现代智能优化混合算法及其应用（第2版）

出版者:电子工业出版社

作者:梁旭

页数:242

出版时间:2014-7-1

价格:68.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121234446

具体描述

智能优化混合算法是一种以某类优化算法为基础，融合其他智能算法或理论的混合算法，可用于求解各种工程问题优化解。

本书系统讨论了现今应用较为广泛的几种智能优化混合算法，主要内容来源于作者多年的研究成果，使读者比较全面地了解智能优化混合算法的相关知识及应用。本书理论联系实际，集知识性、专业性、操作性、技能性为一体，对智能优化混合算法的原理、步骤、应用等进行了全面且详细的介绍。

目录信息

第1章　绪论
1.1　智能优化算法简介
1.1.1　遗传算法简介
1.1.2　蚁群算法简介
1.1.3　退火算法简介
1.1.4　云遗传算法简介
1.2　混合优化算法简介
1.2.1　混合优化算法概述
1.2.2　混合优化算法现状
1.3　本章小结
第2章　混合遗传算法
2.1　基本遗传算法
2.1.1　基本遗传算法及流程图
2.1.2　基本遗传算法的特点
2.2　改进的遗传算法
2.2.1　双阈值控制的遗传算法
2.2.2　改进的伪并行遗传算法
2.2.3　改进的小生境遗传算法
2.2.4　改进的自适应遗传算法
2.2.5　基于免疫原理的新优化遗传算法
2.2.6　模式理论及模式导向的遗传算法
2.2.7　改进的双倍体遗传算法
2.2.8　改进的并行遗传算法
2.3　遗传算法与其他优化算法的融合
2.3.1　病毒进化遗传算法
2.3.2　改进的DNA免疫遗传算法
2.4　本章小结
第3章　混合蚁群算法
3.1　基本蚁群算法
3.1.1　基本蚁群算法及流程图
3.1.2　基本蚁群算法的特点
3.2　改进的蚁群算法
3.2.1　一种改进的非均匀窗口蚁群算法
3.2.2　基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法
3.3　蚁群、遗传算法的融合——动态蚁群遗传算法
3.4　本章小结
第4章　混合退火算法
4.1　基本退火算法
4.1.1　基本退火算法及流程图
4.1.2　基本退火算法的特点
4.2　退火算法与其他优化算法的融合
4.2.1　改进的遗传退火算法
4.2.2　基于学习机制的退火并行遗传算法
4.3　本章小结
第5章　其他典型混合优化算法
5.1　禁忌-并行混合遗传算法
5.1.1　禁忌-并行遗传算法的关键技术
5.1.2　混合算法流程
5.2　周期性病毒进化遗传算法
5.2.1　新的周期性病毒进化遗传算法的基本思想
5.2.2　改进的周期性病毒进化遗传算法流程
5.2.3　改进的周期性病毒进化遗传算法的优点
5.3　改进的决策树学习算法
5.4　改进的广义粒子群优化算法
5.4.1　基本粒子群优化算法介绍
5.4.2　基本粒子群优化机理分析
5.4.3　广义粒子群优化算法模型
5.4.4　GPSO的具体流程
5.5　一种基于粒子群优化的反向传播神经网络算法
5.6　一种基于混沌优化的模糊聚类方法
5.6.1　聚类的定义
5.6.2　基于混沌优化的模糊聚类
5.7　本章小结
第6章　云遗传算法及其应用
6.1　基本云遗传算法
6.1.1　云模型发生器
6.1.2　基本云遗传算法及流程图
6.2　改进的云遗传算法
6.2.1　云自适应遗传算法
6.2.2　云自适应量子遗传算法
6.3　本章小结
第7章　混合优化算法的典型应用
7.1　TSP问题
7.1.1　旅行商问题模型
7.1.2　采用动态蚁群遗传算法求解TSP问题
7.2　0-1背包问题
7.2.1　0-1背包问题模型
7.2.2　使用改进的遗传退火算法求解0-1背包问题
7.3　车间调度问题
7.3.1　车间调度问题的描述
7.3.2　双阈值控制的遗传算法求解车间调度问题
7.4　车辆路径问题
7.4.1　车辆路径问题描述
7.4.2　自适应遗传算法求解车辆路径问题
7.5　装箱问题
7.5.1　装箱问题描述
7.5.2　使用基于学习机制的退火并行遗传算法求解装箱问题
7.6　图着色问题
7.6.1　图着色问题描述
7.6.2　周期性病毒进化遗传算法求解图着色问题
7.7　本章小结
第8章　总结及展望
8.1　主要工作总结及创新
8.2　未来发展方向
8.3　本章小结
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

