Swarm Intelligence For Multi-Objective Problems in Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Coello Coello, Carlos A. (EDT)/ Dehuri, Satchidananda (EDT)/ Ghosh, Susmita (EDT)

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:

价格:1126.00 元

装帧:

isbn号码:9783642036248

丛书系列:

图书标签:

• Swarm Intelligence
• Multi-Objective Optimization
• Data Mining
• Algorithms
• Optimization
• Machine Learning
• Computational Intelligence
• Evolutionary Computation
• Clustering
• Feature Selection

探索数据世界的奥秘：复杂决策与智能优化 在浩瀚的数据海洋中，潜藏着无数的模式、关联和洞察，等待着我们去发掘。然而，随着数据规模的爆炸式增长，以及现实世界问题的日益复杂，传统的单目标优化方法已显得捉襟见肘。我们常常面临的不再是简单的“最优解”，而是需要在多个相互冲突的目标之间进行权衡，做出最佳的综合决策。例如，在金融领域，我们可能希望最大化投资回报，同时最小化风险；在医疗健康领域，我们可能追求药物疗效的最大化，同时将其副作用降至最低；在环保领域，我们需要在经济发展与环境保护之间寻找平衡点。这些多目标问题，以其内在的复杂性和挑战性，构成了数据挖掘与智能决策领域一个至关重要的研究方向。 本书旨在为读者提供一个深入理解和掌握多目标问题求解技术的框架。我们将从多目标决策的理论基础出发，循序渐进地引导读者认识其核心概念，包括帕累托最优性（Pareto optimality）、帕累托前沿（Pareto front）的定义与意义。帕累托最优性强调的是一种“无可挑剔”的状态，即无法在不牺牲一个目标的情况下改进另一个目标。而帕累托前沿则代表了所有可能的帕累托最优解的集合，为决策者提供了丰富的选择空间，使得他们能够根据自身的偏好和约束，在该前沿上找到最符合需求的解决方案。 为了有效地处理这些复杂的多目标问题，本书将重点介绍一系列强大的智能优化技术。这些技术往往能够跳出传统解析方法的局限，在庞大的搜索空间中探索，并找到高质量的近似最优解。我们将深入探讨遗传算法（Genetic Algorithms, GA）在多目标优化中的应用。遗传算法以其模拟自然选择和遗传机制的特点，能够并行搜索多个潜在解，并逐渐演化出更优的解决方案。我们将详细讲解如何设计适合多目标问题的遗传算法，包括如何表示解（染色体）、如何定义适应度函数（通常需要考虑多个目标）、如何选择交叉（crossover）和变异（mutation）算子，以及如何有效地管理种群以维持多样性并趋向帕累托前沿。 除了遗传算法，本书还将介绍差分进化（Differential Evolution, DE）算法。差分进化是一种简单而高效的全局优化算法，其在处理连续域优化问题方面表现出色。我们将阐述差分进化的基本原理，包括其差分向量的生成方式以及个体更新策略，并讨论如何在多目标场景下调整其参数和操作，以实现对帕累托前沿的有效逼近。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）作为另一种广泛应用的群体智能算法，也将得到详细的阐述。PSO通过模拟鸟群觅食的行为，让个体粒子在搜索空间中协同探索。我们将解释PSO如何通过个体最优位置和全局最优位置来指导粒子的移动，并深入探讨其在多目标优化中的变体，例如使用不同的速度更新策略或引入多种群体结构来处理多目标问题。 当然，在实际应用中，并非所有问题都能直接套用上述算法。因此，本书还将探讨一系列旨在提升多目标优化性能和效率的技术。例如，我们将讨论如何设计有效的支配关系（dominance relation）判断方法，这是在多目标空间中比较解优劣的关键。此外，将介绍各种算法的收敛性加速技术，如何通过引入精英保留策略（elitism）来防止优良解丢失，以及如何利用排序机制（如基于支配关系的排序）来帮助算法更好地收敛到帕累托前沿。 此外，本书还将深入探讨如何将这些多目标优化算法应用于具体的数据挖掘任务中。在分类问题中，我们可能希望同时最大化准确率（accuracy）和召回率（recall），同时最小化假正例率（false positive rate）。在聚类问题中，我们可能希望得到划分的簇数最少，同时最大化簇内紧密度，并最小化簇间离散度。在关联规则挖掘中，我们可能希望同时找到支持度（support）高、置信度（confidence）高，并且规则数量少的规则集。我们将通过案例分析，展示如何将多目标优化框架与这些数据挖掘技术相结合，解决现实世界中的挑战。 更进一步，本书还将触及一些高级的多目标优化概念和技术，为有经验的读者提供更深入的探索方向。这可能包括： 基于模型的优化方法： 介绍如何利用统计模型或机器学习模型来近似目标函数和约束，从而加速优化过程。 不确定性下的多目标优化： 探讨如何处理目标函数或约束中存在不确定性的情况，寻找鲁棒的多目标解决方案。 动态多目标优化： 研究在问题环境随时间变化的情况下，如何适应性地调整优化策略，持续寻找最优解。 多目标优化与其他人工智能技术的融合： 讨论如何将多目标优化与深度学习、强化学习等技术相结合，解决更复杂、更具挑战性的问题。 本书的内容设计旨在提供理论深度与实践指导的完美结合。每一章都将包含清晰的理论解释、算法的详细描述，以及通过图示和伪代码辅助理解。同时，我们将引用相关的最新研究成果和实际应用案例，帮助读者理解这些技术在不同领域的价值。通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解多目标决策的本质和挑战： 建立对帕累托最优性、帕累托前沿等核心概念的清晰认识。 掌握多种主流智能优化算法的原理和实现： 能够根据具体问题选择合适的算法，并理解其工作机制。 学会如何将多目标优化技术应用于实际数据挖掘问题： 具备将理论知识转化为解决实际问题的能力。 培养独立思考和解决复杂优化问题的能力： 能够针对新的多目标问题，设计和改进相应的求解策略。 为进一步深入研究多目标优化领域打下坚实基础： 了解当前的研究热点和未来的发展方向。 无论您是数据科学家、机器学习工程师，还是对智能优化和复杂决策感兴趣的研究者，本书都将为您提供宝贵的知识和工具。它将开启您在数据世界中发现隐藏价值、实现智能决策的旅程，帮助您在面对瞬息万变的信息时代，做出更明智、更全面的选择。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