混合差分进化与调度算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:254

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出版时间:2012-9

价格:34.50元

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isbn号码:9787302283676

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• 遗传算法
• 智能算法
• 应用数学
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• 计算机科学

《复杂系统优化新范式：智能算法与应用》 在这纷繁复杂、瞬息万变的时代，如何高效、准确地解决海量数据中的优化难题，已成为科学研究和工程实践的核心挑战。本书 《复杂系统优化新范式：智能算法与应用》 深入探讨了用于解决此类难题的前沿智能算法，为读者提供了一套系统且实用的优化工具箱。 本书聚焦于两大类在现代优化领域占据主导地位的智能算法：启发式算法与元启发式算法。我们并非简单罗列算法，而是力求展现其背后的数学原理、设计哲学以及在实际应用中的精妙之处。 第一部分：启发式算法的理论基石与核心思想 我们将从启发式算法的基础入手，阐述其如何借鉴自然界或人类智慧中的启发式规则，在庞大的搜索空间中有效地找到高质量的近似最优解。 遗传算法（GA）的原理与演化： 详细介绍遗传算法的遗传操作（选择、交叉、变异）、编码方式以及收敛性分析。我们将探讨如何设计有效的适应度函数，并分析其在不同问题类型上的适用性，例如组合优化问题。 粒子群优化（PSO）的群体智能： 深入剖析粒子群优化算法的粒子位置更新机制，以及速度和位置的调整策略。本书将详细解读个体最优（pbest）和全局最优（gbest）的概念，并分析不同惯性权重和认知/社会因子对算法性能的影响。 蚁群优化（ACO）的群体协作： 揭示蚁群优化算法如何模拟蚂蚁在寻找食物路径时的信息素标记行为。我们将详细介绍信息素的挥发机制、蚂蚁的决策规则以及如何构建有效的图模型来表示待优化问题。 第二部分：元启发式算法的创新突破与高级技术 在启发式算法的基础上，本书进一步引入更具代表性和创新性的元启发式算法。这些算法通常具有更强的全局搜索能力和更少的参数依赖性，能够应对更复杂的优化挑战。 差分进化（DE）的数学构造： 详细阐述差分进化算法的独特之处，包括其基于向量差的变异策略、多种交叉方式以及选择机制。我们将深入分析不同差分策略（如DE/rand/1, DE/best/1, DE/current-to-best/1等）的特点，以及参数（种群大小、交叉概率、缩放因子）对算法性能的影响。 模拟退火（SA）的非遍历性探索： 讲解模拟退火算法如何借鉴固体退火过程，通过逐渐降低“温度”（即接受劣解的概率）来避免陷入局部最优。本书将详细介绍如何设计冷却调度函数，以及温度参数如何影响搜索过程。 禁忌搜索（TS）的记忆性机制： 阐述禁忌搜索如何通过引入“禁忌列表”来防止算法反复搜索已经访问过的区域，从而引导搜索过程向更广阔的区域探索。我们将探讨禁忌长度、禁忌准则以及吸引准则的设计。 其他先进元启发式算法概览： 简要介绍如人工蜂群算法（ABC）、灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）等，展示当前元启发式算法研究的活跃度和多样性。 第三部分：算法的融合与改进策略 理论知识是基础，但更重要的是如何将这些算法有效地应用于实际问题。本部分将重点讨论如何改进和融合现有算法，以应对更具挑战性的优化任务。 混合算法的设计思路： 探讨如何将不同算法的优点结合起来，构建混合优化算法。例如，如何将全局搜索能力强的算法与局部搜索能力强的算法进行耦合，以实现更高效的寻优。 参数自适应与动态调整： 介绍如何设计自适应参数控制机制，使算法在搜索过程中能够根据当前搜索状态动态调整关键参数，从而提高搜索效率和鲁棒性。 多目标优化算法简介： 简要介绍多目标优化问题的特点以及处理多目标问题的基本策略，为读者拓展视野。 第四部分：智能算法在实际工程问题中的应用案例 理论结合实践，本书精选了多个具有代表性的工程应用案例，展示智能算法解决实际问题的能力。 生产调度优化： 例如，车间调度、流水线调度等问题，讨论如何利用算法优化生产流程，提高生产效率，降低成本。 资源分配与规划： 如通信网络资源分配、能源分配等，展示算法如何实现资源的公平、高效分配。 工程设计与参数优化： 例如，天线设计、结构优化等，说明算法如何在庞大的设计参数空间中找到最优解。 机器学习模型训练： 介绍智能算法作为一种强大的优化器，如何用于神经网络等机器学习模型的参数寻优。 本书特点： 理论与实践相结合： 既深入讲解算法背后的原理，又提供丰富的实际应用案例。 循序渐进的结构： 从基础算法到高级技术，层层递进，适合不同程度的读者。 强调算法的创新与融合： 关注算法的改进和混合，提供解决复杂问题的思路。 面向工程应用： 聚焦于智能算法在实际工程问题中的应用，具有很强的指导意义。 无论您是从事科学研究的研究人员、希望提升工程效率的工程师，还是对智能算法充满好奇的学生，《复杂系统优化新范式：智能算法与应用》 都将是您探索复杂世界、驾驭优化难题的得力助手。本书将帮助您构建解决复杂优化问题的强大思维框架，并掌握一套行之有效的算法工具，从而在各自的领域取得更大的突破。

