Simulated annealing : theory and applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Van Laarhoven, P. J. M.; Aarts, E. H. L.; Laarhoven, P. J. M. Van

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:

价格:2160.00元

装帧:

isbn号码:9789027725134

丛书系列:

图书标签:

• 模拟退火算法
• 优化算法
• 元启发式算法
• 计算智能
• 机器学习
• 运筹学
• 人工智能
• 组合优化
• 理论研究
• 应用案例

优化算法与计算智能：理论基础与前沿应用 本书聚焦于现代优化问题的求解策略，系统梳理了各类经典与前沿的计算智能方法，深入探讨了它们在复杂系统建模与决策制定中的实践应用。 第一部分：优化理论与计算基础 本部分奠定了理解高级优化算法所需的数学和计算基础。我们首先回顾了数学规划的基本框架，包括线性规划、非线性规划的理论结构，并详细分析了凸优化在现代工程与科学计算中的核心地位。随后，本书引入了随机过程和概率论在优化搜索中的应用视角，为后续的随机搜索算法做铺垫。 计算复杂性理论是本部分的重要组成部分。我们探讨了NP-难问题的内涵，并分析了在计算资源受限下，设计近似算法和启发式算法的必要性。通过对算法效率的量化评估，读者可以更清晰地认识到不同求解范式之间的优劣权衡。此外，对元启发式算法（Metaheuristics）的引入，着重于其作为通用框架的灵活性和鲁棒性，而非针对特定问题的特化解法。我们阐述了如何通过定义搜索空间、评估函数和停止准则，将元启发式方法应用于广泛的优化挑战。 第二部分：经典与仿生启发式算法深度解析 本部分深入剖析了几类对计算智能领域产生深远影响的经典启发式算法。 遗传算法（Genetic Algorithms, GA）的机制被细致地展开，包括染色体编码、交叉操作、变异机制的设计对收敛速度和解的质量的影响。我们不仅讨论了标准遗传算法的局限性，还探讨了诸如精英保留策略、适应度函数缩放等高级技术如何提升其性能。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的群体动力学模型被详细推导，重点分析了惯性权重（Inertia Weight）和学习因子（Acceleration Coefficients）对粒子在探索（Exploration）和利用（Exploitation）阶段的平衡作用。针对标准PSO在多模态问题中易陷入局部最优的缺陷，本书还介绍了适应性参数调整策略和拓扑结构选择对性能的优化效果。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）的机理，尤其是信息素轨迹的动态演化过程，被作为一种基于群体行为的路径搜索模型进行探讨。本书对信息素的蒸发机制和信息素的更新规则进行了量化分析，并将其成功应用于经典的旅行商问题（TSP）和网络路由优化。 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）作为一种经典的基于物理过程的随机搜索方法，其理论背景和参数敏感性分析被放在重要位置。虽然本书避免深入探讨SA的具体实现细节，但我们强调了其退火调度函数（Cooling Schedule）对全局搜索能力的关键作用，以及它如何通过接受劣质解的概率性机制来跳出局部最优。 第三部分：现代计算智能前沿：深度学习驱动的优化 随着数据驱动科学的兴起，本部分关注如何将深度学习技术与优化算法相结合，解决传统优化方法难以处理的高维、非平稳和大规模问题。 神经网络作为函数逼近器被引入优化框架，探讨了如何利用深度神经网络来替代传统上需要精确定义的复杂目标函数或约束条件。我们分析了基于梯度的优化器（如Adam, RMSProp）在深度学习训练中的作用，并将其与传统优化方法的思想进行对比，突显其在处理大规模梯度信息时的优势。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）在序列决策优化中的应用是本节的重点。我们将优化问题转化为马尔可夫决策过程（MDP），探讨了Q-Learning和Actor-Critic框架如何学习最优策略。这种方法尤其适用于需要连续决策序列的动态系统控制和资源调度问题。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在组合优化中的潜力被深入挖掘。本书展示了如何将组合优化问题的结构（如变量之间的关系）编码为图结构，并利用GNNs学习出有效的启发式规则，从而指导传统搜索算法（如分支定界或回溯法）的搜索过程，实现更高效的求解。 第四部分：复杂系统中的应用案例与挑战 本部分将理论框架应用于实际工业和科学挑战，展示了优化算法在解决真实世界复杂问题时的强大能力。 大规模组合优化： 聚焦于供应链网络设计、物流路径规划和生产调度。我们分析了如何利用混合元启发式方法（Hybrid Metaheuristics），即将局部搜索（Local Search）嵌入到全局搜索框架中，以提高求解精度，特别是在时间窗限制和多目标约束并存的情况下。 工程设计优化： 探讨了结构拓扑优化和天线设计中的多目标优化问题。在此类应用中，我们重点讨论了帕累托前沿（Pareto Front）的提取和分析方法，以及如何通过决策者偏好信息来选择满意的最终设计方案。 金融建模与风险管理： 讨论了投资组合优化中的均值-方差模型扩展，引入了基于历史数据和条件风险价值（CVaR）的更鲁棒的优化目标。计算智能方法在处理高维资产空间和非线性风险约束方面的优势被详细阐述。 计算挑战与未来方向： 最后，本书展望了解决未来优化问题的关键挑战，包括可解释性优化（Explainable Optimization）、对黑箱优化问题的处理，以及如何设计能够适应概念漂移（Concept Drift）的自适应优化算法，以应对不断变化的应用环境。 本书旨在为高级本科生、研究生以及从事算法研究和工程实践的专业人员提供一套全面且深入的优化求解工具箱和理论指导。

