Multiobjective Evolutionary Algorithms And Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Tan, K. C./ Khor, E. F./ Lee, T. H.

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:HRD

isbn号码:9781852338367

丛书系列:

图书标签:

• Evolutionary Algorithms
• Multiobjective Optimization
• Optimization
• Genetic Algorithms
• Swarm Intelligence
• Engineering Optimization
• Applications
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Computational Intelligence

Multiobjective Evolutionary Algorithms and Applications 《多目标进化算法及其应用》并非一本关于进化算法的书籍。这本书的真正内容聚焦于“多目标优化”这一核心概念，并以此为基础，深入探讨了“进化算法”作为实现多目标优化的强大工具。我们旨在为读者提供一个全面且实用的视角，理解如何在复杂的多维度决策问题中，找到满足多个相互冲突目标的最优解集。 书籍核心内容概览： 本书的结构清晰，逻辑严谨，从理论基础到实际应用，层层递进，确保读者能够系统地掌握多目标进化算法的精髓。 第一部分：多目标优化的理论基石 理解多目标优化问题： 我们首先从根本上定义什么是多目标优化问题。我们将阐述其核心特征，即多个需要同时优化的目标，这些目标之间往往存在着相互制约、此消彼长的关系。通过生动的例子，例如产品设计中的性能与成本平衡、资源分配中的效率与公平性考量，读者将深刻理解多目标优化的普遍性和重要性。 帕累托最优性与帕累托前沿： 这是多目标优化理论的基石。我们将详细介绍帕累托最优的概念，即不存在任何一个解能同时改善所有目标。同时，我们也将深入讲解帕累托前沿（Pareto front），这是所有帕累托最优解的集合，也是我们求解多目标优化问题的终极目标。我们将通过清晰的图示和数学表述，帮助读者理解这些核心概念。 多目标优化的挑战： 除了相互冲突的目标，多目标优化还面临着其他挑战，例如解空间的巨大、评估函数的高计算成本等。本书将一一剖析这些难点，为后续介绍解决方案奠定基础。 第二部分：进化算法在多目标优化中的应用 进化算法简介： 在此部分，我们将简要回顾进化算法的基本原理，包括种群、适应度评估、选择、交叉、变异等核心操作。我们将强调进化算法的内在优势，即其在处理复杂、非线性、高维度搜索空间问题上的鲁棒性和高效性，这使其成为解决多目标优化问题的理想选择。 经典多目标进化算法 (MOEAs)： 本书将重点介绍和分析一系列经典的、被广泛认可的多目标进化算法。 NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II): 作为最著名的MOEA之一，我们将对其非支配排序、拥挤距离和精英保留策略进行详细讲解，并分析其在处理各种问题上的优异表现。 SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2): 我们将介绍SPEA2在种群外存储、适应度分配和环境选择方面的改进，以及其在求解特定类型多目标问题上的优势。 MOEA/D (Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition): 重点讲解其基于分解的策略，如何将一个复杂的多目标问题分解为多个子问题，并逐一求解，从而提高算法的效率和收敛性。 其他重要MOEAs: 此外，我们还将介绍一些其他具有代表性的MOEAs，如PGA、PAES、NSGA-III等，并阐述它们各自的特点和适用场景。 算法设计与改进： 除了对现有算法的介绍，本书还将探讨如何根据具体问题的特点，对MOEAs进行设计和改进。这包括如何选择合适的遗传算子、如何调整参数、如何设计新的支配排序或拥挤度度量方法，以及如何结合其他优化技术（如局部搜索）来提升算法性能。 第三部分：多目标进化算法的实际应用领域 工程设计优化： 本书将深入探讨MOEAs在各种工程设计领域的广泛应用，例如： 航空航天工程： 飞机翼型设计、火箭发动机参数优化等，旨在同时满足气动效率、结构强度、重量等多个目标。 机械工程： 机器人路径规划、机械臂构型优化、材料选择等，寻求在性能、成本、能耗等方面的最佳折衷。 土木工程： 桥梁结构设计、交通流量优化、城市规划等，平衡结构安全性、经济性、环境影响等多重目标。 金融与经济学： 投资组合优化： 在风险和收益之间找到最优平衡点，满足不同投资者的偏好。 经济模型与预测： 优化经济政策参数，以期达到经济增长、就业率、通货膨胀率等多目标的协同优化。 人工智能与机器学习： 特征选择： 在保证模型性能的同时，选择最少且最有代表性的特征，提高模型的可解释性和效率。 超参数优化： 寻找模型的最优超参数组合，以提升模型的准确率、泛化能力等。 其他新兴应用： 生物信息学： 蛋白质结构预测、基因组学分析等。 环境科学： 资源管理、污染控制、生态系统优化等。 医疗健康： 药物研发、治疗方案优化等。 本书的特色与价值： 理论与实践并重： 本书不仅提供了扎实的理论基础，更侧重于算法的实际应用，帮助读者理解如何在真实世界的问题中运用MOEAs。 内容详实，覆盖全面： 从基础概念到前沿算法，再到广泛的应用领域，本书力求提供一个完整且深入的视角。 语言清晰，易于理解： 我们采用清晰、准确的语言，并辅以大量的图示和示例，即使是初学者也能轻松掌握。 启发性与前瞻性： 在介绍现有技术的同时，本书也为读者提供了未来研究和应用方向的思考，激发创新灵感。 《多目标进化算法及其应用》是一本面向研究人员、工程师、数据科学家以及对多目标优化和进化计算感兴趣的各界人士的宝贵参考书。我们相信，通过阅读本书，您将能够深刻理解多目标优化的挑战与机遇，并掌握利用进化算法解决复杂现实问题的强大能力。

