具体描述
This book constitutes the thoroughly refereed joint post-conference proceedings of two consecutive International Workshops on Learning Classifier Systems that took place in Seattle, WA, USA in July 2006, and in London, UK, in July 2007 - all hosted by the Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO. The 14 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from the workshop contributions. The papers are organized in topical sections on knowledge representation, analysis of the system, mechanisms, new directions, as well as applications.
深入探索复杂系统的涌现行为与自适应机制：一本聚焦于演化计算与复杂系统理论的专著 书名： 《涌现的智能：复杂适应系统的设计与分析》 作者： [此处可填写真实的或虚构的作者信息，例如：张宏宇，李明] 出版社： [此处可填写真实的或虚构的出版社信息，例如：科学技术文献出版社] --- 内容提要 本书《涌现的智能：复杂适应系统的设计与分析》并非专注于单一的分类算法或特定的机器学习范式，而是将研究的焦点投向复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）这一宏大且充满活力的交叉学科领域。本书旨在为读者提供一个全面、深入的理论框架，用以理解和设计那些能够在动态、非线性环境中，通过局部交互展现出宏观复杂行为和适应能力的系统。 全书以演化计算、自组织现象、信息流的动态建模为核心驱动力，系统地阐述了如何从底层原理出发，构建出能够自我组织、自我修复并持续学习的智能体群落或分布式计算结构。我们避开了对某一特定算法（如决策树、支持向量机或深度神经网络的具体实现细节）的过度聚焦，转而探讨支撑这些现象背后的一般性机制。 第一部分：复杂适应系统的基础构建块 本部分奠定了理解整个系统的理论基石，侧重于非线性动力学与信息熵在系统演化中的作用。 第一章：从简单规则到复杂模式：涌现现象的数学基础 本章首先回顾了经典物理学中的耗散结构理论（Prigogine），并将其与生物学中的自催化网络概念相结合。重点分析了非平衡态热力学如何为计算过程提供必要的能量和信息梯度。我们详细讨论了“局部交互”如何通过乘法反馈回路在宏观尺度上放大微小的扰动，最终形成稳定的（或周期性的）全局结构。内容包括： 元胞自动机（Cellular Automata）的深化应用： 重点分析了Wolfram的$mathrm{Class III}$和$mathrm{Class IV}$规则的计算能力边界，以及如何利用随机性增强其探索空间的能力。 复杂性度量： 引入有效复杂性（Effective Complexity）和统计力学方法来量化一个系统在时间演化中捕获信息和产生新颖结构的能力，而非仅仅关注信息熵的大小。 第二章：演化过程的计算范式：超越经典遗传算法 本章将演化过程视为一种高效的、基于种群的全局优化策略，但其应用范围远超标准遗传算法（GA）。我们着重探讨了如何将环境反馈、记忆机制和多目标优化集成到演化框架中。 多目标演化策略（Multi-Objective Evolutionary Strategies）： 探讨了帕累托前沿（Pareto Front）的动态演化，以及如何利用竞争和合作机制来维持种群的多样性，避免过早收敛到局部最优解。 群落智能的起源： 深入分析了蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）背后的信息共享与去中心化决策模型。重点阐释了“信息素轨迹”或“速度向量”如何充当系统级的隐式通信协议。 异质性种群建模： 讨论了在同一计算群体中，允许不同计算规则或不同适应度函数共存的意义，以及如何通过“物种分化”来加速对多模态问题的解决。 第二部分：自组织与分布式计算的实现 本部分转向实际的系统设计，探讨如何构建出能够自我配置、无需集中控制的计算架构。 第三章：自组织网络与适应性路由 本章关注如何在没有中央调度器的情况下，使网络节点群体能够动态地发现和维护最优的通信路径。这与传统的网络路由协议有本质区别，因为它依赖于节点的局部感知和激励机制。 基于信度（Trustworthiness）的动态连接： 引入了一种基于历史交互质量和信息完整性的度量标准，用于评估和调整节点间的连接强度。 拓扑的自发形成： 模拟和分析了如何通过简单的吸引子和排斥力规则，使得节点自动形成具有鲁棒性的小世界网络或无标度网络结构。 信息缓存与延迟适应： 探讨了在信息传递受限的环境中，系统如何通过分布式缓存策略来“预测”未来的信息需求。 第四章：适应性群体机器与模块化结构 本章聚焦于构建由大量简单、可替换单元构成的复杂系统，这些单元协同工作以实现宏观功能。 形态发生与功能分配： 借鉴生物学中的形态发生学（Morphogenesis），研究如何通过局部化学梯度或信号浓度差，引导同质模块自发地形成具有特定拓扑和功能分区的结构。 故障容忍与冗余分配： 详细分析了如何通过随机冗余和功能转移机制，使得系统在部分单元失效后仍能维持核心功能的计算性能。这涉及到对故障信息的局部传播和隔离策略。 自修复与再配置： 讨论了系统如何检测自身结构或功能上的缺陷，并利用剩余资源或邻近单元来动态地“修补”或“重组”以恢复完整性。 第三部分：信息、学习与环境交互的理论深度 本部分将视角提升到信息论和控制论的高度，探究复杂系统如何有效地处理不确定性并进行长期适应。 第五章：信息处理的局域化与全局洞察 复杂适应系统的一大挑战在于如何在不进行全局状态广播的前提下，实现对环境变化的有效响应。本章深入探讨了信息如何在去中心化系统中被有效压缩、传递和利用。 最小信息反馈回路： 分析了系统为保持稳定或实现目标所需的最少环境信息量。引入了“互信息”的概念来评估不同传感器或交互模式对系统整体适应性的贡献。 记忆的分布式存储： 探讨了将系统“经验”分散存储在连接权重、规则参数或信息素浓度中的方法，以及如何设计高效的“遗忘机制”来防止系统被旧的、不再适用的经验所固化。 预测性编码在CAS中的应用： 将预测性编码的原理应用于群体行为，即系统只传播和响应那些“超出预期”的误差信号，从而显著降低通信开销。 第六章：开放系统中的鲁棒性与演化稳定性 最终章将所有概念整合，关注系统在面对外部持续干扰或策略竞争时的长期生存能力。 演化博弈论的扩展应用： 将演化计算的结果视为一个动态的演化博弈。分析了如何设计激励结构，使得合作策略在长期演化中具有演化稳定性策略（ESS）的特性，即使在存在“搭便车者”或“恶意攻击者”的情况下。 边界控制与环境耦合： 讨论了系统与环境边界的相互作用。系统如何通过主动调节其信息输入和输出速率，来维持自身的“相变窗口”，避免进入过于僵化或过于混乱的状态。 从模型到现实： 提供了若干案例分析，展示了如何将上述理论框架应用于大规模交通流管理、生态系统建模以及去中心化资源分配问题的设计中，强调设计哲学而非具体的算法实现。 --- 本书特色： 本书的价值在于其跨学科的整合能力。它不是一本算法手册，而是一套关于如何思考复杂性的工具箱。它面向高级研究生、研究人员以及需要设计高度自适应和分布式计算架构的工程师。阅读本书需要具备扎实的离散数学、概率论基础，以及对系统科学的基本理解。它将引导读者从根本上理解“智能”如何从简单的、无智慧的组成部分中自然地浮现出来。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有