Practical Genetic Algorithms

出版者:Wiley-Interscience

作者:Randy L. Haupt

页数:0

出版时间:1997

价格:$100.50

isbn号码:9780471188735

具体描述

A tutorial on genetic algorithms with an emphasis on practical applications

The rapidly expanding field of genetic algorithms has given rise to many new applications in a variety of disciplines. However, most of the existing books on the subject concentrate on theory. Practical Genetic Algorithms is the first introductory-level book to emphasize practical applications through the use of example problems.

In an accessible style, the authors explain why the genetic algorithm is superior in many real-world applications, cover continuous parameter genetic algorithms, and provide in-depth trade-off analysis of genetic algorithm parameter selection. Written for the end user in engineering, science, and computer programming, as well as upper-level undergraduate and graduate students, Practical Genetic Algorithms:

* Provides numerous practical example problems

* Contains over 80 illustrations

* Features many figures and tables

* Includes three appendices: a glossary of terms, a list of genetic algorithm routines in pseudocode, and a list of symbols used in the book.

用户评价

《Practical Genetic Algorithms》这本书，我个人认为是一本“循序渐进”的佳作。作者的叙述逻辑非常清晰，从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的应用。我非常欣赏书中关于“遗传算法的基本组成部分”的讲解，作者用通俗易懂的语言解释了染色体、基因、种群、选择、交叉、变异等核心概念，并配以生动的图示，让初学者也能够轻松理解。我记得书中有一个关于“三门问题”的例子，作者用遗传算法来模拟解决这个问题，让我对选择算子有了更直观的认识。此外，书中关于“遗传算法在机器学习中的应用”的章节，也给我带来了极大的启发。作者展示了如何利用遗传算法来优化机器学习模型的参数，或者用于特征选择。这让我看到了遗传算法在人工智能领域的广阔前景。这本书还非常注重“代码实现的细节”，虽然我主要关注理论部分，但偶尔浏览代码，也能感受到作者的严谨和对细节的关注。总的来说，这本书就像一位耐心的老师，他一步一步地引导你走进遗传算法的世界，让你在扎实的基础之上，逐渐掌握更高级的应用技巧。

《Practical Genetic Algorithms》这本书，与其说是一本教科书，不如说是一份经过岁月沉淀的“经验之谈”。作者在书中展现出的深厚功底和丰富的实践经验，让我倍感钦佩。他不仅仅是简单地介绍算法的原理，而是深入剖析了算法在实际应用中遇到的各种挑战，并提供了行之有效的解决方案。例如，书中关于“算法的可视化”部分，就让我眼前一亮。作者强调了通过可视化手段来理解算法的运行过程，这对于调试和优化算法至关重要。他提供了一些非常实用的可视化技巧，可以帮助读者直观地观察种群的演化、收敛的过程，甚至可以发现潜在的问题。我记得书中有一个关于图像处理应用的例子，通过可视化的方式，我清晰地看到了遗传算法是如何逐步优化图像的，这种直观的感受比单纯的文字描述要深刻得多。此外，书中关于“并行遗传算法”的章节，也给我带来了新的启发。在处理大规模问题时，并行计算的优势是显而易见的，作者详细介绍了如何将遗传算法并行化，以及在并行环境中需要注意的关键问题。总的来说，这本书就像一位资深工程师在分享他的“工具箱”和“工作心得”，里面充满了实用的技巧和宝贵的经验，对于想要将遗传算法应用于实际问题的读者来说，这本书的价值是难以估量的。

在我看来，《Practical Genetic Algorithms》这本书最大的亮点在于其“问题导向”的写作风格。作者并没有一开始就抛出算法的理论框架，而是从一系列实际问题入手，然后引导读者一步步构建出解决这些问题的遗传算法。我尤其欣赏书中关于“问题建模”的详细阐述。作者强调了将实际问题转化为遗传算法能够处理的形式是多么重要，并给出了如何进行编码、定义适应度函数等方面的指导。他通过多个不同领域的例子，比如工程设计、机器学习、组合优化等，生动地展示了问题建模的艺术。我记得书中有一个关于车辆路径问题的例子，作者详细地讲解了如何将复杂的路线规划问题，编码成一系列的基因，以及如何设计一个有效的适应度函数来评估路径的优劣。此外，书中关于“启发式搜索”的章节，也让我对遗传算法的定位有了更清晰的认识。作者将其与其他搜索算法进行了对比，并阐述了遗传算法在解决NP-hard问题上的独特优势。这本书让我明白，遗传算法并非一种独立的算法，而是可以与其他技术相结合，形成更强大的解决方案。它就像一把钥匙，能够打开通往许多复杂问题解决方法的大门。