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这本书无疑是为那些对算法的世界充满好奇，并且渴望深入了解多目标优化领域读者量身定做的。从其书名中就可以感受到一种宏大的视野，仿佛它不仅仅是介绍一些枯燥的算法，而是要带领我们走进一个充满挑战与机遇的全新领域。我猜想，书中会详细阐述各种多目标进化算法的原理，从经典的NSGA-II到更前沿的算法，它们是如何巧妙地在多个相互矛盾的目标之间进行权衡，寻找 Pareto 最优解的。更令人兴奋的是，“Applications”这个词暗示着本书并不仅仅停留在理论层面，而是会深入探讨这些算法在实际问题中的应用，例如工程设计、金融建模、机器学习等等。想象一下，能够运用这些强大的工具去解决那些曾经看似无解的复杂问题，这本身就是一件令人激动的事情。我非常期待书中能够提供丰富的案例研究和实践指导，让我能够真正地掌握这些算法，并将它们运用到我自己的研究或工作中。

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我是一位对数据科学领域充满热情的研究生，一直在寻找能够深化我对优化算法理解的优质资源。当我看到“Multiobjective Evolutionary Algorithms And Applications”这本书时，一种强烈的预感油然而生——这可能就是我一直在寻找的那本“圣经”。书名本身就准确地捕捉到了我目前的研究兴趣点，多目标优化算法因其在处理现实世界中普遍存在的复杂决策问题时的强大能力而备受关注。我尤其期待书中能够深入剖析各种算法背后的数学原理，以及它们是如何通过模拟自然选择和进化的过程来逐步逼近最优解集的。同时，我也非常看重书中关于“Applications”的部分，因为理论知识只有与实际应用相结合，才能发挥出最大的价值。我希望这本书能够提供大量的真实世界案例，展示这些算法是如何在各个领域，例如智能制造、环境保护、医疗健康等领域取得突破性进展的。

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作为一个在工业界摸爬滚打多年的工程师，我时常会遇到需要在多个相互冲突的需求之间做出取舍的难题。比如在设计一款新产品时，我们既希望它成本低廉，又希望它性能卓越，同时还要兼顾环保和用户体验。这些都是互相制约的，很难同时达到最优。因此，当我在书店里偶然看到“Multiobjective Evolutionary Algorithms And Applications”这本书时，我的眼睛顿时亮了起来。我非常好奇书中是如何将“Evolutionary Algorithms”的强大搜索能力与“Multiobjective”的决策挑战相结合的。我期待书中能够提供一套清晰的框架，解释这些算法是如何在海量的可能性中，找到那些能够最大程度满足所有目标的“最佳折衷方案”。我更希望它能提供一些实用的技巧和工具，让我能够直接将这些算法应用于我的日常工作中，从而提高决策的效率和质量，为公司带来更可观的效益。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴！深邃的蓝色背景如同浩瀚的星空，点缀着零星闪烁的算法节点，仿佛预示着书中那些复杂而迷人的多目标优化世界。书脊上的书名“Multiobjective Evolutionary Algorithms And Applications”以一种沉稳而又不失活力的字体呈现，散发出浓厚的学术气息，同时又暗示着其内容的实用性和广阔的应用前景。封底的文字虽然简洁，却精准地抓住了本书的核心——那些试图在无数冲突目标之间寻找最佳平衡的算法，以及它们如何改变我们解决现实世界问题的能力。我迫不及待地想翻开这本书，探索这片知识的海洋，了解那些隐藏在封面下的智慧结晶。我想象着，每一页都将是探索未知边界的旅程，每一次阅读都是一次思维的升华。这本书不仅仅是一本教材，更像是一扇通往更深层理解的大门，我期待着它能为我带来意想不到的启发和震撼。

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这本书的标题本身就充满了吸引力，它巧妙地将“多目标”（Multiobjective）和“进化算法”（Evolutionary Algorithms）这两个概念结合起来，并强调了其“应用”（Applications）。这让我立刻联想到那些在复杂系统中寻找最佳解决方案的场景，而进化算法正是解决这类问题的强大工具。我推测，这本书的内容将会深入浅出地讲解各种主流的多目标进化算法，例如NSGA系列、SPEA2等，并且会详细分析它们的内在机制，比如种群的初始化、选择、交叉、变异策略，以及如何有效地处理多个目标之间的权衡。更重要的是，我对书中关于“Applications”的部分非常感兴趣，我期待它能够提供丰富的案例研究，展示这些算法在实际工程、科学研究、经济建模等领域的成功应用，并为读者提供解决实际问题的思路和方法。我相信，这本书的阅读体验将会是一次理论与实践的完美结合，为我打开一扇通往更广阔应用领域的大门。

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