Bioinspired Applications in Artificial and Natural Computation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Alvarez, Jose R. 编

出品人:

页数:532

译者:

出版时间:

价格:$ 118.65

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isbn号码:9783642022661

丛书系列:

图书标签:

• Bioinspiration
• Artificial Computation
• Natural Computation
• Biomimetics
• Algorithms
• Optimization
• Machine Learning
• Evolutionary Computation
• Swarm Intelligence
• Computational Intelligence

《仿生计算：自然的智慧，智能的未来》 探索生命之美，赋能智慧之源 在浩瀚的宇宙中，生命以其精妙绝伦的设计、卓越的适应能力和高效的运作机制，始终是人类智慧的终极灵感。从微观的细胞集群到宏观的生态系统，生命体在漫长的演化过程中，发展出了一系列令人惊叹的解决问题策略。这些策略，往往简单却强大，有机却高效，为我们理解和构建智能系统提供了宝贵的启示。《仿生计算：自然的智慧，智能的未来》一书，正是致力于深入挖掘生命体的内在规律，并将这些“自然秘籍”转化为驱动人工智能、优化计算过程、乃至革新工程设计的强大工具。 本书并非简单罗列生物现象，而是聚焦于那些已被证明具有计算潜力或已被成功应用于算法设计和系统优化的生物学原理。我们旨在搭建一座桥梁，连接生命科学与计算机科学、工程学、数学等多个学科，揭示“生命为何如此有效”背后的计算逻辑，并进一步探索如何将这些逻辑转化为实际应用，以应对当今世界面临的复杂挑战。 第一篇：计算的生命之源——基本仿生原理 本篇将为您系统性地梳理那些构成仿生计算基石的生命学原理。我们将从最基础的层面出发，探讨生命体是如何在信息处理、决策制定、资源分配、鲁棒性构建等核心计算任务中展现出非凡的智慧。 从单细胞到复杂群体：分布式计算与协同的艺术 我们将深入剖析单细胞生物如何通过化学信号进行感知和响应，进而探讨多细胞生物中细胞间的通讯与合作机制。重点将聚焦于群体智能（Swarm Intelligence），通过研究蚂蚁的觅食行为、蜜蜂的蜂群协作、鸟群的协同飞行等典型案例，阐释个体简单规则如何涌现出集体性的复杂智能行为。例如，蚂蚁如何在没有中央控制器的情况下，通过分泌信息素形成最优路径；鸟群如何瞬间改变飞行方向，避免碰撞，并形成优美的队形。这些现象背后蕴含着分布式信息处理、去中心化控制、自组织等重要的计算思想。 神经元的奥秘：并行处理与学习的基石 本书将回顾生物神经系统，特别是大脑的结构与功能。我们将详细介绍神经元的信息传递机制、突触的可塑性（即学习的关键），以及神经网络的连接方式。从简单的感知输入到复杂的决策输出，大脑展现出强大的并行处理能力和自适应学习能力。我们将探索人工神经网络（Artificial Neural Networks）的起源，即是对生物神经系统的一种简化但功能强大的模拟。这包括对不同类型的神经元模型、激活函数以及学习算法的深入剖析。 基因的智慧：进化、优化与搜索的蓝图 进化论是自然界最伟大的优化算法。我们将深入研究自然选择、遗传变异和基因重组等过程，并将其转化为进化计算（Evolutionary Computation）的核心思想。这包括对遗传算法（Genetic Algorithms）、遗传编程（Genetic Programming）以及进化策略（Evolutionary Strategies）等经典算法的详细介绍。我们将展示这些算法如何通过模拟生物进化过程，在巨大的搜索空间中高效地发现最优解，并在复杂优化问题，如工程设计、参数调优、调度优化等领域取得显著成果。 免疫系统的防御：模式识别与鲁棒性构建 生物免疫系统以其强大的模式识别能力和鲁棒性著称，能够有效区分“自我”与“非我”，并抵御各种病原体的侵袭。本书将探讨人工免疫系统（Artificial Immune Systems）的设计理念，例如克隆选择理论（Clonal Selection Theory）如何启发我们设计能够快速响应和记忆的模式识别算法，以及网络免疫系统如何实现对未知威胁的泛化检测。我们将展示这些技术在异常检测、网络安全、故障诊断等领域的应用潜力。 生态系统的动态：复杂系统与涌现行为 生态系统是一个高度复杂的动态系统，其中物种之间相互作用，环境因素不断变化，却能保持相对的稳定与繁荣。