Adaptive and Multilevel Metaheuristics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cotta, Carlos (EDT)/ Sevaux, Marc (EDT)/ Sorensen, Kenneth (EDT)

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:

价格:1387.00元

装帧:

isbn号码:9783540794370

丛书系列:

图书标签:

• Metaheuristics
• Adaptive Algorithms
• Multilevel Optimization
• Optimization Algorithms
• Swarm Intelligence
• Evolutionary Computation
• Global Optimization
• Heuristic Search
• Computational Intelligence
• Machine Learning

智能优化算法的进阶与应用：面向复杂系统的深度探索 本书聚焦于现代优化理论中两大核心支柱——自适应算法与多层次优化框架的深度融合与前沿实践，旨在为读者提供一套系统、深入且极具前沿性的智能优化工具箱，特别关注其在应对高维度、非线性、动态变化复杂系统时的性能突破与理论创新。 随着工程、科学、金融乃至社会治理等领域对决策质量要求的不断提高，传统优化方法（如线性规划、精确搜索）在面对大规模、高耦合、信息不完备的实际问题时，其效率和鲁棒性日益受到挑战。本书正是在这一背景下，将目光投向了模仿自然选择、群体智慧的启发式与元启发式算法，并通过引入“自适应”机制与“多层次”结构，力求将这些算法的性能推向新的高度。 第一部分：元启发式算法的理论基石与局限性剖析（约 300 字） 本部分首先对当前主流的元启发式算法（如遗传算法GA、粒子群优化PSO、模拟退火SA以及更现代的鲸鱼优化WOA、灰狼优化GWO等）进行一次深入的理论回顾。我们不仅阐述了它们的数学模型、核心算子（选择、交叉、变异、位置更新等）及其收敛性保证，更重要的是，对它们在实际应用中普遍存在的局限性进行了细致的剖析。这些局限性主要集中在： 1. 参数敏感性：算法性能高度依赖于预设的控制参数（如种群大小、迭代次数、温度衰减率等），缺乏对求解环境变化的即时响应能力。 2. 平衡性挑战：在探索（Exploration，全局搜索）和利用（Exploitation，局部精炼）之间难以找到最优的平衡点，容易陷入局部最优或收敛过慢。 3. 适应性不足：算法的搜索策略通常是固定的，无法根据问题特征（如解空间结构、约束复杂性）动态调整其搜索路径和强度。 对这些局限性的清晰界定，为后续引入“自适应”思想奠定了坚实的理论基础。 第二部分：自适应机制在元启发式算法中的实现与优化（约 450 字） 自适应策略是本书区别于传统元启发式算法研究的核心切入点。本部分详细阐述了如何构建和集成动态反馈机制，使算法能够“学习”并“适应”当前问题实例的特征。 2.1 基于性能指标的自适应控制： 我们探讨了如何实时监测种群的方差、适应度提升率、收敛速度等关键性能指标，并利用这些信息来动态调整关键参数。例如，当种群多样性下降（过早收敛迹象）时，自动提高变异率或全局探索权重；反之，当群体在稳定区域徘徊时，则增强局部搜索的强度。 2.2 策略选择的自适应框架 (MABs 应用)： 引入了多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）理论，将算法内部的多种操作策略（如不同类型的变异、不同的邻域搜索机制）视为“手臂”。算法根据每次操作带来的反馈（适应度提升），动态地概率性地选择当前最有效的策略，避免了手动权衡不同策略优劣的难题。 2.3 种群结构与动态初始化： 研究了自适应地调整种群规模和解的分布结构的方法。在问题的早期阶段，采用较大的、多样化的种群进行全局扫描；随着迭代深入，可以动态地减少整体规模，但增加高潜力区域的局部采样密度。 2.4 问题的自适应编码与解码： 针对复杂的约束和非连续解空间，探讨了如何设计能够感知问题结构（如约束敏感度、变量耦合度）的编码机制，使搜索过程能够更“智能”地避开禁忌区域或聚焦于有效边界。 第三部分：多层次优化框架的构建与协同（约 450 字） 复杂系统往往天然地表现出层次性结构，从宏观的系统设计到微观的参数调优，不同尺度的决策之间存在着紧密的依赖关系和反馈回路。本部分着重于构建解决此类问题的多层次优化范式。 3.1 分层决策模型的建立： 详细介绍了如何将一个大型优化问题分解为逻辑上或时间尺度上分离的若干层级。例如，在高层解决资源分配的宏观策略，在低层解决具体执行细节的微观优化。 3.2 层间信息传递与耦合机制： 关键在于定义层与层之间的信息接口。低层优化结果如何影响高层的适应度函数？高层的全局约束如何指导低层的局部搜索？我们深入探讨了基于代理模型（Surrogate Models）的近似传递法、基于可行性区域映射的约束传递法，以及基于预测控制的迭代反馈方法。 3.3 异构算法的集成与协调： 并非每一层都适用于同一种元启发式算法。本部分倡导在不同层次集成最适合该层次特征的算法。例如，高层决策可能更适合全局性强的算法（如基于种群的进化算法），而低层参数微调则可能受益于收敛速度快的局部搜索或微分进化方法。关键在于设计一个协调器（Coordinator）来管理不同算法的执行顺序和信息同步。 3.4 动态层次结构重构： 针对系统状态可能发生突变的场景，引入了自适应地调整层次结构本身的可能性。当外部环境剧烈变化时，系统可能需要暂时“扁平化”以快速响应，或重新划分决策边界，以适应新的系统耦合关系。 第四部分：前沿应用与未来挑战（约 300 字） 本书的最后一部分将理论和方法论应用于多个具有挑战性的实际领域，并展望该领域未来的研究方向。 4.1 工业案例分析： 深度剖析了自适应多层次算法在以下领域的成功应用： 能源系统调度： 宏观的发电计划（高层）与微观的实时负荷平衡（低层）的协调。 大规模离散制造流程优化： 生产线布局（高层）与机器参数微调（低层）的协同。 复杂网络控制： 路由策略的全局优化与拥塞缓解的局部干预。 4.2 鲁棒性与可解释性： 探讨了如何量化和提升自适应多层次系统的鲁棒性，使其在面对模型误差或数据噪声时仍能保持性能。同时，针对这些高度复杂的集成算法，提出了提高其决策过程可解释性的初步方法，使工程师能够理解算法“为何”做出特定的决策。 4.3 开放性研究方向： 总结了当前研究尚未完全解决的关键问题，包括超大规模问题中的层次划分自动化、异构计算环境下的并行化策略，以及如何将深度强化学习的反馈机制更有效地融入传统的自适应元启发式框架中。 本书面向高年级本科生、研究生、工业界的研究工程师和寻求优化算法前沿进展的专业人员，要求读者具备基础的优化理论知识和算法设计背景。

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