Linkage in Evolutionary Computation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lim, Meng-Hiot 编

出品人:

页数:486

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9783540850670

丛书系列:

图书标签:

• Evolutionary Computation
• Linkage Analysis
• Genetic Algorithms
• Evolutionary Strategies
• Genetic Programming
• Schema Theorem
• Epistasis
• Fitness Landscape
• Optimization
• Machine Learning

探索生物演化机制，解锁智能优化新篇章 《Linkage in Evolutionary Computation》 并非一本单纯的算法教程，它深入探究的是演化计算领域中一个至关重要的基础性问题——连锁性（Linkage）。本书旨在为读者勾勒出一幅理解和解决连锁性问题的清晰蓝图，并以此为基石，揭示如何更有效地设计和应用演化算法，从而在复杂的优化难题面前，取得突破性的进展。 什么是连锁性？为何如此重要？ 在自然界中，基因并非独立传递，而是以染色体为载体，按照特定的顺序排列。位于同一染色体上的基因，其传递的概率会受到彼此位置的影响，这种相互依赖的关系，即为连锁性。在演化计算领域，我们将遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）等模拟生物演化过程的优化技术，类比为模仿自然选择、交叉和变异等生物学机制。当我们在算法中引入“染色体”的概念来编码待解决问题的潜在解时，这些编码的“基因”也可能存在连锁性。 简单来说，连锁性描述的是编码中不同部分（基因）之间的相关性。如果一个问题的最优解需要多个特定部分的组合才能构成，而这些部分在染色体编码中又紧密地排列在一起，那么它们很可能被一同传递，从而快速地将种群导向更优的区域。反之，如果代表最优解的关键基因片段分散在编码的远端，或者它们之间的组合关系在算法的交叉和变异操作中容易被“打散”，那么算法的收敛速度将大大降低，甚至可能陷入局部最优。 理解连锁性，就好比理解生物的遗传规律。如果不能理解基因之间的连锁关系，就难以预测后代的性状表现。同样，在演化计算中，如果忽视连锁性，我们设计的算法可能效率低下，难以在复杂的搜索空间中找到全局最优解。 本书将带领读者踏上一段深入探索连锁性的旅程，其核心内容将围绕以下几个关键维度展开： 第一部分：连锁性的理论基石 连锁性的概念解析与数学建模： 本部分将从理论层面，深入剖析连锁性在演化计算中的定义、分类以及其对算法性能的影响。我们将回顾经典的连锁性模型，例如Deceptive problems（欺骗性问题）和building blocks（构建块）理论，这些理论是理解连锁性问题的基石。读者将学习如何用数学语言来描述不同类型的连锁性，以及这些数学模型如何在算法设计中发挥指导作用。 连锁性对算法收敛性的影响： 深入探讨连锁性如何直接影响演化算法的收敛速度和搜索效率。我们将分析强连锁性（good linkage）如何加速算法发现优良基因组合，而弱连锁性（bad linkage）或随机连锁性（random linkage）又如何阻碍算法的进步，甚至导致“基因漂移”和“种群退化”。 连锁性的度量与分析方法： 如何量化连锁性的强弱？本书将介绍一系列用于分析和度量连锁性的技术。这包括但不限于统计分析方法、信息论工具以及基于种群行为的分析，帮助读者学会识别和评估问题中存在的连锁性特征，从而为后续的算法设计提供依据。 第二部分：连锁性在经典演化算法中的体现与挑战 标准遗传算法（Simple Genetic Algorithm, SGA）与连锁性： 我们将首先审视最基础的遗传算法，并分析其在处理不同连锁性结构时所面临的固有挑战。标准遗传算法依赖于单点交叉（one-point crossover）和两点交叉（two-point crossover）等操作，这些操作在处理长距离连锁性时往往表现不佳，容易破坏优良的构建块。 其他经典演化算法的连锁性视角： 除了遗传算法，本书还将触及其他经典的演化计算技术，例如遗传规划（Genetic Programming, GP）、进化策略（Evolution Strategies, ES）以及差分进化（Differential Evolution, DE）等。我们将从连锁性的角度，分析这些算法在结构和操作上的差异如何影响它们对连锁性的处理能力。