Recent Advances in Evolutionary Computation for Combinatorial Optimization pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Van Hemert, Jano 编

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9783540708063

丛书系列:

图书标签:

Evolutionary Computation
Combinatorial Optimization
Metaheuristics
Algorithms
Optimization
Artificial Intelligence
Swarm Intelligence
Genetic Algorithms
Evolutionary Strategies
Natural Computation

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具体描述

Combinatorial optimisation is a ubiquitous discipline whose usefulness spans vast applications domains. The intrinsic complexity of most combinatorial optimisation problems makes classical methods unaffordable in many cases. To acquire practical solutions to these problems requires the use of metaheuristic approaches that trade completeness for pragmatic effectiveness. Such approaches are able to provide optimal or quasi-optimal solutions to a plethora of difficult combinatorial optimisation problems.The application of metaheuristics to combinatorial optimisation is an active field in which new theoretical developments, new algorithmic models, and new application areas are continuously emerging. This volume presents recent advances in the area of metaheuristic combinatorial optimisation, with a special focus on evolutionary computation methods. Moreover, it addresses local search methods and hybrid approaches. In this sense, the book includes cutting-edge theoretical, methodological, algorithmic and applied developments in the field, from respected experts and with a sound perspective.

《智能算法驱动的现代组合优化：理论、方法与应用》前言组合优化问题，如同散落在复杂问题之海中的珍珠，因其固有的NP-hard性质，至今仍是学术界和工业界研究的焦点。从物流配送、生产调度，到金融投资、药物研发，几乎所有需要做出最优决策的领域都面临着庞大离散解空间带来的严峻挑战。传统的精确算法在面对大规模问题时往往力不从心，迫使研究者们将目光投向能够有效探索和驾驭复杂搜索空间的智能算法。本书《智能算法驱动的现代组合优化：理论、方法与应用》旨在系统性地梳理和呈现近年来在智能算法领域应用于组合优化方面取得的突破性进展。我们不局限于单一算法的介绍，而是力求从更宏观的视角，审视这些算法如何从生物进化、群体协作、物理退火等自然现象中汲取灵感，并通过数学建模和计算实现，为求解复杂组合优化问题提供强大而灵活的工具。本书深入探讨了不同智能算法在理论基础、核心机制、算法设计、参数调优以及与其他优化技术的融合等方面的最新发展，并辅以丰富的实际应用案例，展示了智能算法在解决真实世界挑战中的强大潜力。第一篇理论基础与算法演进第一章组合优化的挑战与智能算法的兴起组合优化问题的本质在于从一个有限但可能极其庞大的离散集合中寻找最优解。这类问题的难度并非源于计算的复杂性，而是搜索空间的指数级增长。