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说实话，我对这种结合了“进化”和“调度”的交叉学科书籍一直抱有敬畏之心，生怕自己的数学基础跟不上。但这本书的行文风格出乎意料地平易近人，它好像知道读者可能会在哪里卡住，总能在关键节点提供清晰的图示和流程图。我尤其欣赏作者在介绍“混合策略”时的耐心。他没有急于展示最终的强大性能，而是耐心地分解了每一种“混合”的必要性：为什么单纯的差分进化在某些高维、非线性问题上表现不佳？为什么需要引入局部搜索机制（比如模拟退火或禁忌搜索）来“精炼”结果？这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让整个算法体系的构建过程变得逻辑清晰，不至于让人感到不知所措。阅读过程中，我甚至能够清晰地在脑海中勾勒出算法的执行路径，而不是仅仅记住几个函数名称。对于那些希望从理论学习者转变为实践应用者的人来说，这本书提供的思维框架，比单纯的公式堆砌要宝贵得多。

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我之前参加过一个关于智能制造排程的研讨会，当时大家都在讨论如何用各种启发式算法来应对生产线的复杂约束。坦白说，那次讨论下来，很多算法的介绍都停留在表面，缺乏实操层面的细节。这本书对“调度算法”的论述，则完全是另一个层次。它不仅仅是简单地罗列了不同的调度规则，而是深入剖析了如何将优化算法，特别是书中提到的那些改进型差分进化方法，无缝地嵌入到调度模型的构建过程中。我特别关注了其中关于多目标调度的章节，作者展示了如何利用帕累托前沿的概念来评估不同调度方案的优劣，这一点非常实用。书中提供的案例分析，虽然是抽象化的工厂模型，但其内在的逻辑和约束处理方式，完全可以迁移到我目前正在跟进的物流路径优化项目上。更重要的是，它强调了算法的鲁棒性，即在面对动态变化（比如机器突发故障或订单加急）时，算法如何快速响应并调整策略。这种对“动态调度”的深入探讨，让这本书的实用价值大大提升，远超一般教科书的范畴。

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我通常对技术书籍的排版和插图要求比较高，因为复杂算法的可视化至关重要。这本书在这方面做得相当出色。图表的质量非常高，色彩运用得当，既不花哨又能清晰地突出重点数据和趋势变化。特别是书中关于算法性能对比的部分，作者没有采用那种简单的柱状图，而是使用了更复杂的雷达图和收敛曲线图，直观地展示了不同算法在收敛速度、最终解精度以及计算复杂度上的差异。这让读者在评估不同方法的优劣时，有了一个非常坚实的视觉参考。我记得有一张图，清晰地对比了标准DE算法和书中提出的改进型混合算法在处理具有大量约束条件的调度问题时的“可行解生成率”，那个对比效果非常有说服力。这种对细节和展示效果的重视，体现了作者对读者的尊重，也让枯燥的算法分析过程变得更为愉悦和高效。

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这本书的真正亮点，我认为在于它对于“工程实践中的取舍”的深刻洞察。很多学术论文只关注在标准测试集上达到最好的理论结果，但这本书似乎更贴近工业界的实际需求。作者在最后几章花了大量篇幅讨论了如何将这些复杂的算法部署到实际的计算环境中，包括并行计算的考量、内存效率的优化，以及如何设置一个合理的停止准则，而不是盲目地运行成千上万代的迭代。这种“落地”的视角，让这本书的价值链得到极大的延伸。我感觉自己读的不仅仅是一本算法手册，更像是一本“如何高效解决实际优化难题”的实战指南。那些关于参数敏感性和超参数调优的经验之谈，是作者多年实践积累下来的“内功心法”，是教科书里很难找到的宝贵财富。这本书为读者构建了一个从理论到应用再到工程优化的完整知识闭环。

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这本书的封面设计很吸引人，那种深邃的蓝色调搭配简洁的字体，一看就知道是专业领域的硬核作品。我原本对“差分进化”这个概念只停留在模糊的了解阶段，总觉得它和遗传算法、粒子群优化这些东西混在一起，有点头大。但读完这本书的前几章，我发现作者的叙述方式非常清晰，他没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用生动的比喻来解释核心思想，这一点非常赞赏。比如，讲解如何通过“差分”来驱动种群的进化，感觉就像在看一个精心设计的寻宝游戏，每一步的探索都充满了策略性。特别是关于种群多样性和收敛速度之间权衡的讨论，写得特别透彻。我以前在实际项目中遇到过算法过早陷入局部最优的问题，这本书提供的几种改进策略，像是引入自适应参数调整机制，感觉像是为我解决了长久以来的一个痛点。它不是那种光说不练的理论书，而是真正能指导你在实际优化问题中进行有效改进的工具箱。对于初学者来说，它铺垫得很好；对于有经验的研究者，它也提供了很多值得深入思考的进阶内容。这本书的价值在于它把一个看似复杂的优化框架，拆解成了易于理解和操作的模块，这一点非常难得。

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干货不少 但是书写的一般

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