初次翻阅《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书，就被其严谨的学术风格和前沿的研究内容所吸引。我一直对如何通过计算智能的方法来解决复杂的优化问题充满热情，尤其是在“混合算法”这个领域，我认为它代表了未来智能优化的发展方向。我们所面临的实际问题往往具有多目标、约束复杂、搜索空间巨大的特点，单一的算法很难面面俱到，而混合算法则能够通过结合不同算法的优势，例如将全局搜索能力强的算法与局部精细搜索能力强的算法相结合，或者通过引入元启发式算法来指导基础算法的搜索过程，从而实现更优的性能。我非常期待书中能够系统地介绍各种经典的以及最新的混合算法设计范式，例如，如何进行算法的集成（集成学习中的集成思想是否可借鉴？）、如何实现算法的协同（合作与竞争的博弈论视角？）、以及如何设计自适应的混合策略来应对不同问题特性的变化。更重要的是，“应用”部分，我迫切希望能看到这些理论性的混合算法是如何在实际应用中大放异彩的。例如，在智慧城市中的交通流量优化、在医疗健康中的药物研发、在工业领域的能耗优化等场景下，这些混合算法能够带来怎样的突破。这本书为我提供了一个学习和探索智能优化新世界的窗口，我期待通过它，能够提升我的理论认知和实践能力。

《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书的书名本身就传递出一种前瞻性和实用性。我一直对如何利用计算智能来解决复杂优化问题抱有浓厚的兴趣，而“混合算法”更是其中的一个研究热点。我了解到，随着问题规模的增大和复杂度的提升，单纯依赖单一的智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等）往往难以达到理想的求解效果，容易陷入局部最优或者收敛速度过慢。因此，如何将这些算法的优点进行有机结合，形成更强大的“超级算法”，一直是学术界和工程界关注的焦点。我希望通过阅读这本书，能够系统地学习到当前智能优化混合算法的最新进展和主流技术，例如，如何设计高效的算法集成策略，如何平衡全局搜索和局部搜索能力，如何处理不同算法之间的信息传递和协调问题。更重要的是，书中关于“应用”的部分，我非常期待能看到这些混合算法在各种实际场景下的应用实例，比如在智能制造中的生产调度、在金融领域的投资组合优化、在交通领域的路径规划等。我希望能从中获得启发，将书中介绍的先进技术应用到我正在进行的研究项目中，解决实际遇到的优化难题。这本书无疑为我打开了一扇新的研究视角，提供了宝贵的理论指导和实践参考。

我最近入手了《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》，这本书的书名就足够吸引人，尤其是“智能优化”和“混合算法”这两个关键词，让我对如何解决复杂的优化问题充满了好奇。我一直从事人工智能领域的研究，虽然接触过不少优化算法，但总觉得在实际应用中，单一的算法往往难以应对多变的真实世界挑战。这本书的出现，恰逢其时，它承诺要探讨如何将不同的智能优化技术融合，形成更强大、更灵活的解决方案，这对我来说是极大的诱惑。我已经迫不及待地想深入了解书中介绍的各种混合策略，比如如何将遗传算法的全局搜索能力与粒子群算法的快速收敛性相结合，或者如何利用模拟退火的随机性来跳出局部最优。更重要的是，书中提及的应用部分，我非常期待能看到这些理论性的算法如何在实际工程、金融、物流等领域落地生根，解决那些棘手的问题。对于我这样一位研究者而言，一本能够提供理论深度和实践指导的书，无疑是宝贵的财富。我尤其关注书中是否会深入剖析不同混合算法的内在机制，以及它们在面对不同类型问题时的性能表现和优劣势。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一扇通往更高效、更智能的优化世界的大门，我希望能通过它，打开新的研究思路和技术瓶颈。

