高等学校工科类研究生教学用书：智能优化方法 [Intelligent Optimization Methods] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汪定伟 等 著

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• 智能优化
• 优化算法
• 高等教育
• 研究生教材
• 工科
• 人工智能
• 机器学习
• 计算方法
• 优化理论
• 工程优化

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040208863

版次：1

商品编码：10876528

包装：平装

外文名称：Intelligent Optimization Methods

开本：16开

出版时间：2007-04-01

用纸：胶版纸

页数：309

字数：330000

正文语种：中文

内容简介

《高等学校工科类研究生教学用书：智能优化方法》主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法；近年来已成为研究热点的粒子群优化算法；还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习，各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。
本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的，可作为系统工程、管理工程、计算机、自动化、人工智能以及其他应用优化算法专业的研究生及高年级的本科生教材，也可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。

目录

第1章 智能优化方法的产生与发展
1.1 最优化的重要意义
1.2 传统优化方法的基本步骤及其局限性
1.3 智能优化方法的产生与发展
1.4 怎样学习研究智能优化方法
问题与思考
参考文献

第2章 伪随机数的产生
2.1 伪随机数在智能优化方法中的作用
2.2 产生0-1均匀分布伪随机数的乘同余法
2.3 产生正态分布伪随机数的方法
2.4 产生其他分布的伪随机数的逆变法
问题与思考
参考文献

第3章 遗传算法
3.1 导言
3.1.1 生物的进化
3.1.2 生物的遗传和变异
3.2 遗传算法的基本原理
3.2.1 基本思想
3.2.2 构成要素
3.2.3 算法流程
3.2.4 解空间与编码空间的转换
3.2.5 计算举例
3.3 模板理论
3.3.1 模板的概念
3.3.2 模板理论
3.4 改进与变形
3.4.1 编码方法
3.4.2 遗传运算中的问题
3.4.3 适值函数的标定
3.4.4 选择策略
3.4.5 停止准则
3.4.6 高级基因操作
3.4.7 约束的处理
3.4.8 多目标的处理
3.5 应用实例
3.5.1 背包问题
3.5.2 最小生成树问题
3.5.3 二次指派问题
3.5.4 企业动态联盟中的伙伴挑
3.5.5 准时化生产计划的半无限规划模型
问题与思考
参考文献

第4章 禁忌搜索算法
4.1 导言
4.1.1 局部邻域搜索
4.1.2 禁忌搜索算法的基本思想
4.2 算法的构成要素
4.2.1 编码方法
4.2.2 适值函数的构造
4.2.3 初
4.2.4 移动与邻域移动
4.2.5 禁忌表
4.2.6 选择策略
4.2.7 渴望水平
4.2.8 停止准则
4.3 算法流程与算例
4.3.1 基本步骤
4.3.2 流程图
4.3.3 一个简单的例子
4.4 中期表与长期表
4.4.1 中期表
4.4.2 长期表
4.5 算法性能的改进
4.5.1 并行禁忌搜索算法
4.5.2 主动禁忌搜索算法
4.5.3 禁忌搜索算法与遗传算法混合的搜索策略
4.5.4 其他改进方法
4.6 禁忌搜索算法的应用
4.6.1 应用于实优化问题
……
第5章 模拟退火算法
第6章 蚁群算法
第7章 粒子群优化算法
第8章 捕食搜索算法
第9章 动态进化算法
结束语
参考文献

