Genetic Programming Theory and Practice pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Riolo, Rick (EDT)/ Soule, Terence (EDT)/ Worzel, Bill (EDT)

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387333755

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
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《进化算法与计算智能》 本书深入探讨了计算智能领域中的一类核心技术——进化算法，并在此基础上拓展至更广泛的计算智能范畴。进化算法，顾名思义，借鉴了自然界生物进化的基本原理，如选择、交叉和变异，来解决复杂的优化和搜索问题。这类算法以其强大的鲁棒性、并行性以及对复杂、非线性、多模态搜索空间的适应性，在科学研究和工程实践中展现出巨大的潜力。 本书首先将从基础理论层面剖析几种最具代表性的进化算法。我们将详细介绍遗传算法（Genetic Algorithms, GAs），阐述其编码方式、适应度函数设计、选择机制（如轮盘赌选择、锦标赛选择）以及交叉和变异算子的具体实现。在此基础上，本书还将介绍进化策略（Evolution Strategies, ESs），重点分析其在连续搜索空间中的优势，特别是其自适应地调整搜索步长和方向的能力。此外，差分进化（Differential Evolution, DE）作为一种近年来备受关注的算法，也将得到详尽的阐述，其高效的全局搜索能力和简洁的算法结构是本书的亮点之一。 在理解了基本算法原理之后，本书将进一步探讨如何构建高效的进化算法。这包括但不限于：如何设计有效的适应度函数以准确反映问题的目标；如何选择合适的编码方案来表示待解决问题的解空间；如何设计和选择恰当的交叉和变异算子以平衡探索（exploration）与利用（exploitation）的能力；以及如何通过参数调整和群体管理策略来提升算法的收敛速度和全局搜索性能。本书将通过大量的理论推导和案例分析，帮助读者深刻理解这些关键要素之间的相互作用。 进化算法的应用范围极其广泛，本书将精选多个领域的典型应用案例进行深入剖析。在优化领域，我们将展示如何运用进化算法解决组合优化问题（如旅行商问题、车辆路径问题）和连续优化问题（如函数优化、参数调优）。在机器学习领域，本书将聚焦于进化算法在特征选择、模型参数优化以及超参数调优方面的应用。我们还将探讨进化算法在人工智能中的作用，例如在机器人路径规划、游戏AI以及智能控制系统中的应用。每个案例都将详细阐述问题建模、算法选择、参数配置以及结果的解读与分析，力求让读者能够触类旁通，将所学知识应用于自己的研究或工程项目中。 除了标准的进化算法，本书还将介绍一些进阶主题和相关计算智能技术。例如，我们将介绍多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithms, MOEAs），用于处理具有多个相互冲突目标的优化问题，如帕累托最优解的发现。同时，本书还将触及其他计算智能领域，如模糊逻辑（Fuzzy Logic）和神经网络（Neural Networks），并阐述如何将进化算法与这些技术相结合，形成混合智能系统。例如，进化算法可以用于训练模糊逻辑控制器或神经网络的权重，从而提升它们的性能。 在理论层面，本书还将涉及进化算法的收敛性分析和性能评估方法。我们将介绍一些基本的理论工具，用于分析算法的收敛速度和求解最优解的概率。同时，本书还将讨论如何科学地设计实验来评估算法的性能，包括如何选择基准问题、如何进行统计分析以及如何与其他算法进行公平比较。 本书的目标读者包括但不限于计算机科学、人工智能、自动化、运筹学、生物信息学等领域的学生、研究人员和工程师。对于希望深入理解计算智能技术，特别是进化算法的读者，本书将提供一个全面、系统且具有实践指导意义的学习资源。通过本书的学习，读者将能够掌握进化算法的设计、实现和应用技巧，并为解决更复杂、更具挑战性的问题奠定坚实的基础。

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初次接触这本书时，我被它那种近乎诗意的语言风格所吸引。它没有那种冰冷、刻板的教科书腔调，反而充满了对生命和计算之间微妙联系的敬畏。叙述的节奏非常舒缓，仿佛一位经验丰富的园丁在细细描绘一株幼苗如何破土而出、历经风雨终成大树的过程。然而，这种“诗意”在某些章节也成为了理解的障碍。作者频繁地采用类比和隐喻来阐释其观点，这使得许多关键的理论节点变得模糊不清，需要读者反复咀嚼和对照其他资料才能把握其精髓。举例来说，书中对于“适应度景观”的描述，与其说是数学上的精确定义，不如说是一种美学上的构建。我发现自己常常停下来，不是因为我理解了，而是因为我需要时间来平复那种被其宏大叙事感所裹挟的情绪。对于追求简洁、条理清晰的读者来说，这本书的阅读体验可能会显得有些“飘忽”，它更像是艺术品，而非工程蓝图。