《Practical Genetic Algorithms》这本书，我可以说是一口气读下来的，那种沉浸感至今仍未完全消退。首先，作者在开篇部分就以一种非常接地气的方式，巧妙地规避了那些晦涩难懂的数学推导，而是直接切入问题的核心，让你立刻就能理解遗传算法到底能解决什么问题，以及它背后的直观思想。我尤其欣赏的是，作者并没有将遗传算法塑造成一种万能的“银弹”，而是非常诚实地讨论了它的局限性，以及在实际应用中需要注意的陷阱。例如，书中对参数选择的深入探讨，比如种群大小、交叉概率、变异概率等，并非简单罗列公式，而是结合了大量的实例，展示了不同参数组合可能带来的截然不同的结果。我记得其中一个例子，是关于一个物流配送的优化问题，书中通过几次迭代的参数调整，生动地说明了如何避免早熟收敛，如何找到一个相对最优的解，而不是仅仅停留在某个局部最优。这种“实践出真知”的教学方式，对于像我这样更偏向于实际应用而非理论研究的读者来说，简直是福音。书中的代码示例也非常详尽，虽然我主要是阅读理论部分，但偶尔翻看代码，也能感受到作者的严谨和用心。语言风格上，作者没有使用过于学术化的术语，而是用一种类似于和朋友交流的口吻，把复杂的概念解释得清晰易懂，这让我在阅读过程中感到轻松愉快，丝毫没有压力。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你走进遗传算法的世界，并告诉你如何在实际中驾驭它。

《Practical Genetic Algorithms》这本书，我可以说是一本“随用随查”的宝典。它并非那种需要从头读到尾，然后才能理解的书籍，而是充满了各种实用的小技巧和切入点，可以让你在遇到问题时，快速找到解决方案。我特别喜欢书中关于“遗传算法的性能评估”那一章。作者详细介绍了如何衡量遗传算法的性能，包括收敛速度、解的质量、鲁棒性等方面，并提供了具体的评估指标和方法。这对于我来说非常重要，因为在实际项目中，我需要量化算法的效果，并向他人证明其价值。书中还介绍了一些“高级的编码技巧”，比如如何有效地表示染色体，如何设计高效的交叉和变异算子等。这些细节虽然看似微小，但在实际应用中却能对算法的性能产生显著影响。我印象深刻的是，作者用一个例子展示了不同编码方式在解决同一个问题时，性能上的巨大差异。此外，书中还涵盖了“约束处理”方面的内容，这是许多优化问题都会遇到的难题。作者提供了多种处理约束的方法，并分析了它们的优缺点，让我能够根据具体情况选择最合适的方式。总的来说，这本书就像一个经验丰富的“老工匠”，他不仅告诉你如何使用工具，更告诉你如何“打磨”工具，如何让工具发挥出最大的效能。

坦白说，《Practical Genetic Algorithms》这本书，让我对“实用”二字有了全新的理解。作者在讲解每一个算法概念时，都紧密结合了实际的应用场景，让理论知识瞬间变得鲜活起来。我尤其喜欢书中关于“如何设计一个好的适应度函数”的章节。作者强调了适应度函数的设计是遗传算法成功的关键，并提供了一些设计原则和技巧。他通过一个生物种群进化的例子，形象地解释了适应度函数是如何引导算法朝着目标方向前进的。我记得书中有一个关于工业生产调度的问题，作者详细地展示了如何根据生产效率、交货时间等多个指标，设计一个综合的适应度函数，并最终找到了最优的生产调度方案。这本书还深入探讨了“并行遗传算法”的实现细节，包括如何进行种群划分、如何设计通信策略等。这对于我这样的程序员来说，非常有价值，因为在处理大规模问题时，并行计算是必不可少的。总而言之，这本书不仅仅是教会我如何使用遗传算法，更是教会我如何“思考”和“设计”遗传算法，如何让它在实际问题中发挥出最大的潜力。