智能优化方法 这是一本面向高等学校工科类研究生，系统介绍智能优化方法及其在工程领域应用的重要参考教材。本书内容丰富，理论与实践并重，旨在帮助读者深入理解各种智能优化算法的原理、特点、优势与局限，并掌握将其应用于解决复杂工程问题的能力。 本书特色与内容梗概： 本书紧密围绕“智能优化方法”这一核心主题，涵盖了当前学术界和工程界广泛关注的各类主流算法，并着重于其在工科领域的实用价值。 1. 基础理论与核心概念： 优化问题建模： 详细阐述如何将实际工程问题转化为数学优化模型，包括目标函数、约束条件、决策变量的定义与构建，以及不同类型优化问题的分类（如连续优化、离散优化、组合优化等）。 智能优化方法概述： 介绍智能优化方法与传统优化方法（如解析法、数值法）在解决复杂、非线性、高维、多模态优化问题上的区别与优势。强调智能优化方法在不需要精确数学模型、能够处理不确定性与噪声数据等方面的特点。 搜索策略与评价指标： 讲解评价优化算法性能的关键指标，如收敛速度、最优解寻优能力、鲁棒性等，以及各类搜索策略（如全局搜索、局部搜索、启发式搜索）的基本原理。 2. 主流智能优化算法深度解析： 进化计算（Evolutionary Computation）： 遗传算法（Genetic Algorithms, GA）： 详细介绍遗传算法的基本原理，包括染色体编码、选择、交叉、变异等算子。阐述其在求解组合优化、参数优化等问题上的经典应用。 差分进化算法（Differential Evolution, DE）： 重点分析差分进化算法的独特操作方式，如策略选择、缩放因子、交叉概率等，以及其在连续优化问题上的高效性。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）： 深入讲解粒子群优化算法的粒子行为模型，包括速度更新、位置更新、个体最优与全局最优的交互作用。探讨其在函数优化、神经网络训练等领域的广泛应用。 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 阐述模拟蚂蚁觅食行为的原理，包括信息素的更新与挥发、路径选择机制。重点介绍其在解决旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等组合优化问题上的优势。 其他进化算法： 简要介绍蜂群算法、细菌觅食算法、人工鱼群算法等，展示进化计算家族的丰富性与多样性。 群体智能（Swarm Intelligence）： 蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）： 介绍模拟蝙蝠声呐定位捕食机制的算法，包括频率、脉冲率、响度等参数的调整，及其在多模态函数优化中的表现。 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）： 揭示灰狼群体捕猎行为的层次结构与捕猎过程，分析其在搜索最优解过程中的优势。 麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）： 模拟麻雀觅食、领头、躲避捕食者等行为，分析其在不同环境下的适应性与搜索能力。 其他群体智能算法： 涵盖了人工蜂群算法（ABC）、鲸鱼优化算法（WOA）等，强调这些算法在模仿自然界生物群体协作行为以实现全局最优的共性。 其他智能优化方法： 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）： 讲解模拟退火算法借鉴固体退火过程的原理，利用概率性跳出局部最优的能力，适用于求解复杂组合优化问题。 禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）： 介绍禁忌搜索算法通过引入禁忌表来避免搜索过程陷入循环，从而实现全局最优的策略。 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）在优化中的应用： 探讨如何利用神经网络（如径向基函数网络、多层感知机）进行函数逼近、预测建模，并结合优化算法进行训练和参数调整。 3. 智能优化算法的改进与混合策略： 算法参数调优： 讨论影响算法性能的关键参数，并介绍参数自适应调整、元优化等技术。 混合优化方法： 探讨将不同智能优化算法进行组合（如遗传算法与模拟退火结合）或与传统优化方法相结合，以发挥各自优势，克服单算法的局限性，提高求解效率和质量。 多目标优化： 介绍如何处理具有多个相互冲突优化目标的问题，以及相应的多目标智能优化算法（如NSGA-II, MOPSO）。 4. 智能优化方法在工科领域的应用： 本书将重点放在智能优化方法在典型工科领域的实际应用，通过丰富的案例研究，帮助读者理解算法的落地过程。 