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出版者:

作者:Doerner, Karl F. (EDT)/ Gendreau, Michel (EDT)/ Greistorfer, Peter (EDT)/ Gutjahr, Walter J. (EDT)/

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2007-8

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9780387719191

丛书系列:

图书标签:

Metaheuristics
Optimization
Algorithms
Artificial Intelligence
Swarm Intelligence
Evolutionary Computation
Global Optimization
Heuristic Search
Computational Intelligence
Machine Learning

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具体描述

This book's aim is to provide several different kinds of information: a delineation of general metaheuristics methods, a number of state-of-the-art articles from a variety of well-known classical application areas as well as an outlook to modern computational methods in promising new areas. Therefore, this book may equally serve as a textbook in graduate courses for students, as a reference book for people interested in engineering or social sciences, and as a collection of new and promising avenues for researchers working in this field.

《计算智能的基石：优化算法的演进与实践》导言：复杂性时代的导航者在现代科学、工程乃至经济活动的广阔领域中，我们不断面临着需要从海量可能性中遴选出“最佳”解决方案的挑战。无论是设计下一代微处理器时成千上万个晶体管的最佳布局，物流网络中数百万条路径的实时调度，还是金融市场中高频交易策略的最优化配置，这些问题往往超越了传统解析方法的处理能力。它们通常具有高维性、非线性和组合爆炸性的特征，即所谓的“NP-难”问题。《计算智能的基石：优化算法的演进与实践》正是为应对这些复杂性挑战而生的指南。本书并非关注单一的优化技术，而是系统性地梳理了计算智能领域中一类至关重要的方法论——启发式搜索与优化算法的原理、设计、实现及其在实际应用中的效能评估。本书的目标读者是高级本科生、研究生、研究人员以及希望将前沿优化技术应用于工业难题的工程师和数据科学家。第一部分：优化问题的理论基础与建模在深入探讨算法之前，本书首先为读者奠定了坚实的理论基础。第一章：优化问题的范式与分类本章详细界定了什么是优化问题，从数学角度阐述了目标函数、约束条件（等式约束与不等式约束）以及决策变量空间的概念。我们区分了连续优化与离散优化，凸优化与非凸优化，单目标优化与多目标优化。特别地，本章深入探讨了组合优化问题的复杂性度量，例如NP完全性，并介绍了用于度量解质量的敏感性分析和鲁棒性评估方法。第二章：搜索空间的几何与拓扑一个优化问题的搜索空间可以被视为一个高维景观。本章引入了拓扑学和图论的概念来描述这个景观。我们讨论了邻域结构（Neighborhood Structure）的定义与影响，这直接决定了局部搜索算法的探索能力。内容涵盖了适应度景观（Fitness Landscape）分析的理论，如平坦区、山峰、山谷和鞍点的分布如何影响算法的收敛速度和陷入局部最优的倾向。我们还讨论了如何通过变量编码和问题重构来改善搜索空间的结构特性。第二部分：经典搜索范式与局部优化本部分聚焦于那些在小型或结构良好的问题上表现出色，并为更复杂算法提供基础构建模块的传统方法。第三章：确定性局部搜索算法本章详细剖析了基于梯度的确定性搜索方法，如梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法（BFGS、L-BFGS）。对于离散问题，我们深入探讨了最速下降（Steepest Descent）、首次改进（First Improvement）等局部搜索策略。核心在于对“邻域”的精确定义和高效遍历。本章还介绍了局部搜索策略的局限性，特别是它们对初始解的强依赖性和易陷入局部最优的特性。第四章：回溯与分支定界对于必须找到全局最优解的离散优化问题（如旅行商问题、背包问题），本章介绍了精确算法的基石——分支定界（Branch and Bound, B&B）框架。我们探讨了如何有效地界定（Bounding）目标函数的下界或上界，以及如何设计有效的分支策略（Branching Strategy）来削减搜索树。内容包括主动集法（Active Set Method）和剪枝（Pruning）技术的实际应用，强调了高效界定函数对于降低计算复杂度的决定性作用。第三部分：模拟与群体智能的崛起面对高度复杂和非凸的问题，我们需要超越局部搜索的局限性，引入随机性和群体协作机制。第五章：概率性搜索与模拟退火本章重点阐述了模拟退火（Simulated Annealing, SA）算法的理论基础——统计力学中的退火过程。我们详细分析了冷却计划（Cooling Schedule）的设计，如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）。本章还探讨了基于概率的随机邻域搜索，如Metropolis准则的应用及其在处理禁忌搜索（Tabu Search）中的早期应用。第六章：群体智能的黎明：基于群体的优化群体智能（Swarm Intelligence）的兴起标志着优化方法论的一个重要转折点。本章系统介绍了基于自然界群体行为建模的算法： 1. 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）：详细讲解了速度和位置更新机制，以及认知（个人经验）和社会（群体经验）学习因子的影响。我们探讨了如何通过调整惯性权重来控制PSO的全局搜索能力。 2. 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）：基于信息素（Pheromone）的机制，ACO如何通过迭代过程引导解的构建。我们分析了信息素的蒸发率、局部与全局信息素更新策略，及其在路径优化问题中的成功应用。 3. 蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）：聚焦于其三个主要阶段——雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂，并比较了其与PSO和ACO在搜索多样性上的差异。第七章：进化计算：适者生存的哲学进化算法是计算智能的另一核心分支。本章深入剖析了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的机制： 1. 编码与初始化：实数编码、二进制编码的优劣比较。 2. 选择操作：锦标赛选择（Tournament Selection）与轮盘赌选择的实现细节。 3. 遗传操作：交叉（Crossover）与变异（Mutation）策略的设计，特别是针对特定问题域的定制化操作。 4. 多目标进化算法：引入了Pareto最优性概念，并详细介绍了NSGA-II等著名的非支配排序算法，用于同时优化多个相互冲突的目标函数。第四部分：混合方法与高级应用成功的工程优化往往需要融合不同算法的优势。第八章：混合与混合适应性策略本章讨论了如何设计混合优化框架（Memetic Algorithms）。我们重点分析了“全局探索”与“局部开发”的平衡机制，例如，如何将局部搜索（如梯度下降或2-opt交换）嵌入到群体算法（如GA或PSO）的迭代过程中，以快速精炼群体中的优秀个体，从而显著提高收敛速度和最终解的质量。第九章：参数调优与性能评估任何优化算法的性能都高度依赖于其参数设置（如温度衰减率、信息素权重、变异概率等）。本章提供了系统的参数自动调优（Parameter Tuning）方法论，包括网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化在参数空间中的应用。此外，我们详细阐述了性能评估的标准，如收敛速度、解的质量（与已知最优解的差距）、鲁棒性测试（在不同初始条件下的表现）和计算成本分析。结论：面向未来的优化挑战本书最后总结了当前计算智能优化领域的前沿方向，包括对大数据环境下的在线优化、大规模并行化算法的需求，以及如何将强化学习（Reinforcement Learning）的思想融入到动态决策和自适应算法设计中去。《计算智能的基石：优化算法的演进与实践》提供了一个全面且深入的框架，使读者不仅能够理解这些强大算法背后的科学原理，更重要的是，能够根据实际问题的特性，选择、设计并实现最高效的优化解决方案。本书是通往高效决策与复杂系统求解的必经之桥。