我必须承认，《Practical Genetic Algorithms》这本书在很多方面都超出了我的预期。最让我印象深刻的是，作者并非仅仅停留在对标准遗传算法的介绍，而是花了大量篇幅去探讨其变种和高级应用。比如，书中对多目标遗传算法的讲解，就让我茅塞顿开。我一直觉得，现实世界中的优化问题很少是单一维度的，而多目标优化算法的引入，为解决这类复杂问题提供了强大的工具。作者通过一个金融投资组合的例子，清晰地展示了如何平衡收益和风险这两个相互冲突的目标，并且给出了相应的算法实现思路。另外，书中关于自适应遗传算法的内容也让我受益匪浅。传统的遗传算法在参数选择上往往需要大量的人工干预和试错，而自适应算法能够根据搜索过程的动态变化自动调整参数，这极大地提高了算法的效率和鲁棒性。我尤其喜欢书中关于“算法的演化”这一章节，作者回顾了遗传算法的发展历程，并展望了未来的研究方向，这让我对这个领域有了更宏观的认识，也激发了我进一步探索的兴趣。书中的图表和插图也恰到好处，它们有效地辅助了文字的说明，让一些抽象的概念变得更加具象化。读完这本书，我感觉自己对遗传算法的理解不再局限于一个孤立的技术，而是将其融入到了更广阔的计算智能和优化问题的解决框架中。

我最近阅读了《Practical Genetic Algorithms》，这部作品给我留下了深刻的印象。作者在构建理论框架的同时，始终将“实用性”置于首位，这种写作风格非常符合我的阅读偏好。书中关于“遗传算法的收敛性分析”部分，虽然触及了数学理论，但作者的处理方式非常巧妙。他并没有沉溺于严谨的数学证明，而是侧重于解释收敛性对实际应用的影响，以及如何通过调整算法参数来加速收敛或避免过早收敛。我特别欣赏书中关于“种群多样性”的讨论，作者将其与算法的全局搜索能力紧密联系起来，并提供了一些维持种群多样性的策略，比如精英保留、多样性评估等。这让我意识到，保持种群的活力是遗传算法能够跳出局部最优的关键。此外，书中还探讨了“混合遗传算法”，即结合其他优化算法（如爬山法、模拟退火等）来提高遗传算法的性能。这种“博采众长”的思想，在实际应用中非常重要，因为它能让我们利用不同算法的优势，克服各自的不足。我记得书中有一个关于机器人路径规划的例子，通过将遗传算法与局部搜索算法结合，显著提高了规划效率和路径质量。这本书不仅教会了我如何使用遗传算法，更教会了我如何“智慧地”使用它，如何根据具体问题进行定制化和优化。

《Practical Genetic Algorithms》这本书，我可以说是在反复阅读中不断发现新意的。作者的叙述风格非常平实，但他所涵盖的内容却非常深邃。我特别赞赏书中关于“遗传算法的局限性与发展趋势”这一部分的讨论。作者并没有回避遗传算法的缺点，比如容易陷入局部最优、计算复杂度高等问题，而是坦诚地分析了这些问题产生的原因，并探讨了解决这些问题的可能途径。这让我对遗传算法有了更客观的认识，也激发了我对新算法研究的兴趣。书中对“进化计算”这一更广泛领域的介绍，让我看到了遗传算法在整个科学体系中的位置，也为我打开了新的视野。我记得书中提到了一些与遗传算法相关的其他进化算法，比如遗传编程、差分进化等，这让我意识到，算法的世界远比我之前想象的要丰富多彩。此外，书中关于“算法调优的艺术”的探讨，也让我受益匪浅。作者分享了他多年来的实践经验，包括如何通过实验来指导参数的选择，如何进行系统的调优，以及如何避免过度拟合。这种“实践出真知”的经验分享，对于我这样刚刚起步的开发者来说，是无价的。

我阅读《Practical Genetic Algorithms》这本书的体验，可以用“酣畅淋漓”来形容。作者的写作风格非常直接，他不会拐弯抹角，而是直奔主题，让你在短时间内就能掌握核心要点。我尤其喜欢书中关于“早熟收敛与跳出局部最优”的讨论。作者深入分析了早熟收敛的成因，并提供了一系列有效的解决方案，比如增加种群大小、引入多样性算子、采用多目标优化策略等。我记得书中有一个关于神经网络训练的例子，作者通过调整参数，成功地让遗传算法跳出了一个明显的局部最优解，找到了一个更好的网络结构。此外，书中关于“遗传算法的鲁棒性”的探讨，也让我受益匪浅。作者强调了在实际应用中，算法的鲁棒性至关重要，并提供了一些提高鲁棒性的方法，比如引入噪声、进行交叉验证等。这本书让我认识到，遗传算法并非万能的，它需要在实践中不断地进行调整和优化，才能发挥出最佳性能。总的来说，这本书让我对遗传算法有了更深刻、更全面的认识，也让我更有信心将其应用于实际问题中。