例如，遗传规划中树状结构的表示方式，其连锁性问题与基于字符串的遗传算法有所不同，需要特殊的处理策略。 问题的内在结构与连锁性： 并非所有问题都存在显著的连锁性。本书将引导读者理解，问题的内在数学结构、搜索空间的拓扑特性以及问题的复杂性，都会影响连锁性的表现。我们将讨论如何识别那些“天然”具有好连锁性的问题，以及那些需要特别关注连锁性设计的“困难”问题。 第三部分：解决连锁性问题的策略与技术 改进的交叉和变异操作： 为克服标准遗传算法在处理连锁性上的局限，本书将重点介绍一系列改进的交叉和变异算子。这包括： 均匀交叉（Uniform Crossover）：允许更灵活的基因交换，可以更好地处理中等距离的连锁性。 特定结构的交叉算子：针对特定问题结构设计的交叉算子，例如在树状表示中使用的部分匹配交叉（Partially Mapped Crossover, PMX）或顺序交叉（Order Crossover, OX）的变种。 自适应交叉和变异：根据当前种群的进化状态和对连锁性的分析结果，动态调整交叉和变异的概率和策略。 基因重排与染色体编码优化： 解决连锁性问题的核心策略之一是优化染色体的表示方式（encoding）。本书将探讨： 人工表示（Artificial Representations）：设计新颖的染色体编码，使得构成优良解的基因片段在编码中物理上更接近，从而更容易被交叉和变异操作保留。 基因重排算法（Gene Reordering Algorithms）：在算法运行过程中，动态地调整染色体中基因的排列顺序，以期发现更有利于搜索的连锁结构。 问题驱动的编码设计：如何根据问题的具体特点，设计出能够反映问题内在结构的染色体编码，从而“预先”解决一部分连锁性问题。 基于模型的演化算法： 一些先进的演化算法，例如估计分布算法（Estimation of Distribution Algorithms, EDAs），通过构建概率模型来学习基因之间的依赖关系，从而显式地解决连锁性问题。本书将介绍EDAs如何通过概率模型的学习和采样，有效地处理基因间的相互作用。 多目标优化中的连锁性： 在多目标优化问题中，连锁性问题会变得更加复杂，因为我们需要同时优化多个目标。本书将探讨如何在高维、多目标搜索空间中理解和处理连锁性，以及如何设计能够同时考虑多个目标函数之间关系的演化算法。 第四部分：连锁性分析在实际应用中的实践 连锁性分析驱动的算法选择与参数调优： 了解了问题的连锁性特征，如何将其转化为实际的算法选择和参数设置？本书将提供指导，帮助读者根据连锁性分析结果，选择最合适的演化算法，并调整算法的关键参数，以获得最佳性能。 案例研究与应用实例： 本书将通过一系列精心挑选的案例研究，展示连锁性理论和技术在解决实际问题中的强大威力。这些案例将涵盖： 组合优化问题：例如旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）、背包问题（Knapsack Problem）等，这些问题通常具有复杂的连锁性结构。 工程设计优化：在结构优化、电路设计、机器人路径规划等领域，如何利用连锁性分析来指导算法设计，加速找到高质量的设计方案。 机器学习与模式识别：在特征选择、模型参数优化等任务中，理解和解决连锁性对于提高模型性能至关重要。 未来研究方向与开放性问题： 演化计算领域仍在不断发展，连锁性作为其中一个核心挑战，依然存在许多未解决的问题。本书最后将展望连锁性研究的未来方向，例如更高效的连锁性度量方法、跨领域通用性连锁性解决方案以及与深度学习等新兴技术的融合，鼓励读者进一步深入研究。 本书适合谁阅读？ 《Linkage in Evolutionary Computation》是一本面向高等院校研究生、科研人员以及对演化计算领域有深入研究兴趣的工程师和开发者的书籍。无论您是初次接触演化计算，还是已经是该领域的资深研究者，本书都将为您提供宝贵的理论知识和实用的技术指导。 通过本书的学习，您将能够： 深刻理解连锁性在演化计算中的作用和重要性。 掌握分析和度量连锁性的关键方法。 学会识别和应对不同类型问题的连锁性挑战。 掌握一系列先进的、能够有效解决连锁性问题的演化算法设计策略和技术。 将所学知识应用于实际问题的优化，提升算法的性能和效率。 洞察演化计算领域的前沿研究方向，为未来的学术探索奠定基础。 《Linkage in Evolutionary Computation》 不仅仅是一本书，它是一扇通往更高效、更智能的演化计算世界的大门，等待着您去开启。让我们一同踏上这段探索演化机制，解锁智能优化新篇章的旅程。

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