具体描述
This work provides a concise introduction to four important optimization techniques, presenting a range of applications drawn from electrical, manufacturing, mechanical and systems engineering, such as the design of microstrip antennas, digital FIR filters and fuzzy logic controllers. The book also contains the C programs used to implement the main techniques for those wishing to experiment with them.
好的，这是一份针对一本名为《Intelligent Optimisation Techniques》的图书的详细简介，内容严格围绕该书主题展开，同时避免任何可能暗示是人工智能生成的迹象，并力求自然流畅，信息丰富： 《面向复杂系统的智能优化方法：原理、算法与应用》 内容提要 在当今高度互联和信息爆炸的时代，从工程设计、金融建模到物流调度和资源分配，各个领域都面临着海量变量、非线性约束和动态变化的复杂优化问题。传统的解析方法往往因问题的内在复杂性（如大规模、非凸性、多目标性）而束手无策。本书正是为了应对这些挑战而撰写，它系统性地梳理和深入探讨了一系列智能优化技术的核心原理、前沿算法及其在实际工程场景中的应用。 本书并非对某一特定优化工具的狭隘介绍，而是一部全面覆盖现代优化范式的综合性指南。它旨在为读者构建一个坚实的理论框架，使他们能够根据特定问题的性质，灵活选用或甚至设计出最合适的智能求解策略。全书内容横跨计算智能的多个关键分支，将理论的严谨性与实践的可操作性紧密结合。 第一部分：优化问题的理论基础与挑战 本部分为后续高级技术奠定基石，着重于理解我们正在解决的问题的本质。 第一章：复杂优化问题的建模与分类 详细阐述了优化问题的数学结构，包括目标函数、约束条件（等式与不等式）、变量类型（连续、离散、混合整数）。重点分析了使问题“复杂”的关键特征：非线性、非凸性、高维性、多模态性以及动态性。通过对经典案例（如旅行商问题TSP、背包问题、调度优化）的剖析，展示了如何将现实世界的模糊需求转化为精确的数学模型。 第二章：传统优化方法的局限性回顾 回顾了梯度下降法、牛顿法、单纯形法等经典确定性方法。深入分析了这些方法在面对局部最优陷阱、缺乏全局收敛保证以及对初始点敏感性等方面的固有缺陷。这一章为引入智能、启发式算法提供了必要的动机和理论背景。 第二部分：经典启发式与元启发式算法 这是本书的核心部分，详细介绍了那些通过模仿自然现象或生物行为来指导搜索过程的强大工具。 第三章：群体智能的基础：进化计算 系统阐述了遗传算法（GA）的完整流程，包括编码、选择、交叉和变异等操作的数学细节和对性能的影响。随后，扩展至更精细的进化计算分支，如差分进化（DE）在处理连续空间问题上的优势，以及递推遗传算法在在线优化中的应用潜力。 第四章：基于群体的优化：粒子群与蚁群算法 深入讲解了粒子群优化（PSO）算法中速度和位置更新机制的向量化表达，并探讨了惯性权重和认知/社会加速系数对收敛速度和全局探索能力的影响。蚁群优化（ACO）部分则重点分析了信息素的构建、衰减机制以及路径构建中的概率转移模型，尤其关注其在网络路由问题上的应用。 第五章：模拟退火与禁忌搜索 详细解析了模拟退火（SA）算法中温度调度策略的重要性，解释了Metropolis准则如何允许算法逃离局部最优。禁忌搜索（TS）部分则专注于其核心创新——“记忆结构”，即如何通过动态禁忌列表来避免重复搜索已被访问的区域，从而保证搜索过程的有效性。 第三部分：高级与自适应智能优化技术 本部分着眼于当前研究的热点和应对特定复杂性的新兴策略。 第六章：多目标优化：帕累托前沿的探索 复杂决策往往涉及多个相互冲突的目标（如成本最小化与性能最大化）。本章全面介绍多目标优化（MOO）的基本概念，包括帕累托最优性、支配关系和拥挤距离计算。重点讲解了非支配排序遗传算法II (NSGA-II) 和基于分解的多目标进化算法 (MOEA/D) 的具体实现细节。 第七章：混合与混合整数优化策略 针对含有连续和离散变量的混合优化问题，探讨了如何结合局部搜索的精确性和全局搜索的鲁棒性。介绍了几种有效的混合策略，如混合整数演化算法（MIEA）和利用启发式规则指导的局部微调技术。 第八章：自适应与参数调优机制 智能优化算法的性能高度依赖于其内部参数的设定。本章专注于自适应思想的应用，例如动态调整交叉率、变异概率或退火温度。探讨了元优化（Meta-optimization）的思想，即如何使用优化算法来优化另一个优化算法的参数，以提高算法的鲁棒性和自动化水平。 第四部分：实际应用与案例分析 理论必须指导实践。本部分通过深入的案例研究，展示如何将所学技术应用于解决实际工程问题。 第九章：工程设计与参数优化 选取了结构设计（如桁架优化）和控制系统（如PID控制器增益整定）作为案例，演示了如何将物理约束转化为数学边界，并利用进化的方法搜索最优设计空间。重点讨论了如何处理计算成本高昂的仿真模型的优化。 第十章：调度、规划与资源分配 深入探讨了在供应链管理、生产车间调度和交通流量控制等问题中，智能优化算法如何处理时间依赖性和资源冲突。通过具体的调度问题（如Job Shop Scheduling），展示了将离散变量编码为染色体表示的技巧。 结语：面向未来的优化研究方向 对当前优化领域的前沿挑战进行展望，包括大规模并行优化、实时在线学习优化、以及与深度学习模型（如强化学习）的融合趋势。本书旨在激励读者在理论和应用两方面进行更深层次的探索。 目标读者： 本书适合研究生、高级本科生、工程技术人员、数据科学家以及任何需要在复杂、高维、非线性环境中寻求高效解决方案的专业人士。掌握基本的微积分和线性代数知识是阅读本书的先决条件。本书内容详实，既可作为高等课程教材，也可作为专业人士的案头参考手册。
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