工程设计优化： 如结构优化（如桁架、板壳的最小化重量或最大化刚度）、机械零件的形状与尺寸优化、航空航天器翼型设计优化等。 控制系统优化： 如PID控制器参数整定、模糊逻辑控制器设计、机器人轨迹规划与关节控制优化等。 资源调度与规划： 如生产调度、物流路径优化、电力系统运行调度、交通流优化等。 机器学习与数据挖掘： 如神经网络模型参数优化、特征选择、聚类分析等。 信号处理与图像分析： 如图像去噪、边缘检测、特征提取与模式识别等。 本书读者对象： 高等学校工科类研究生（硕士、博士） 从事智能优化算法研究的科研人员 在工程领域需要运用优化技术解决实际问题的工程师 学习本书，您将能够： 深刻理解智能优化方法的核心思想和数学原理。 熟练掌握多种主流智能优化算法的设计、实现与调优。 能够将智能优化方法应用于解决复杂的工程问题，并分析其性能。 为进一步深入研究相关领域打下坚实基础。 本书旨在为工科研究生提供一个全面、深入、实用的智能优化方法学习平台，激发其在工程实践中运用智能技术解决挑战性问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对这本书抱有如此高的期望，是因为智能优化方法在当今的工程领域扮演着越来越重要的角色。从自动驾驶的路径规划到金融市场的风险管理，从生物医药的药物研发到能源领域的效率提升，处处可见智能优化方法的踪迹。我希望这本书能够为我们打开一扇通往这些前沿应用的大门，让我们了解这些算法是如何被实际应用并解决真实世界问题的。具体来说，我希望书中能够提供一些与我专业领域相关的案例研究，让我能够更直观地感受到智能优化方法的力量。例如，如果我是机械工程专业的学生，我可能会关注书中关于结构优化、参数设计等方面的应用；如果是计算机科学专业的学生，我则可能对算法的理论性能分析和大规模数据集上的应用更感兴趣。总之，我期待这本书能够激发我将理论知识转化为实际生产力和创新能力的潜能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露出一种严谨而又不失现代感的学术气息，深蓝色的主色调搭配银灰色的书名，在书架上十分醒目，让人忍不住想拿起翻阅。我一直对计算科学和人工智能领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在解决复杂工程问题方面，智能优化方法无疑是其中不可或缺的一环。我期待这本书能够系统地介绍各种经典的智能优化算法，比如遗传算法、粒子群优化、模拟退火算法等，并深入剖析它们的原理、数学模型以及在不同领域的应用案例。更重要的是，我希望书中能够讲解如何根据实际问题的特点，选择合适的优化算法，并对其进行参数调优，以达到最优的解决方案。此外，对于一些前沿的智能优化技术，例如深度学习与优化结合，或者多目标优化算法，我也希望能有更深入的探讨，这对于我在研究生阶段的科研工作具有极高的指导意义。我曾听说，优秀的教材不仅在于知识的传授，更在于培养读者的独立思考能力和解决问题的能力。因此，我非常期待书中能够提供一些具有挑战性的习题和项目，让我在实践中巩固所学，提升自己的工程实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对算法的“黑箱”性质感到有些困惑，希望通过这本书能够拨开迷雾，深入理解智能优化算法的工作机制。我希望书中能够详细解释每一种算法的核心思想，以及它是如何通过迭代和搜索来逼近最优解的。例如，对于某种启发式算法，我希望能了解它的“启发”机制是如何被设计出来的，以及它在搜索过程中是如何避免陷入局部最优的。我同样期待书中能够提供一些关于算法复杂度分析的内容，这有助于我们理解算法在处理大规模问题时的计算效率。此外，对于实际应用中可能遇到的各种挑战，例如数据稀疏性、高维度、非凸性等，我希望书中能够提供相应的应对策略和优化方法。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将进入研究生阶段学习的学生，我对理论与实践的结合有着非常迫切的需求。我希望《智能优化方法》这本书不仅仅是停留在理论公式的堆砌，更重要的是能够将这些理论与实际的工程问题紧密联系起来。我希望书中能够提供丰富的代码示例，最好是使用主流的编程语言，如Python或MATLAB，这样我就可以在阅读的同时动手实践，加深对算法的理解。对代码的注释清晰、逻辑严谨，并且能够覆盖书中介绍的各种算法，那就更理想了。此外，我非常期待书中能够对不同算法的优缺点进行详细的对比分析，并给出在不同场景下选择特定算法的指导建议。例如，当问题维度很高时，某些算法可能会因为“维度灾难”而表现不佳，而另一些算法则可能具有更好的扩展性。了解这些，将有助于我更有效地开展科研工作，避免走弯路。

