Applications of evolutionary computing(寻优计算应用)

出版者:Springer; 1 edition

页数:529 页

出版时间:2001年

价格:110.0

装帧:平装

isbn号码:9787835404197

具体描述

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This book constitutes the refereed proceedings of five application-oriented workshops held concurrently as EvoWorkshops 2001 in Como, Italy in April 2001.The 52 revised full papers presented were carefully reviewed and selected out of 75 submissions. The papers are organized in topical sections on graph problems, Knapsack problems, ant algorithms, assignment problems, evolutionary algorithms analysis, permutative problems, aeronautics, image analysis and signal processing, evolutionary learning, and evolutionary scheduling and timetabling.

用户评价

这本书的排版和图表质量也严重拖了后腿，这在技术书籍中是不可原谅的疏忽。大量的曲线图和热力图模糊不清，坐标轴的标签常常难以辨认，更有甚者，图例与实际的曲线颜色未能对应，这使得我不得不花费大量时间去猜测作者试图展示的数据趋势。例如，在对比三种不同搜索策略的收敛速度时，展示的图表线条交织在一起，清晰度极低，根本无法判断哪条线代表的算法更快或更稳定。一本关于“应用”的书，其核心价值之一就是通过直观、准确的视觉信息来传达复杂结果的差异性，但《寻优计算应用》在这方面交了白卷。这种粗糙的制作水平，不仅影响了阅读体验，更重要的是，它暗示了编纂过程中可能存在的疏忽和对读者体验的不重视，使得我对书中其他内容的严谨性也产生了深深的怀疑。

这本名为《寻优计算应用》的书籍，初拿到手时，我对它的期待值其实颇高，毕竟“进化计算”这个领域在现代优化问题求解中占据着核心地位。然而，在阅读了前几章后，我发现这本书的侧重点似乎完全偏离了我所理解的“应用”范畴。书中花了大量的篇幅去阐述那些非常基础、甚至是教科书级别的内容，比如遗传算法（GA）的基本操作流程、粒子群优化（PSO）的数学模型推导，这些内容在任何一本入门级的群智能算法教材中都能找到，而且往往讲解得更为精炼和深入。对于一个期望了解如何将这些强大工具应用于实际工程、生物信息学或者金融建模的读者来说，这本书提供的信息量显得非常单薄。我真正想看到的是那些经过精心挑选的、具有挑战性的实际案例，比如如何利用多目标进化算法解决复杂的供应链优化问题，或者如何结合深度学习框架来加速复杂的参数寻优过程。很遗憾，这些令人兴奋的“应用”场景，在这本书中几乎找不到踪影，仿佛作者认为只要列出算法名字，就等于完成了“应用”的使命，这使得整本书的阅读体验更像是一次对过时知识点的重温，而非对前沿应用的探索。

读完这本书，我最大的感受是内容严重“失焦”。作者似乎在极力想涵盖所有已知的优化算法，从早期的模拟退火到近年的鲸鱼优化算法，几乎无所不包，但每一项都只是蜻蜓点水般地提及，缺乏深入的剖析和批判性的对比。以“约束处理”这一优化中的关键环节为例，书中仅用了一段话含糊地提到了惩罚函数法，却完全没有探讨更先进的、在实际应用中更为鲁棒的进化策略，比如修复机制或约束处理的演化机制。这种广而不精的叙述方式，使得读者在面对真实的、复杂的工程优化问题时，依然束手无策。我期待的是针对特定行业痛点，详细论述哪种算法在精度、收敛速度和鲁棒性上表现最佳，并提供可复现的代码框架作为参考，但本书并未提供任何这样的实践指导。它更像是一份算法的目录索引，而不是一本指导实践的工具书，这对于致力于将理论转化为生产力的工程师和研究人员来说，无疑是一种资源的浪费。

这本书的结构安排也让我感到困惑和挫败。它似乎将不同领域的案例生硬地拼凑在一起，缺乏一条清晰的主线来贯穿始终，使得章节之间的逻辑跳跃性极大。例如，前一章还在讨论航空发动机叶片的拓扑优化，下一章立刻跳跃到社交媒体用户兴趣的聚类分析，两者之间没有建立任何关于算法迁移或适应性调整的桥梁。我本以为作者会围绕一个核心的优化挑战（比如高维性、多模态性或动态性）来组织章节，分别展示不同计算范式如何应对这些挑战，从而让读者能够建立起一套解决问题的思维框架。然而，这种期望落空了。结果就是，每个章节都像是一篇独立的、未完成的研讨会论文摘要，缺乏整合性，更遑论提供一个系统性的知识体系。阅读过程需要不断地在不同领域间切换思维模式，极大地增加了认知负荷，降低了学习效率。

从技术表达的角度来看，本书的语言风格显得过于学术化和晦涩，却在关键的实现细节上显得含糊不清。虽然引用的参考文献似乎很新，但许多核心公式和算法描述的上下文衔接处理得非常糟糕。例如，在介绍一种新型的自适应变异策略时，作者直接抛出了一个复杂的参数调节公式，但对这个公式中各个系数的物理或计算意义没有给出直观的解释，也没有提供任何仿真结果来佐证其有效性。对于想深入理解算法“黑箱”内部运作机制的读者，这样的描述无异于天书。更让人难以接受的是，书中大量使用了未加说明的缩写和符号，仿佛默认读者已经对特定子领域了如指掌。这本书的受众定位似乎存在偏差，它既没有足够的基础性来服务初学者，又因缺乏深度和清晰度而无法满足高级研究人员的需求，最终落入了一个尴尬的“高不成低不就”的境地。