Illustrating Evolutionary Computation With Mathematica pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jacob, Christian

出品人:

页数:578

译者:

出版时间:

价格:780.00 元

装帧:

isbn号码:9781558606371

丛书系列:

图书标签:

• mathematica
• 进化计算
• evolutionary
• Evolutionary Computation
• Mathematica
• Algorithms
• Optimization
• Genetic Algorithms
• Artificial Intelligence
• Computational Science
• Modeling
• Simulation
• Data Science

《进化计算中的概念、算法与数学实现》 概述 本书深入探讨了进化计算（Evolutionary Computation，EC）领域的核心概念、经典算法以及在现代数学计算平台上的实现。我们致力于为读者构建一个坚实的基础，使其能够理解并应用这些强大的优化和搜索技术，以解决广泛的复杂问题。本书内容侧重于理论的阐释、算法的逻辑分析以及如何在强大的数学工具中将其转化为可执行的代码。我们不拘泥于任何特定的编程语言或软件，而是将焦点放在进化计算的普适性原理和数学原理上，并通过具体的数学语言进行阐述，以便读者可以灵活地将其迁移到自己熟悉的任何计算环境中。 核心概念：进化的模拟与数学的严谨 进化计算是一类受自然选择和遗传机制启发的计算方法。本书将从进化的基本思想出发，逐层剥离其背后的数学逻辑。我们将详细介绍： 种群（Population）与个体（Individual）： 如何将待解决问题的潜在解表示为一个个体，以及这些个体如何组织成一个种群，这是进化计算的基石。我们将讨论不同的表示方法，例如二进制编码、实数编码、置换编码等，并分析不同编码方式对算法性能的影响。 适应度函数（Fitness Function）： 这是连接问题空间与进化过程的关键。我们将深入探讨如何设计有效的适应度函数，以准确地衡量个体的优劣，并分析适应度函数的设计对搜索效率和收敛性的影响。我们将探讨单目标和多目标适应度函数的构建原则。 选择（Selection）机制： 如何根据个体的适应度值来决定它们在下一代中的生存和繁衍机会。我们将详细分析各种经典的轮盘赌选择、锦标赛选择、排名选择等算法，并从概率和统计的角度解释它们的数学原理。 遗传算子（Genetic Operators）： 这是进化过程产生新解的关键。我们将详细讲解： 交叉（Crossover/Recombination）： 如何模拟基因的重组，生成具有父代优良特性的新个体。我们将分析单点交叉、多点交叉、均匀交叉等不同策略的数学模型及其在不同编码方式下的应用。 变异（Mutation）： 如何引入新的遗传信息，保持种群的多样性，防止过早收敛。我们将讲解点突变、翻转变异、交换变异等操作的概率模型及其在搜索空间中的作用。 进化策略（Evolution Strategies，ES）与进化编程（Evolutionary Programming，EP）： 作为进化计算的另外两个重要分支，我们将分别介绍它们的独特之处，包括它们在参数控制、变异操作等方面的数学设计。 经典算法：从理论到实践的桥梁 本书将系统性地介绍几种最为经典且广泛应用的进化算法，并提供深入的数学分析： 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）： 作为进化计算的代表，我们将从其基本框架出发，详细阐述GA的各个组成部分，并提供其数学建模和分析。我们将通过实例展示GA如何应用于函数优化、组合优化等问题。 差分进化（Differential Evolution，DE）： 作为一种高效的全局优化算法，我们将详细解析DE的向量差分策略，分析其在解空间中的探索能力。我们将从数学角度揭示DE为何能够有效地跳出局部最优。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）： 虽然PSO在生物学上受到鸟群觅食行为的启发，但其背后蕴含着深刻的数学原理。我们将从动力学系统的角度分析PSO粒子的运动轨迹，解析其惯性权重、学习因子等参数的数学意义。 遗传规划（Genetic Programming，GP）： GP旨在自动生成计算程序。我们将介绍GP如何表示和演化程序结构，并分析其在函数发现、模型构建等领域的应用潜力。 数学实现：严谨的逻辑与灵活的表达 虽然本书不限定于任何特定的软件，但我们强调通过严谨的数学语言来描述算法的实现过程。我们将提供清晰的算法伪代码，并辅以数学公式，解释每一步操作的逻辑和目的。读者可以通过这些描述，将算法的思想灵活地转化为任何计算环境中的代码。 数值计算与优化： 我们将讨论如何将进化算法应用于求解复杂的数值方程组、优化高维函数，以及如何处理约束条件。 组合优化问题： 我们将介绍进化算法在旅行商问题（TSP）、背包问题（Knapsack Problem）等经典组合优化问题中的应用，并分析其在这些问题上的搜索性能。 机器学习与模式识别： 我们将探讨进化算法如何用于特征选择、模型参数优化、神经网络训练等方面。 进阶主题与前沿展望 在打下坚实的基础后，本书还将触及一些进阶主题，为读者提供更广阔的视野： 多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithms，MOEA）： 许多实际问题都涉及多个相互冲突的目标。我们将介绍Pareto最优性、非支配排序遗传算法（NSGA-II）等经典MOEA，并分析其在多目标优化中的数学理论。 协同进化（Co-evolution）： 当问题的解构成复杂的相互依赖关系时，协同进化能够有效地应对。我们将介绍协同进化的基本思想和应用场景。 其他进化计算分支： 我们还将简要介绍如蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）、人工免疫系统（Artificial Immune Systems，AIS）等其他受自然启发的计算方法，并分析它们与进化计算的联系与区别。 参数调优与性能分析： 如何选择合适的算法参数以获得最佳性能，以及如何从理论和实验上评估算法的收敛性和鲁棒性。 本书的价值 本书旨在培养读者以下能力： 1. 深刻理解进化计算的核心原理： 通过清晰的数学阐释，掌握进化算法的内在逻辑。 2. 灵活运用经典进化算法： 能够根据具体问题选择合适的算法，并进行参数配置。 3. 独立实现和改进算法： 具备将算法思想转化为可执行代码的能力，并为解决实际问题进行算法的定制化开发。 4. 探索进化计算在更广泛领域的应用： 为解决科学、工程、经济等领域中的复杂问题提供新的思路和工具。 本书适合计算机科学、数学、工程学、生物学等领域的学生、研究人员和工程师，以及对智能优化和搜索技术感兴趣的任何人士。我们相信，通过本书的学习，您将能够掌握一套强大的分析和解决复杂问题的工具，并为未来的研究和开发打下坚实的基础。