评分☆☆☆☆☆

我在本科阶段接触过一些基础的优化算法，但对于智能优化方法，我的了解还相对有限。我希望《智能优化方法》能够系统地介绍智能优化方法的发展历程，以及它们与传统优化方法的区别和联系。理解这种演变过程，有助于我们更深刻地认识智能优化方法的独特价值和创新之处。我尤其对书中关于算法的全局搜索能力和跳出局部最优解的能力的讨论感兴趣。这通常是智能优化方法相较于传统方法的一大优势。我希望书中能够详细解释为什么这些算法能够有效地实现全局搜索，以及有哪些技术手段可以进一步增强这种能力。另外，对于一些具有复杂约束条件的问题，如何有效地将约束融入到智能优化算法中，也是我非常关心的一个方面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在读研究生，我深知高质量的参考资料对于学术研究的价值。我希望《智能优化方法》能够提供一个扎实的理论基础，并引导我深入探索智能优化方法的世界。我非常期待书中能够介绍一些最新的研究进展和前沿技术，让我能够站在巨人的肩膀上，开展自己的创新研究。例如，我对书中关于自适应优化算法、多智能体协同优化以及人工智能驱动的优化方法等内容非常感兴趣。这些都是当前智能优化领域的研究热点。我同样期待书中能够提供一些关于如何构建和评估优化模型的指导，以及如何将理论研究成果有效地应用于实际工程问题的解决方案中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，恰逢智能技术飞速发展的时代，我个人认为它的重要性不言而喻。我希望这本书能够清晰地阐述智能优化方法在现代工程领域的核心地位，并展示其在解决日益复杂和大规模问题中的强大能力。我希望书中能够包含一些算法的伪代码，以便读者能够更容易地将其转化为实际的代码实现。对于算法的评估和比较，我期待书中能够提供一些标准化的测试函数和评估指标，帮助我们客观地衡量不同算法的性能。此外，我非常关注算法的并行化和分布式计算方面的内容。在处理大数据和复杂模型时，如何利用多核处理器或分布式计算环境来加速优化过程，是提高效率的关键。如果书中能够介绍相关的技术和策略，那将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《智能优化方法》给我最直观的感受是它的专业性和深度。作为一本面向高等学校工科类研究生的教材，它必然要求在理论深度和实践应用之间找到一个完美的平衡点。我个人比较关注算法的收敛性分析和稳定性证明，这对于理解算法的内在机制至关重要。希望书中能够详细阐述这些理论基础，并辅以严谨的数学推导，帮助我们建立扎实的理论功底。同时，我也对书中在实际工程问题中的应用案例非常感兴趣，例如在电力系统优化调度、交通流优化、机器人路径规划、材料设计等方面的应用。了解这些案例，不仅能开阔我们的视野，更能激发我们利用所学知识去解决实际工程难题的热情。我对书中是否包含对不同算法的性能比较和适用性分析也充满期待，比如在面对大规模、高维度问题时，哪种算法更具优势，以及如何避免算法陷入局部最优解等问题。如果书中还能涉及到一些并行计算和分布式优化算法的内容，那将是对我们进行高效计算和处理海量数据非常有帮助的。

评分☆☆☆☆☆

对于一本研究生教材而言，我期待它能够在知识的广度和深度上都达到一定的水准。广度上，我希望它能够涵盖当前智能优化领域主流的算法和技术，包括但不限于元启发式算法、演化计算、群体智能等。深度上，对于每一个算法，我希望能够有深入的理论分析，包括其数学模型、算法流程、收敛性证明以及复杂度分析。我非常关注算法的数学基础，因为这有助于我们理解算法的本质，并能在此基础上进行创新。例如，我对书中关于不同算法的参数敏感性分析和鲁棒性评估的内容非常期待。在实际应用中，算法的性能往往受到参数设置的影响，理解这些影响，有助于我们更好地调优算法。此外，如果书中能够探讨一些智能优化方法与机器学习、深度学习的融合，那将是极具前瞻性的。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的学习经历来看，一本好的教科书应该能够清晰地梳理复杂的知识体系，并提供循序渐进的学习路径。我希望《智能优化方法》能够从基础概念入手，逐步深入到各种算法的细节。例如，在介绍遗传算法时，我希望它能详细讲解选择、交叉、变异等基本操作的数学原理，以及它们如何共同作用于种群的演化。同样，对于粒子群优化算法，我也希望能详细了解速度和位置更新公式的推导过程，以及不同惯性权重和认知、社会学习因子对算法性能的影响。此外，我非常关注书中关于算法的鲁棒性和泛化能力的内容。在实际应用中，我们遇到的问题往往充满不确定性和噪声，因此，理解算法如何在复杂环境下保持稳定并取得良好的预测效果，是至关重要的。如果书中能够提供一些关于算法集成和混合优化方法的介绍，那就更好了，因为现实中的许多复杂问题往往需要结合多种算法的优势才能得到最优解。

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不错

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[SM]这本书的印刷质量是非常不错的,很喜欢,而且价格相对来说很实惠,可谓物美价廉,无论是装订方式,还是发货包装个人感觉都是很不错的.[BJTJ]买之前还特意看了一下编辑推荐,本来还有点犹豫,看到这么多名人都喜欢[ZZ]写的[SM]也就打消了我的犹豫.简单的看了下[NRJJ],我发觉我已经喜欢上它了,尤其是书中的一段[SZ],真是让人爱不释手,意犹未尽.

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3.4.1 编码方法

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阅读后真实的内心感受：正在学习中...

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3.4.5 停止准则

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④关系和谐，才能有轻松愉快；关系融洽，才能够民主平等。生生和谐、师生和谐、环境和谐、氛围和谐，都需要教师的大度、风度与气度。与同行斤斤计较，对学生寸步不让，艰难有和谐的课堂。和谐的关键在

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问题与思考

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4.2.5 禁忌表

评分☆☆☆☆☆

4.2.7 渴望水平