精确算法，如分支定界法、割平面法等，虽然能保证找到全局最优解，但其计算复杂度通常随着问题规模的增长而呈指数级上升，使其在处理实际规模问题时显得力不从心。智能算法，也被称为元启发式算法（Metaheuristics），应运而生，为解决NP-hard问题提供了新的思路。它们不承诺找到全局最优解，但能在可接受的时间内找到高质量的近似解。这些算法的共同特点是模拟自然界中广泛存在的智能行为，如进化、学习、适应、群体协作等，通过迭代搜索和信息共享，逐渐逼近最优解。本书将详细探讨这一历史演进，重点关注智能算法如何克服传统算法的局限性，并对其发展历程中的关键节点进行梳理。第二章进化计算的理论前沿：遗传算法及其变体遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是进化计算领域最经典、最具代表性的算法之一。其核心思想基于达尔文的“适者生存”理论，通过模拟生物的交叉、变异等进化算子，不断演化种群，产生更优的个体。本书将深入探讨近年来遗传算法在理论层面上的诸多发展，包括：改进的交叉和变异策略：引入自适应交叉概率、多点交叉、基因组重组等技术，以提高搜索效率和避免早熟收敛。精英策略的精细化：探讨如何更有效地保留和利用种群中的优秀个体，避免优秀解的丢失。多种群遗传算法：分析不同种群之间的迁徙、隔离等机制，如何促进全局搜索和多样性维持。与局部搜索的混合：详细阐述将遗传算法与局部搜索算法（如爬山法、模拟退火）结合，形成杂交算法，以期获得更好的解质量和收敛速度。理论分析的新进展：介绍关于遗传算法收敛性、搜索能力等方面的最新理论研究成果，如Schema定理的推广、Markov链模型分析等。第三章群体智能的探索：粒子群优化与蚁群算法的革新粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是群体智能领域的两大代表性算法，它们分别模拟了鸟群觅食和蚂蚁觅食行为，展现出强大的并行搜索能力和鲁棒性。本书将重点关注这些算法的最新进展：粒子群优化：拓扑结构的研究：探讨不同粒子间信息传递的拓扑结构（如环状、星状、随机连接）对算法性能的影响。认知和社会的平衡：分析如何通过调整惯性权重、加速系数等参数，更好地平衡个体经验和群体经验对粒子行为的影响。动态自适应PSO：介绍如何根据搜索进程动态调整参数，以适应不同阶段的搜索需求。与约束处理的结合：探讨PSO在处理具有复杂约束条件的组合优化问题中的最新方法。蚁群算法：信息素更新机制的改进：分析不同信息素蒸发率、挥发率以及正负反馈机制的设计，如何影响蚂蚁的路径选择和信息素的累积。多蚁群协同：介绍如何通过多蚁群的协同工作，扩大搜索范围，提高问题求解能力。对不同问题的适应性 ACO：探讨如何针对特定的组合优化问题（如旅行商问题、车辆路径问题）设计定制化的信息素更新规则和启发式信息。与模糊逻辑、神经网络的融合：研究如何将模糊逻辑和神经网络等技术融入蚁群算法，以增强其学习能力和决策能力。第四章基于物理退火的算法：模拟退火与禁忌搜索的现代应用模拟退火（Simulated Annealing, SA）和禁忌搜索（Tabu Search, TS）是另外两类重要的启发式算法，它们分别借鉴了固体退火过程和人类记忆的禁忌现象，在组合优化领域有着广泛的应用。模拟退火：冷却策略的优化：介绍各种改进的冷却计划，如指数冷却、对数冷却、自适应冷却等，以及它们如何影响算法的收敛性和解的质量。退火过程的加速：探讨各种加速模拟退火的技术，如并行退火、多重退火等。与统计力学的新关联：分析模拟退火算法与统计力学中相变理论的更深层联系，以及如何利用这些关联来指导算法设计。禁忌搜索：禁忌列表的设计：深入研究禁忌列表的长度、内容以及禁忌决策的生成机制，如何影响搜索的探索和利用平衡。激励性策略（Aspiration Criteria）：探讨如何设计有效的激励性策略，允许被禁忌的移动在特定条件下被接受，以避免算法陷入局部最优。与生成式算法的结合：分析禁忌搜索如何与遗传算法、粒子群优化等结合，利用其局部搜索能力提升整体优化性能。在复杂网络和图论问题中的应用：重点展示禁忌搜索在图着色、最大团等问题上的最新应用。第二篇算法进阶与融合创新第五章新兴智能算法的崛起与交叉应用除了经典的算法，近年来涌现出大量新兴的智能算法，它们往往从更广阔的自然现象或抽象概念中汲取灵感，为组合优化提供了新的视角。本书将介绍并深入分析这些新兴算法的原理、特点和应用潜力，包括：灰狼优化（Grey Wolf Optimizer, GWO）：模拟灰狼的捕猎行为，具有较好的全局搜索能力。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）：模仿鲸鱼的捕食策略，通过螺旋挤压和气泡网捕食的方式进行搜索。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）：模拟麻雀在觅食过程中的协作和竞争行为。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）：模拟蜜蜂寻找花蜜的行为，包含侦察蜂、追随蜂和观察蜂三种角色。