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这本书给我的感觉是，它似乎试图搭建一座桥梁，连接纯粹的理论数学与实际的应用工程。我注意到书名中提到了“Mathematica”，这立刻让我意识到，本书的重点可能不仅仅在于概念的介绍，更在于如何使用强大的符号计算工具来实现和可视化这些过程。对于那些已经熟悉Mathematica环境的读者来说，这无疑是一个巨大的优势，因为他们可以立即着手运行代码并观察结果。我希望作者能够提供足够的代码示例和详细的步骤解析，确保即便是初次接触进化计算的读者，也能通过跟随书中的指导，亲手构建出自己的进化算法模型。如果它能涵盖如何利用Mathematica的高级功能进行并行计算或者更复杂的模型构建，那就更值得称赞了。毕竟，在计算科学领域，实践是检验真理的唯一标准。

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这本书似乎为那些希望在研究或工程领域应用进化计算的专业人士提供了一个坚实的基础。在当前这个越来越依赖智能优化算法的时代，掌握这些工具显得尤为重要。我期待这本书不仅停留在基础概念的讲解，还能探讨一些前沿和高阶的主题，比如多目标优化、离散变量处理或者混合算法的设计。毕竟，现实世界的问题往往不是简单的单目标问题。如果作者能够引入一些具有挑战性的案例研究，展示如何根据特定问题的特性来调整和定制进化算法的参数和结构，那这本书的价值就会被大大提升。它应该能够帮助读者从一个“算法的使用者”成长为一个“算法的设计者”。

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从排版和结构上看，这本书给我的印象是力求清晰和逻辑性强。它似乎精心设计了每一章的递进关系，确保读者能够平稳地从基础知识过渡到更高级的应用。一本好的技术书籍，其叙述的流畅度直接影响读者的学习曲线。我希望作者在解释每一个算法细节时，都能做到条分缕析，并且在关键的数学公式推导处，留有足够的篇幅进行解释或配图说明，避免仅仅是公式的堆砌。对于读者来说，清晰的结构和无障碍的阅读体验，是保持学习动力的关键。如果这本书能在理论深度和易读性之间找到一个完美的平衡点，那么它无疑将成为该领域内一本值得反复研读的参考书。

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这本书初看起来像是专门针对那些对生物学和计算机科学交叉领域有浓厚兴趣的读者。特别是对于那些热衷于理解自然选择如何能在算法层面进行模拟的人来说，它似乎提供了一个非常直观的切入点。我特别欣赏它通过视觉化的方式来阐述复杂的概念，这对于抽象的计算过程来说至关重要。毕竟，当我们谈论“进化”时，我们往往需要看到一个动态的过程，而不是仅仅停留在静态的公式上。如果这本书能有效地将复杂的数学模型转化为易于理解的图形演示，那么它将是自学进化计算的绝佳资源。我期待它能深入探讨遗传算法、粒子群优化等核心技术，并且用清晰的案例来展示它们在解决实际问题时的威力，比如优化设计或组合优化难题。一个好的教材不仅要教会你“怎么做”，更要让你明白“为什么这么做”。希望这本书在这方面做得足够出色。

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阅读这本书的体验，我猜想会非常偏向于“动手实践”导向。它不像一些纯理论书籍那样堆砌晦涩难懂的证明，而是更倾向于“展示”进化的过程。这种侧重于可视化的叙事方式，对于理解像突变、交叉和选择这些核心机制的长期影响至关重要。想象一下，通过动态的图表，亲眼目睹一个算法种群如何从随机噪声中“进化”出最优解，那种直观的冲击力是任何文字描述都无法替代的。如果这本书能巧妙地结合生物学的直觉与计算的严谨，让读者在看到代码运行结果的同时，也能对背后的生物学原理有一个更深刻的体悟，那么它就成功了。它应该能让读者在探索复杂系统优化时，感受到一种“创造”的乐趣。

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代码写得太好了，把Mathematica用得出神入化。

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