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这本书的文字组织结构，坦白说，有些挑战读者的心智习惯。它不是那种线性推进的叙事，章节之间的联系有时显得松散，有时又紧密到令人难以喘息。作者似乎更倾向于在不同的理论支点之间跳跃，构建一个多维度的知识网络，而不是遵循传统的“引言-主体-结论”的单向路径。这种结构让我在阅读过程中不断地需要回溯和交叉参照，才能将散落在不同篇章中的概念碎片拼凑起来。对于习惯于清晰章节划分和层级分明的知识体系的读者，这种跳跃式的写作风格无疑会带来不小的阅读阻力。它要求读者具备极强的自我组织能力和知识整合能力，能够在大脑中同时运行多个复杂的推理模型。总而言之，它的阅读体验更像是在攀登一座结构奇异的迷宫，充满了不确定的岔路口和令人眼前一亮的豁然开朗的瞬间，但过程的曲折性远大于效率性。

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我必须承认，这本书的深度是毋庸置疑的，它确实触及了许多前沿领域交汇处的敏感神经。然而，作为一本聚焦于“理论与实践”的书籍，它在“实践”层面的覆盖显得相对薄弱，甚至可以说有些“避重就轻”。大量篇幅被用来构建一个庞大且自洽的理论框架，其逻辑链条紧密得令人窒息。当我试图寻找具体的操作步骤，例如如何选择合适的遗传算子组合、如何有效地进行参数调优时，我发现这些内容被一笔带过，或者仅仅作为对更深层哲学问题的注脚而存在。这让我不禁怀疑，出版者是否对书名做了一定的“美化”。它更像是一本纯粹的“理论探讨”或“方法论反思录”，而不是一本能够指导读者“动手实践”的操作手册。如果你期望通过这本书来快速掌握如何应用遗传编程解决实际问题，那么你很可能会感到失望，它提供的更多是“为什么我们要这样做”的深刻追问，而非“具体如何操作”的详细指南。

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这本书的书名确实引人注目，但就我个人的阅读体验来说，它更像是一次深入人心的哲学思辨之旅，而非传统意义上的技术指南。我带着对“遗传编程”这个概念的好奇心翻开它，期待能找到一些清晰的算法框架和实用的实现案例，然而，我得到的却是一连串关于“智能的本质”、“计算的边界”以及“复杂系统演化”的深刻探讨。作者似乎更热衷于构建一个宏大的理论图景，试图用生物学的隐喻来重塑我们对计算过程的认知。书中充斥着大量的抽象概念和辩证分析，读起来需要极高的专注度和耐心。很多时候，我感觉自己不是在学习一门技术，而是在参加一场跨学科的研讨会，与一位深谙哲学和数学的智者对话。那些关于“涌现性”、“自组织”以及“语义漂移”的论述，虽然极具启发性，但对于急于在项目中使用遗传编程的读者来说，可能会感到有些力不从心。它更像是为那些想从根本上理解智能系统如何形成、而非仅仅停留在应用层面的研究者准备的“思想的燃料”。

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这本书的视角极其独特，它将遗传编程置于一个极其广阔的历史和哲学背景下进行审视，这无疑是其最大的亮点，也是其主要的“门槛”。作者似乎在极力避免将遗传编程仅仅视为一种优化算法，而是将其视为一种新的“认知范式”。阅读过程中，我反复被提醒，我们所探索的不仅仅是代码的演化，更是人类理解自身智能和创造力的极限。书中对计算科学史的引用非常丰富，但这些引用往往服务于作者构建其宏大论点的需要，而非仅仅作为背景知识的补充。因此，这本书对于那些对计算历史、科学哲学有浓厚兴趣的读者来说，无疑是一座宝藏，它能极大地拓宽你对“计算”一词的理解边界。然而，对于那些将遗传编程视为解决特定工程问题的工具箱的读者，书中的大量哲学思辨可能会成为一种负担，它们占据了大量的篇幅，使得原本可能用于深入讨论核心算法细节的空间被挤占了，造成了阅读的“不平衡感”。

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