差分进化算法（Differential Evolution, DE）：一种简单而高效的全局优化算法，通过差分向量进行个体更新。本书将重点探讨这些新兴算法的数学模型、关键算子，以及如何根据不同组合优化问题的特性对其进行参数调整和算法改进。同时，也将分析它们与传统算法相比的优缺点，以及在特定问题上的应用案例。第六章混合智能算法的设计与优化现实世界的组合优化问题往往具有复杂性，单一的智能算法可能难以兼顾全局搜索和局部精细化。因此，混合智能算法（Hybrid Intelligent Algorithms）的研究和应用变得尤为重要。本书将重点探讨混合算法的设计理念和实现方法：集成式混合：将不同智能算法的优势进行融合，例如，结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火的局部优化能力。嵌套式混合：将一个算法作为另一个算法的子程序，例如，使用粒子群优化来指导遗传算法的变异过程，或者使用禁忌搜索来对遗传算法的解进行局部优化。协同式混合：多个算法并行工作，通过信息交互或投票机制，共同协作完成优化任务。基于机器学习的混合：利用机器学习技术，如强化学习、支持向量机等，来动态选择和调整混合算法中的不同组件，或指导搜索过程。参数自适应与自调优：探讨如何通过机器学习或统计方法，使混合算法的参数能够根据搜索过程自动调整，以提高鲁棒性和效率。第七章约束处理技术与智能算法的有效结合许多实际的组合优化问题都伴随着复杂的约束条件。如何有效地处理这些约束，是智能算法能否成功应用于实际问题的关键。本书将深入探讨智能算法在约束处理方面的最新技术：惩罚函数法：分析不同类型的惩罚函数（如二次惩罚、指数惩罚、动态惩罚）及其在智能算法中的应用。可行性规则与修复技术：介绍如何设计规则来保证生成的解满足约束，以及在生成不可行解时进行修复的方法。多目标优化技术在约束处理中的应用：探讨如何利用多目标优化算法的Pareto前沿概念来处理约束，寻找满足约束的最优解。进化多目标优化（EMO）在约束处理中的应用：介绍NSGA-II, MOEA/D等算法如何有效地处理约束。基于精英与惩罚的混合策略：探讨如何将精英保留机制与惩罚函数相结合，以提高算法在约束问题上的性能。第三篇应用实践与未来展望第八章智能算法在典型组合优化问题中的最新应用本书将精选一系列具有代表性的组合优化问题，详细展示智能算法在这些问题上的最新研究进展和实际应用成果。这些问题涵盖了广泛的领域：物流与运输优化：如车辆路径问题（VRP）、集装箱码头调度、最优路径规划等。生产制造调度：如作业车间调度、柔性制造系统调度、装配线平衡等。资源分配与管理：如通信网络资源分配、电力系统调度、项目资源分配等。金融工程与投资组合优化：如投资组合选择、风险管理、交易策略优化等。生物信息学与药物研发：如蛋白质结构预测、基因序列比对、药物分子设计等。对于每个问题，将深入分析其数学模型、面临的挑战，以及所采用的智能算法（包括单算法和混合算法）、具体的算法实现细节、参数设置以及实验结果与性能评估。第九章实际应用中的挑战与应对策略将智能算法从理论研究推向实际应用，往往会面临诸多挑战。本书将探讨这些实际挑战，并提出相应的应对策略：问题规模的限制：如何通过降维、并行计算、分布式计算等方法来应对大规模问题。实时性要求：如何设计快速响应的智能算法，以满足实时决策的需求。解的可靠性与鲁棒性：如何评估和提高智能算法找到的解的可靠性和在不同场景下的鲁棒性。算法的易用性与可解释性：如何开发更易于使用和理解的智能优化工具，以及如何提高算法决策过程的可解释性。与其他技术的集成：如何将智能算法与大数据分析、云计算、人工智能（如深度学习）等技术进行有效集成，以构建更强大的优化解决方案。第十章未来展望与研究方向智能算法在组合优化领域的探索永无止境。本书最后将对未来的研究方向进行展望：深度学习与智能算法的融合：探索如何利用深度学习的强大特征提取和模式识别能力，来指导和增强智能算法的搜索过程。强化学习驱动的组合优化：利用强化学习Agent的学习能力，自主地学习最优的搜索策略和参数配置。量子计算在智能算法中的潜在应用：探讨量子计算的并行处理能力和量子纠缠特性，如何为智能算法带来颠覆性的突破。解释性AI与组合优化：关注如何提高智能算法决策过程的可解释性，以增强人类对算法的信任和理解。通用性与自适应性智能优化框架：致力于开发能够自动适应不同类型和规模组合优化问题的通用智能优化框架。伦理和社会影响的考量：随着智能算法在决策中的作用日益增强，研究其潜在的伦理和社会影响，并提出相应的规范和指导。结语《智能算法驱动的现代组合优化：理论、方法与应用》是一本旨在为研究者、工程师和学生提供深入、全面、前沿的组合优化智能算法知识的著作。我们希望本书能够激发读者对该领域的兴趣，为解决现实世界中的复杂优化问题提供有力的理论指导和实践工具。通过不断探索和创新，我们相信智能算法将持续推动组合优化技术的发展，为科学、技术和社会的进步做出更大的贡献。