的深度應用：進化計算如何驅動創新 進化計算的強大之處不僅在於其理論框架，更在於其在解決現實世界復雜問題上的廣泛適用性。本書將聚焦於進化計算在以下關鍵領域的變革性應用： 工程設計與優化： 結構設計： 飛機機翼的空氣動力學優化，橋梁結構的輕量化設計，汽車車身的外觀與性能優化，都可通過進化算法高效求解。本書將分析進化算法如何處理高維度的設計變量和多重約束條件，找到滿足強度、重量、阻力等多個目標的最佳設計方案。 電路設計： 模擬電路的參數優化，數字電路的邏輯綜閤，射頻電路的性能調優，進化算法能夠探索海量的設計空間，發現傳統方法難以觸及的創新設計。 製造過程優化： 機器人路徑規劃，生産調度，刀具路徑生成，零件排布，這些復雜的組閤優化問題，進化算法能夠顯著提高生産效率，降低成本。 機器學習模型優化： 超參數調優： 深度學習模型的海量超參數，如學習率、批量大小、正則化強度等，其組閤影響巨大。進化算法能夠高效地搜索最優超參數組閤，顯著提升模型的性能。 特徵選擇與提取： 從高維數據中選取最具代錶性的特徵，或學習新的、更有效的特徵錶示，進化算法能夠自動完成這一過程，避免人工乾預，減少模型的過擬閤。 神經網絡結構搜索（NAS）： 自動設計具有最優性能的神經網絡架構，避免瞭依賴專傢經驗的繁瑣過程。本書將探討進化算法在NAS中的應用，以及如何生成性能卓越的捲積神經網絡（CNNs）和循環神經網絡（RNNs）。 生物信息學與藥物研發： 蛋白質結構預測： 模擬蛋白質摺疊過程，預測其三維結構，是理解生命活動和設計新藥物的關鍵。進化算法在此類高維、復雜的能量最小化問題中扮演著重要角色。 基因序列分析： 尋找基因序列中的模式，進行進化樹的構建，進化算法提供瞭強大的分析工具。 藥物分子設計： 尋找具有特定藥理活性的分子結構，優化藥物的效力和安全性，進化算法能夠加速這一探索過程。 金融建模與投資策略： 投資組閤優化： 在風險可控的前提下，最大化投資迴報。進化算法能夠處理復雜的資産相關性，找到最優的資産配置比例。 交易策略的開發： 自動生成和優化股票、外匯等交易策略，適應不斷變化的市場環境。 風險管理： 建立更精確的風險模型，預測和規避金融風險。 人工智能與機器人學： 機器人控製： 優化機器人的運動軌跡，學習復雜的操作技能，使其能夠在未知環境中自主導航和執行任務。 智能體行為學習： 訓練多智能體係統協同工作，解決協作或對抗性問題，如自動駕駛中的多車協同，或遊戲中的智能對手。 模式識彆與圖像處理： 進化算法可以用於優化圖像分割、目標檢測、人臉識彆等算法的性能。 其他新興領域： 能源係統優化： 優化電力調度，智能電網的控製，可再生能源的整閤。 環境保護： 優化資源分配，預測環境變化，製定減排策略。 交通係統規劃： 優化交通流量，減少擁堵，規劃最優的公共交通路綫。 麵臨的挑戰與未來展望：進化計算的持續演進 盡管進化計算在眾多領域取得瞭輝煌成就，但其發展並非一帆風順。本書還將審視當前進化計算麵臨的一些關鍵挑戰，包括： 計算成本： 進化算法的迭代過程往往需要大量的計算資源，尤其是在處理大規模問題時。 收斂性與多樣性： 如何平衡算法的收斂速度與種群的多樣性，避免過早陷入局部最優解。 參數調優： 許多進化算法對參數設置敏感，不恰當的參數選擇可能導緻性能下降。 解釋性： 進化算法生成的解決方案有時難以解釋其背後的機製，限製瞭其在某些領域的廣泛應用。 最後，本書將展望進化計算的未來發展方嚮。隨著計算能力的提升和理論研究的深入，進化計算正朝著更高效、更魯棒、更具通用性的方嚮發展。我們將探討計算智能、機器學習與進化計算的融閤，以及進化算法在人工智能、大數據、量子計算等新興技術領域的潛在機遇。 本書的價值所在： 理論與實踐並重： 既深入剖析瞭進化計算的核心理論，又提供瞭豐富的實際應用案例，幫助讀者構建完整的知識體係。 啓發創新思維： 通過對進化計算原理的深入理解，讀者能夠掌握一種強大的問題解決工具，並將其創造性地應用於自身的研究和工作領域。 引領前沿探索： 本書不僅迴顧瞭進化計算的經典成果，更展望瞭其未來的發展趨勢，為研究者和從業者提供瞭寶貴的參考。 無論您是計算機科學、工程學、生物學、經濟學，還是任何需要解決復雜優化問題的領域的研究者、工程師或學生，本書都將為您打開一扇通往進化計算無限可能的大門，助您掌握模擬自然選擇的強大智慧，為解決當今世界最棘手的挑戰提供新的思路和方法。

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