我们将从复杂性科学的角度审视生态系统，探讨反馈回路、自组织、涌现现象等概念。这些思想对于构建能够应对动态、不确定环境的智能系统至关重要。例如，如何利用生态系统的食物链和能量流动原理来优化资源分配和任务调度。 第二篇：仿生之翼——前沿应用与技术 在奠定坚实的理论基础后，本篇将聚焦于仿生计算在人工智能、机器人、优化技术以及其他新兴领域的广泛而深刻的应用。我们将展示如何将抽象的生命原理转化为解决实际问题的强大工具。 智能体与机器人：从感知到行动的仿生路径 我们将详细探讨如何将仿生原理应用于智能体（Agent）的设计，特别是多智能体系统（Multi-Agent Systems）的协同。这包括如何模仿生物体在环境中的感知、决策和行动过程，设计能够自主导航、避障、协同完成任务的机器人。例如，利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法来优化机器人的路径规划；模仿昆虫的分布式感知来增强机器人的环境适应性；设计具有生物启发式触觉和运动能力的机器人。 机器学习的仿生革新：超越传统模型的强大力量 本书将深入探讨仿生计算如何革新机器学习（Machine Learning）的各个方面。除了前面提到的基于神经元和进化的方法，我们将介绍更多前沿的仿生机器学习模型。例如，基于细胞自动机（Cellular Automata）的模型如何实现局部交互产生的全局复杂模式；基于发育生物学（Developmental Biology）的生成模型如何模拟生物体的生长和形态形成过程；基于生物化学反应（Biochemical Reactions）的计算模型如何实现信息存储和处理。这些方法为解决传统机器学习模型难以处理的问题，如数据稀疏性、模型可解释性、高效性等方面提供了新的思路。 优化与搜索的终极利器：解决NP-hard问题的仿生之道 许多现实世界的问题，如物流调度、资源分配、工程设计等，都属于NP-hard问题，其求解难度随着规模的增长呈指数级上升。仿生计算方法，特别是进化算法和群体智能算法，在寻找这些问题的近似最优解方面表现出色。我们将具体分析如何将这些算法应用于实际的优化问题，并展示其在降低计算成本、提高解决方案质量方面的优势。例如，如何利用差分进化（Differential Evolution）来解决高维度的参数优化问题；如何利用蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）来解决旅行商问题。 网络与信息系统的仿生安全：构筑坚不可摧的数字堡垒 生物免疫系统在抵御病原体入侵方面积累了亿万年的经验。我们将探索如何将人工免疫系统的思想应用于网络安全和信息系统防护。这包括设计能够检测未知攻击的异常检测系统，开发具有自适应能力的入侵检测与防御机制，以及构建能够自我修复和恢复的网络架构。 面向未来的仿生创新：从材料到医疗的无限可能 仿生计算的影响远不止于信息技术领域。我们将展望仿生计算在新材料设计、药物研发、生物工程、医疗诊断等领域的潜力。例如，如何模拟生物体的自组装能力来设计新型纳米材料；如何利用仿生优化算法来加速药物分子的筛选和设计；如何利用仿生模式识别技术来辅助疾病的早期诊断。 本书特色 《仿生计算：自然的智慧，智能的未来》一书旨在提供一个全面、深入且极具前瞻性的视角。我们力求： 理论与实践并重： 既有对核心仿生原理的严谨阐述，也有对最新应用案例的详实解读。 跨学科融合： 整合了生物学、计算机科学、数学、工程学、物理学等多个领域的知识。 案例丰富： 包含大量来自学术界和工业界的真实世界应用案例，展示仿生计算的强大生命力。 前沿视野： 紧跟仿生计算领域的最新研究动态和发展趋势，预测未来发展方向。 深入浅出： 旨在让不同背景的读者都能理解并欣赏仿生计算的精妙之处。 本书适用读者 本书适合以下读者群体： 计算机科学与人工智能研究者： 探索新的算法设计思路和模型构建方法。 工程师与技术开发者： 寻求解决复杂工程问题和优化系统性能的创新技术。 生物学与生命科学领域的研究者： 了解生物学原理在计算领域的应用，激发跨学科合作。 数学与统计学领域的学者： 探索新的模型和算法，拓展理论边界。 对自然智能与人工智能交叉领域感兴趣的学生和爱好者： 获得对这一前沿领域的系统性认知。 结语 生命是大自然最杰出的工程师，其智慧的光芒穿越亿万年，照亮了我们探索智能的道路。《仿生计算：自然的智慧，智能的未来》诚邀您一同踏上这场跨越生命与智能的奇妙旅程，解锁自然界最深邃的计算秘密，为构建更智能、更高效、更鲁棒的未来贡献力量。在这个日新月异的时代，理解并应用仿生学的力量，将是您开启下一轮科技革命的关键。

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