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这本书的理论深度和广度令人印象深刻，作者显然在算法的数学基础和哲学思想上投入了大量心血。它不仅仅停留在对标准模拟退火流程的介绍，而是深入剖析了退火调度策略、能量函数构建的艺术，以及如何巧妙地平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）这两个相互矛盾的目标。我特别欣赏作者在讨论Metropolis准则时所采用的严谨推导过程，那份清晰的逻辑链条，让我对“为什么”会选择这样的概率转移机制有了更深刻的理解，而不是仅仅停留在“如何做”的层面。对于那些希望将该技术应用于优化难题的研究人员来说，这本书提供了一个坚实的理论基石，远超一般的应用指南的范畴。

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这本书的装帧设计非常考究，硬壳封面采用了深蓝色的底色，配上银灰色的烫金书名，整体风格沉稳又不失现代感。当我第一次把它从书架上取下来时，那种厚重感和扎实的纸张手感就让我对里面的内容充满了期待。内页的排版设计也十分精良，字体大小和行距都经过了细致的考量，确保了长时间阅读的舒适度。不过，我个人觉得，如果能在一些关键公式旁边增加一些更具视觉冲击力的图示，可能会对初学者更加友好一些，毕竟模拟退火算法的理论部分相对抽象，视觉辅助能极大地降低理解门槛。装帧上的用心程度，无疑为这次阅读体验增添了不少质感上的享受。

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阅读过程中，我发现这本书在实例应用部分的详述稍显不足，尤其是在高维空间或复杂约束优化场景下的实际案例覆盖面上。虽然提到了诸如旅行商问题（TSP）和函数优化等经典范例，但对于当前热门的前沿领域，比如深度学习模型的超参数调优，或者更具挑战性的组合优化问题（如大规模调度问题）中的具体实现细节和性能瓶颈分析，内容显得有些单薄。我期待能看到更多关于如何针对特定工业或科学问题定制“退火参数”的实战经验分享，例如，如何动态调整温度衰减率以适应问题的非凸性特征，这方面的深度挖掘，或许能让这本书从一本优秀的理论参考书，蜕变为一本无可替代的实践圣经。

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作者的写作风格非常老练且富有条理，行文流畅，逻辑推进自然得像一条河流，从基础概念的引入，到复杂理论的构建，再到最终的收束和展望，每一步都衔接得恰到好处，很少出现让人感到困惑的跳跃。语言上，作者能精准地在学术的严谨性和可读性之间找到平衡点，避免了过度使用晦涩的行话，但在需要精确表达时又毫不含糊。唯一让人略感遗憾的是，某些章节的图表制作似乎略显粗糙，有些流程图的标注不够清晰，这在试图快速把握算法流程的关键时刻，确实需要读者放慢速度，反复揣摩。整体而言，这是一本非常适合作为研究生教材或资深工程师自学的专业读物。

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这本书的参考文献部分做得非常出色，几乎可以算作是一份微型的该领域发展史索引。它不仅收录了算法创立之初的经典文献，还包含了近年来关于并行化模拟退火、混合算法集成等新兴方向的重量级论文。通过梳理这些引用，读者可以清晰地追踪到算法思想的演变轨迹，并能迅速定位到自己感兴趣的细分研究领域。这使得本书不仅是一本独立的知识载体，更像是一张通往更广阔研究世界的导航图。对于希望深入钻研该主题、进行原创性工作的读者而言，这份详尽的文献导航价值巨大，它为后续的研究指明了方向，提供了充足的理论弹药。

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