全局优化方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社发行部

作者:申培萍

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2007-4

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030164964

丛书系列:

图书标签:

• 优化方法
• 全局优化
• 数学规划
• 算法
• 优化算法
• 运筹学
• 人工智能
• 机器学习
• 数值计算
• 工程优化

《全局优化方法》 内容概述： 本书深入探讨了在复杂、多模态、非凸优化问题中寻找全局最优解的理论、算法与应用。不同于局限于局部最优的传统优化方法，本书系统性地介绍了如何规避局部陷阱，从而在给定搜索空间内找到绝对最优的解决方案。 本书将涵盖以下核心内容： 第一部分：全局优化的理论基础 优化问题的分类与挑战： 详细阐述凸优化与非凸优化的本质区别，以及多模态、高维、连续、离散等不同类型优化问题的内在挑战，特别是全局最优解为何难以获得。 全局最优性的定义与度量： 严谨定义全局最优解，并讨论在实践中如何理解和度量搜索空间的复杂性，为后续算法设计提供理论依据。 搜索空间的性质分析： 探讨影响全局搜索效率的各种空间特性，如连通性、平坦区域、尖峰区域等，并介绍分析这些特性的常用方法。 全局优化的基本原理： 介绍随机性、系统性搜索、信息反馈机制等全局优化设计的核心思想，以及不同原理之间的权衡与协同。 第二部分：经典的全局优化算法 随机搜索算法： 模拟退火 (Simulated Annealing, SA)： 详细阐述模拟退火算法的原理，包括退火调度、接受概率函数的设计，并深入分析其收敛性与参数选择策略。 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)： 介绍遗传算法的编码方式、选择、交叉、变异等基本操作，并探讨不同遗传算子及其参数对搜索性能的影响，以及种群大小、进化代数等关键参数的设置。 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)： 讲解粒子群的更新机制，包括速度和位置的迭代规则，以及惯性权重、认知系数、社会系数等参数的意义与调整。 蚁群优化 (Ant Colony Optimization, ACO)： 阐述蚂蚁的路径选择策略、信息素的更新机制，以及不同信息素模型对搜索过程的影响，重点分析其在组合优化问题中的应用。 确定性全局搜索算法： 网格搜索 (Grid Search) 与随机网格搜索： 介绍如何通过划分搜索空间来寻找最优解，并分析其在高维问题中的计算复杂度问题。 分枝定界法 (Branch and Bound, B&B)： 详细介绍分枝定界法的核心思想，包括分支策略、定界策略以及剪枝技术，并讨论其在整数规划和混合整数规划中的应用。 全局优化中的确定性方法（如Lipschitz优化、形状优化等）： 介绍针对特定问题结构的全局优化方法，例如利用Lipschitz常数来保证全局搜索的覆盖范围。 第三部分：现代与混合全局优化算法 基于梯度的全局优化方法： 多起点法 (Multiple Start Methods)： 结合局部优化算法，通过随机或策略性地选择多个初始点，以提高找到全局最优解的概率。 基于混沌的全局搜索： 介绍如何利用混沌映射的遍历性和伪随机性来增强搜索的全局性。 元启发式算法的变种与改进： 差分进化 (Differential Evolution, DE)： 深入分析差分进化算法的差分变异和交叉机制，以及其不同变体（如DE/rand/1, DE/best/1等）的特点。 灰狼优化 (Grey Wolf Optimizer, GWO)： 阐述灰狼群体捕食行为的数学模型，以及其在搜索最优解过程中的应用。 麻雀搜索算法 (Sparrow Search Algorithm, SSA)： 讲解麻雀的觅食和追随行为如何转化为搜索策略，并分析其在不同问题上的表现。 混合与协同进化算法： 集成多种算法的策略： 探讨如何组合不同的全局优化算法，利用各自的优势来克服单一算法的局限性，实现更鲁棒的搜索。 协同进化框架： 介绍如何将复杂问题分解，并利用多个智能体协同工作来完成全局搜索任务。 第四部分：全局优化算法的应用与实践 在工程领域的应用： 结构优化与设计： 例如桥梁、飞机翼型、天线设计等的参数优化。 控制系统设计： 例如机器人轨迹规划、PID控制器参数整定。 机器学习模型训练： 超参数优化，如神经网络的层数、学习率、正则化参数等。 在科学研究中的应用： 计算化学与生物信息学： 例如蛋白质折叠、药物分子设计。 经济学与金融学： 例如投资组合优化、风险管理。 图像处理与模式识别： 例如图像分割、特征选择。 算法的实现与调优： 编程实现要点： 提供实际编程中需要注意的细节，例如数据结构、并行计算等。 参数敏感性分析与鲁棒性评估： 如何评估算法在不同参数设置下的性能，以及其对噪声和扰动的鲁棒性。 性能评价指标： 介绍衡量全局优化算法性能的常用指标，如收敛速度、全局最优解找到率、计算时间等。 本书特点： 理论与实践并重： 不仅深入讲解算法背后的数学原理，还提供丰富的实际应用案例和实现指导。 内容全面： 涵盖从经典算法到最新研究成果的广泛范围。 系统性强： 结构清晰，逻辑严谨，帮助读者建立完整的全局优化知识体系。 易于理解： 尽量使用直观的语言和图示，降低学习门槛。 本书旨在为从事相关领域研究和工程实践的读者提供一套系统、实用的全局优化方法论，帮助他们有效地解决现实世界中的复杂优化难题。