《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书的出版，无疑为我这样一位致力于解决复杂工程优化问题的研究者带来了福音。我深知，在现实世界的很多场景下，单一的智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化、差分进化算法等，虽然在理论上表现出色，但在实际应用中，往往会因为问题的复杂性、高维度性、多模态性等因素而遭遇瓶颈。因此，如何将这些算法进行有效的“混合”和“集成”，以期实现性能上的飞跃，一直是该领域的研究热点。我非常希望通过阅读这本书，能够系统地学习到当前智能优化混合算法的最新进展和主流技术。例如，书中是否会详细介绍各种混合策略的原理，如并行混合、串行混合、协同混合等？这些混合策略在面对不同类型的问题时，各自的优势和劣势是什么？如何设计高效的算法融合机制，以充分发挥不同算法的协同作用？此外，“应用”部分更是我关注的焦点。我渴望了解这些混合算法如何在实际工程领域落地生根，解决诸如生产调度、供应链优化、机器人路径规划、材料设计等复杂问题。具体的案例分析和实验结果，将对我理解和应用这些技术至关重要。这本书，无疑为我提供了一个深入学习和研究前沿优化技术的绝佳机会，也为我解决实际工程问题提供了有力的理论支撑。

《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书，以其精准的定位和前沿的视角，深深地吸引了我。我从事的是一个需要处理大量复杂数据和优化决策的领域，而智能优化算法，尤其是能够将不同算法优势结合的“混合算法”，一直是我关注的焦点。我深知，很多实际问题往往具有高维度、多约束、目标函数复杂等特点，单一的优化算法难以满足性能要求。因此，如何有效地融合不同的智能优化技术，形成一个更强大的、更具鲁棒性的优化框架，是当前研究的热点。我非常期待能够从这本书中学习到关于混合算法设计的系统性知识，包括各种混合策略的原理、算法集成的方法、以及如何设计协同机制来提高算法的效率和寻优能力。例如，书中是否会探讨如何将启发式算法与精确算法相结合，或者如何利用机器学习技术来动态地选择和配置不同的优化算法？更重要的是，书中关于“应用”的部分，我非常渴望看到这些先进的混合算法如何在实际场景中得到应用。例如，在智能电网的调度优化、在机器学习中的超参数优化、在物流领域的路径规划等问题上，这些混合算法是否能够带来突破性的进展。这本书，无疑为我提供了一个深入理解和掌握前沿优化技术的绝佳途径，也为我解决实际工作中遇到的难题提供了宝贵的理论和实践指导。

当我看到《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书的标题时，我的内心涌现出一种强烈的期待。我是一名在实际工程领域工作的工程师，长期以来，我一直在为如何高效地解决各种复杂的优化问题而苦恼。传统的优化方法，虽然有一定的理论基础，但在面对现实世界中纷繁复杂、多目标、高维度的问题时，往往显得力不从心。而“智能优化”算法，凭借其仿生、自适应等特性，为我们提供了一种全新的解决思路。更让我兴奋的是，“混合算法”的概念，这意味着将不同的智能优化技术有机地结合起来，取长补短，以达到更优的性能。我渴望了解书中是如何将这些分散的智能优化思想进行系统化、集成化的梳理，并形成一套行之有效的混合策略。例如，如何设计不同的集成框架，如串联、并联、混合耦合等？如何处理不同算法之间的信息交互和协同机制？在“应用”方面，我尤其关注书中是否会提供贴近实际工程问题的案例，例如在生产调度、资源分配、机器学习模型参数优化等场景下，这些混合算法是如何发挥作用的，以及具体的性能提升效果如何。能够通过这本书，学习到如何将这些先进的优化技术转化为解决实际问题的利器，对我来说意义非凡。

在我接触的优化技术领域，《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书的书名，犹如一盏明灯，指引了我前进的方向。我一直对如何利用计算智能来高效地解决各种复杂的优化问题充满兴趣，而“智能优化”和“混合算法”这两个关键词，更是精准地击中了我的研究痛点。在实际应用中，我们常常会遇到一些问题的搜索空间巨大、目标函数非线性且存在多重局部最优解的情况，此时，单一的智能优化算法往往难以找到全局最优解，或者收敛速度非常缓慢。因此，将不同的智能优化算法进行巧妙的融合，形成更强大、更鲁棒的混合算法，是当前优化领域的一个重要发展趋势。我非常期待在这本书中能够深入地学习到各种先进的混合算法设计思路和实现技巧。例如，书中是否会介绍如何将具有全局搜索能力的算法（如遗传算法）与具有局部搜索能力的算法（如牛顿法或者梯度下降法）相结合？如何利用元启发式算法来指导或改进基础优化算法的搜索过程？在“应用”层面，我尤为关注书中是否会提供丰富的实际案例，例如在人工智能领域的模型训练、在工程设计中的参数优化、在金融领域中的投资组合优化等方面，这些混合算法是如何发挥作用的，以及它们相比于单一算法能带来哪些显著的性能提升。这本书，无疑为我提供了一个系统学习和深入研究智能优化混合算法的宝贵机会，也为我未来在相关领域的研究提供了重要的理论指导和实践启示。

