Adaptive and Multilevel Metaheuristics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Cotta, Carlos (EDT)/ Sevaux, Marc (EDT)/ Sorensen, Kenneth (EDT)

出品人:

頁數:292

译者:

出版時間:

價格:1387.00元

裝幀:

isbn號碼:9783540794370

叢書系列:

圖書標籤:

• Metaheuristics
• Adaptive Algorithms
• Multilevel Optimization
• Optimization Algorithms
• Swarm Intelligence
• Evolutionary Computation
• Global Optimization
• Heuristic Search
• Computational Intelligence
• Machine Learning

智能優化算法的進階與應用：麵嚮復雜係統的深度探索 本書聚焦於現代優化理論中兩大核心支柱——自適應算法與多層次優化框架的深度融閤與前沿實踐，旨在為讀者提供一套係統、深入且極具前沿性的智能優化工具箱，特彆關注其在應對高維度、非綫性、動態變化復雜係統時的性能突破與理論創新。 隨著工程、科學、金融乃至社會治理等領域對決策質量要求的不斷提高，傳統優化方法（如綫性規劃、精確搜索）在麵對大規模、高耦閤、信息不完備的實際問題時，其效率和魯棒性日益受到挑戰。本書正是在這一背景下，將目光投嚮瞭模仿自然選擇、群體智慧的啓發式與元啓發式算法，並通過引入“自適應”機製與“多層次”結構，力求將這些算法的性能推嚮新的高度。 第一部分：元啓發式算法的理論基石與局限性剖析（約 300 字） 本部分首先對當前主流的元啓發式算法（如遺傳算法GA、粒子群優化PSO、模擬退火SA以及更現代的鯨魚優化WOA、灰狼優化GWO等）進行一次深入的理論迴顧。我們不僅闡述瞭它們的數學模型、核心算子（選擇、交叉、變異、位置更新等）及其收斂性保證，更重要的是，對它們在實際應用中普遍存在的局限性進行瞭細緻的剖析。這些局限性主要集中在： 1. 參數敏感性：算法性能高度依賴於預設的控製參數（如種群大小、迭代次數、溫度衰減率等），缺乏對求解環境變化的即時響應能力。 2. 平衡性挑戰：在探索（Exploration，全局搜索）和利用（Exploitation，局部精煉）之間難以找到最優的平衡點，容易陷入局部最優或收斂過慢。 3. 適應性不足：算法的搜索策略通常是固定的，無法根據問題特徵（如解空間結構、約束復雜性）動態調整其搜索路徑和強度。 對這些局限性的清晰界定，為後續引入“自適應”思想奠定瞭堅實的理論基礎。 第二部分：自適應機製在元啓發式算法中的實現與優化（約 450 字） 自適應策略是本書區彆於傳統元啓發式算法研究的核心切入點。本部分詳細闡述瞭如何構建和集成動態反饋機製，使算法能夠“學習”並“適應”當前問題實例的特徵。 2.1 基於性能指標的自適應控製： 我們探討瞭如何實時監測種群的方差、適應度提升率、收斂速度等關鍵性能指標，並利用這些信息來動態調整關鍵參數。例如，當種群多樣性下降（過早收斂跡象）時，自動提高變異率或全局探索權重；反之，當群體在穩定區域徘徊時，則增強局部搜索的強度。 2.2 策略選擇的自適應框架 (MABs 應用)： 引入瞭多臂老虎機（Multi-Armed Bandit, MAB）理論，將算法內部的多種操作策略（如不同類型的變異、不同的鄰域搜索機製）視為“手臂”。算法根據每次操作帶來的反饋（適應度提升），動態地概率性地選擇當前最有效的策略，避免瞭手動權衡不同策略優劣的難題。 2.3 種群結構與動態初始化： 研究瞭自適應地調整種群規模和解的分布結構的方法。在問題的早期階段，采用較大的、多樣化的種群進行全局掃描；隨著迭代深入，可以動態地減少整體規模，但增加高潛力區域的局部采樣密度。 2.4 問題的自適應編碼與解碼： 針對復雜的約束和非連續解空間，探討瞭如何設計能夠感知問題結構（如約束敏感度、變量耦閤度）的編碼機製，使搜索過程能夠更“智能”地避開禁忌區域或聚焦於有效邊界。 第三部分：多層次優化框架的構建與協同（約 450 字） 復雜係統往往天然地錶現齣層次性結構，從宏觀的係統設計到微觀的參數調優，不同尺度的決策之間存在著緊密的依賴關係和反饋迴路。本部分著重於構建解決此類問題的多層次優化範式。 3.1 分層決策模型的建立： 詳細介紹瞭如何將一個大型優化問題分解為邏輯上或時間尺度上分離的若乾層級。例如，在高層解決資源分配的宏觀策略，在低層解決具體執行細節的微觀優化。 3.2 層間信息傳遞與耦閤機製： 關鍵在於定義層與層之間的信息接口。低層優化結果如何影響高層的適應度函數？高層的全局約束如何指導低層的局部搜索？我們深入探討瞭基於代理模型（Surrogate Models）的近似傳遞法、基於可行性區域映射的約束傳遞法，以及基於預測控製的迭代反饋方法。 3.3 異構算法的集成與協調： 並非每一層都適用於同一種元啓發式算法。本部分倡導在不同層次集成最適閤該層次特徵的算法。例如，高層決策可能更適閤全局性強的算法（如基於種群的進化算法），而低層參數微調則可能受益於收斂速度快的局部搜索或微分進化方法。關鍵在於設計一個協調器（Coordinator）來管理不同算法的執行順序和信息同步。 3.4 動態層次結構重構： 針對係統狀態可能發生突變的場景，引入瞭自適應地調整層次結構本身的可能性。當外部環境劇烈變化時，係統可能需要暫時“扁平化”以快速響應，或重新劃分決策邊界，以適應新的係統耦閤關係。 第四部分：前沿應用與未來挑戰（約 300 字） 本書的最後一部分將理論和方法論應用於多個具有挑戰性的實際領域，並展望該領域未來的研究方嚮。 4.1 工業案例分析： 深度剖析瞭自適應多層次算法在以下領域的成功應用： 能源係統調度： 宏觀的發電計劃（高層）與微觀的實時負荷平衡（低層）的協調。 大規模離散製造流程優化： 生産綫布局（高層）與機器參數微調（低層）的協同。 復雜網絡控製： 路由策略的全局優化與擁塞緩解的局部乾預。 4.2 魯棒性與可解釋性： 探討瞭如何量化和提升自適應多層次係統的魯棒性，使其在麵對模型誤差或數據噪聲時仍能保持性能。同時，針對這些高度復雜的集成算法，提齣瞭提高其決策過程可解釋性的初步方法，使工程師能夠理解算法“為何”做齣特定的決策。 4.3 開放性研究方嚮： 總結瞭當前研究尚未完全解決的關鍵問題，包括超大規模問題中的層次劃分自動化、異構計算環境下的並行化策略，以及如何將深度強化學習的反饋機製更有效地融入傳統的自適應元啓發式框架中。 本書麵嚮高年級本科生、研究生、工業界的研究工程師和尋求優化算法前沿進展的專業人員，要求讀者具備基礎的優化理論知識和算法設計背景。

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