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这本书的排版和装帧质量确实不错，纸张的手感很好，阅读体验令人愉悦，这在厚重的技术书籍中是难得的优点。内容上，作者对不同优化范式的分类和历史演进梳理得井井有条，从早期的线性规划到后来的非线性方法，脉络清晰，具有很好的系统性。我特别欣赏其中关于对偶理论的那部分讲解，作者用了一种非常清晰的逻辑链条，将原问题和对偶问题之间的关系阐述得非常透彻，这对我理解KKT条件等核心概念帮助极大。然而，在现代优化领域，计算效率和并行化处理已经成为关键考量因素，这本书在这方面的讨论略显陈旧。比如，关于大规模数据下的随机梯度下降变体（如Adam、RMSProp等）的性能对比和改进策略，书中几乎没有涉及，这让这本书在紧跟当前AI和大数据优化潮流方面稍显不足。它更像是一部停留在上世纪末或本世纪初经典优化理论的权威总结，对于处理当前的数据爆炸式增长带来的新挑战，参考价值有限。

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拿到这本书时，我最大的感受是它的内容密度极高，几乎每一页都塞满了密密麻麻的文字和公式，这简直就是一本“硬核”的学术专著。我尝试快速浏览了其中关于收敛性的章节，发现作者对各种算法的迭代收敛速度、停止准则以及误差分析都进行了深入的剖析，这对于理解算法的稳定性和鲁棒性至关重要。不过，这种深入的钻研也带来了一定的阅读障碍。对于初次接触优化理论的读者来说，可能需要反复阅读才能完全消化其中的细节。我个人希望书中能有更多的图示来辅助理解那些复杂的空间几何概念，比如在处理多模态函数时，不同搜索路径是如何相互作用的，纯文字的描述有时显得力不从心，难以构建清晰的直观图像。另外，书中对启发式算法的介绍似乎略显简略，更多地聚焦于梯度相关的方法，这使得它在面对那些梯度信息缺失或不可靠的复杂系统建模时，指导性有所减弱。总而言之，它更像是一本为研究生或研究人员准备的深度参考书，而非一本面向广大工程师的入门指南。

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作为一名对数学有一定基础但并非专业优化出身的工程师，我发现这本书的语言风格非常“学术化”，充满了精确的数学术语和严谨的证明过程。这无疑保证了内容的准确性，但也使得阅读过程充满了挑战。我花了大量时间去查阅和回顾微积分、线性代数中一些基础概念，才能跟上作者的思路。我感觉这本书更像是面向那些已经熟练掌握了优化数学基础，希望深入挖掘理论深层原理的读者。如果能增加一个“预备知识回顾”的附录，或者在引入新概念时多用一些生活化的类比来打通理论与直觉之间的鸿沟，我想会有更广泛的受众。书中对各种算法的收敛性证明部分，虽然逻辑严密，但缺乏对算法实际运行中可能出现的数值不稳定性的讨论。在实际应用中，我们常常遇到的是浮点数精度和计算资源的限制，如何设计出既理论上优秀又在工程实践中稳健的算法，是更实际的需求，而这一点在本书中体现不足。

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这本书的目录结构设计得非常合理，模块划分清晰，从基础的函数性质到迭代方法的构建，再到对全局性的探索，层层递进，显示出作者深厚的功力和严谨的治学态度。我对其中关于全局优化策略的介绍印象深刻，它系统地介绍了诸如模拟退火、遗传算法等经典方法的设计思想，这为我理解“跳出局部最优”的原理提供了理论支撑。然而，在实际操作层面，这本书似乎将“理论”和“工程”的界限划分得过于泾渭分明。例如，在介绍完一个全局搜索算法后，并没有详细说明如何有效地设置其关键参数（如温度调度、交叉概率等）才能在特定问题上获得最佳表现。这些“经验性”的调优技巧，往往是决定一个算法能否在实际中取得成功的关键，但书中对此的指导性描述非常稀疏。总的来说，它提供了“是什么”和“为什么”，但对于“如何做才能最好地”这方面，留下了太多的空白，需要读者自行摸索和补充。

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这本书的封面设计颇为引人注目，那种深邃的蓝色调和简洁的排版，给人一种专业而沉稳的学术气息。我本是抱着学习前沿算法的心态翻开它的，期待能找到一些解决实际工程问题的新思路。然而，阅读下来，我发现它更侧重于对经典优化理论的梳理和回顾，内容详实，论证严密，对于那些对基础数学背景有较高要求的读者来说，无疑是一份宝贵的参考资料。书中的许多公式推导都非常详尽，仿佛作者在手把手地教你如何从最基本的假设出发构建起整个理论框架。遗憾的是，对于我目前工作中急需的那些高度非线性和大规模离散优化问题的具体应用案例，书中的着墨不多，更多的是理论层面的探讨，这使得我在尝试将书中的知识迁移到我的实际项目中时，总觉得缺少那么临门一脚的“点拨”。如果能在某些章节后增加一些与现代计算平台结合的实战演练，相信会更受工程界同仁的欢迎。总体来说，这是一本扎实的理论教材，但对于追求“快速上手”和“即时见效”的实践者而言，可能需要配合其他更偏向应用和工具的书籍一同阅读。

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