一直以来，我都在寻找能够帮助我理解和应用更先进优化技术方面的书籍，而《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书的出现，无疑满足了我的这一需求。我对“智能优化”这个概念有着长期的关注，并接触过不少经典的算法，例如遗传算法、粒子群优化算法等等。但是，我发现很多时候，这些单一算法在处理一些高度复杂、高维度的优化问题时，会显得力不从心，比如容易陷入局部最优解，或者收敛速度不够快。因此，我对“混合算法”的概念产生了浓厚的兴趣，它究竟是如何将不同算法的优势进行整合，从而克服单一算法的局限性的呢？这本书的出现，恰好聚焦于这一关键技术。我非常期待书中能够详细介绍各种主流的混合优化策略，例如，如何将全局搜索能力强的算法与局部搜索能力强的算法进行有效结合，如何设计算法之间的协同机制，以及如何动态地调整算法的参数以适应不同问题的特点。更让我感到兴奋的是，书中关于“应用”的部分，我希望能够看到这些先进的混合算法是如何在实际工程、科学研究以及商业决策等领域得到应用的。具体的案例分析，以及相关的实验数据，将对我理解和运用这些技术至关重要。这本书，无疑为我提供了一个深入学习和研究前沿优化技术的绝佳机会。

拿到《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书，我最先被吸引的是它对“混合算法”这一概念的深入探讨。在当今科学技术飞速发展的时代，许多实际问题都呈现出高度的复杂性和多模态性，单一的优化算法往往显得力不从心。这本书正是抓住了这一痛点，致力于系统地介绍如何通过巧妙地融合不同的智能优化技术，来克服现有算法的局限性，构建出更具鲁棒性和高效性的解决方案。我个人对于算法的融合原理非常感兴趣，例如，书中是否会详细讲解不同算法之间的协同机制，是如何通过相互弥补来实现性能的飞跃？是信息共享，还是相互启发？亦或是通过某种控制策略来动态切换和调度不同的算法模块？这些都是我想要深入探究的内容。此外，作为一本面向应用的著作，“应用”这一部分无疑是重中之重。我非常期待书中能够展现出这些混合算法在解决实际问题中的强大能力，比如在复杂的调度问题、参数寻优、模式识别、机器学习模型训练等方面的具体案例。我尤其关注书中是否会提供详细的算法实现细节和实验结果分析，以便我能够更好地理解和复现这些方法，并尝试将其应用到我自己的研究项目中。这本书的出现，为我提供了一个学习和研究前沿优化技术的绝佳平台。

《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》这本书的书名，直接点明了我一直以来关注的核心问题。在当前科学研究和工程实践中，许多复杂系统和决策问题都涉及到高维度的、非线性的、多模态的优化求解。虽然单一的智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火算法等，在各自的领域都有着广泛的应用，但它们在面对某些极具挑战性的问题时，往往会暴露出收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点。因此，将不同的算法进行巧妙的“混合”，以期达到“1+1>2”的效果，已成为当前智能优化领域的重要研究方向。我非常希望能从这本书中深入了解各种主流的混合优化算法的设计思想和实现机理，例如，如何将一种算法的搜索结果作为另一种算法的初始种群？如何构建多Agent协同的混合搜索框架？如何通过动态参数调整和自适应策略来增强算法的鲁棒性？此外，书中关于“应用”的部分，更是我所看重的。我非常期待能够看到这些混合算法在实际问题中的具体应用案例，比如在自动驾驶的路径规划、机器人控制中的运动规划、生物信息学中的序列比对、金融领域的风险管理等等。通过鲜活的案例分析，我希望能从中获得更直观的理解，并将这些先进的优化方法应用到我自己的研究工作中。

遗传，蚁群，退火，混合优化算法。

遗传，蚁群，退火，混合优化算法。

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