高等學校工科類研究生教學用書：智能優化方法 [Intelligent Optimization Methods] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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汪定偉 等 著

圖書標籤:

• 智能優化
• 優化算法
• 高等教育
• 研究生教材
• 工科
• 人工智能
• 機器學習
• 計算方法
• 優化理論
• 工程優化

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040208863

版次：1

商品編碼：10876528

包裝：平裝

外文名稱：Intelligent Optimization Methods

開本：16開

齣版時間：2007-04-01

用紙：膠版紙

頁數：309

字數：330000

正文語種：中文

內容簡介

《高等學校工科類研究生教學用書：智能優化方法》主要介紹近年來産生發展的多種智能優化算法。包括為人熟知的遺傳算法、禁忌搜索算法、模擬退火算法和蟻群優化算法；近年來已成為研究熱點的粒子群優化算法；還有尚待普及的捕食搜索算法和動態環境下的進化計算。書中討論這些算法的産生和發展、算法的基本思想和理論、基本構成、計算步驟和主要的變形以及數值例子和實際應用。為瞭方便讀者學習，各章之後還附有精選的習題、思考題及相關的參考文獻。
本教材是為“智能優化方法”這門研究生課程編寫的，可作為係統工程、管理工程、計算機、自動化、人工智能以及其他應用優化算法專業的研究生及高年級的本科生教材，也可供相關專業的研究人員和工程技術人員參考。

目錄

第1章 智能優化方法的産生與發展
1.1 最優化的重要意義
1.2 傳統優化方法的基本步驟及其局限性
1.3 智能優化方法的産生與發展
1.4 怎樣學習研究智能優化方法
問題與思考
參考文獻

第2章 僞隨機數的産生
2.1 僞隨機數在智能優化方法中的作用
2.2 産生0-1均勻分布僞隨機數的乘同餘法
2.3 産生正態分布僞隨機數的方法
2.4 産生其他分布的僞隨機數的逆變法
問題與思考
參考文獻

第3章 遺傳算法
3.1 導言
3.1.1 生物的進化
3.1.2 生物的遺傳和變異
3.2 遺傳算法的基本原理
3.2.1 基本思想
3.2.2 構成要素
3.2.3 算法流程
3.2.4 解空間與編碼空間的轉換
3.2.5 計算舉例
3.3 模闆理論
3.3.1 模闆的概念
3.3.2 模闆理論
3.4 改進與變形
3.4.1 編碼方法
3.4.2 遺傳運算中的問題
3.4.3 適值函數的標定
3.4.4 選擇策略
3.4.5 停止準則
3.4.6 高級基因操作
3.4.7 約束的處理
3.4.8 多目標的處理
3.5 應用實例
3.5.1 背包問題
3.5.2 最小生成樹問題
3.5.3 二次指派問題
3.5.4 企業動態聯盟中的夥伴挑
3.5.5 準時化生産計劃的半無限規劃模型
問題與思考
參考文獻

第4章 禁忌搜索算法
4.1 導言
4.1.1 局部鄰域搜索
4.1.2 禁忌搜索算法的基本思想
4.2 算法的構成要素
4.2.1 編碼方法
4.2.2 適值函數的構造
4.2.3 初
4.2.4 移動與鄰域移動
4.2.5 禁忌錶
4.2.6 選擇策略
4.2.7 渴望水平
4.2.8 停止準則
4.3 算法流程與算例
4.3.1 基本步驟
4.3.2 流程圖
4.3.3 一個簡單的例子
4.4 中期錶與長期錶
4.4.1 中期錶
4.4.2 長期錶
4.5 算法性能的改進
4.5.1 並行禁忌搜索算法
4.5.2 主動禁忌搜索算法
4.5.3 禁忌搜索算法與遺傳算法混閤的搜索策略
4.5.4 其他改進方法
4.6 禁忌搜索算法的應用
4.6.1 應用於實優化問題
……
第5章 模擬退火算法
第6章 蟻群算法
第7章 粒子群優化算法
第8章 捕食搜索算法
第9章 動態進化算法
結束語
參考文獻

智能優化方法 這是一本麵嚮高等學校工科類研究生，係統介紹智能優化方法及其在工程領域應用的重要參考教材。本書內容豐富，理論與實踐並重，旨在幫助讀者深入理解各種智能優化算法的原理、特點、優勢與局限，並掌握將其應用於解決復雜工程問題的能力。 本書特色與內容梗概： 本書緊密圍繞“智能優化方法”這一核心主題，涵蓋瞭當前學術界和工程界廣泛關注的各類主流算法，並著重於其在工科領域的實用價值。 1. 基礎理論與核心概念： 優化問題建模： 詳細闡述如何將實際工程問題轉化為數學優化模型，包括目標函數、約束條件、決策變量的定義與構建，以及不同類型優化問題的分類（如連續優化、離散優化、組閤優化等）。 智能優化方法概述： 介紹智能優化方法與傳統優化方法（如解析法、數值法）在解決復雜、非綫性、高維、多模態優化問題上的區彆與優勢。強調智能優化方法在不需要精確數學模型、能夠處理不確定性與噪聲數據等方麵的特點。 搜索策略與評價指標： 講解評價優化算法性能的關鍵指標，如收斂速度、最優解尋優能力、魯棒性等，以及各類搜索策略（如全局搜索、局部搜索、啓發式搜索）的基本原理。 2. 主流智能優化算法深度解析： 進化計算（Evolutionary Computation）： 遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）： 詳細介紹遺傳算法的基本原理，包括染色體編碼、選擇、交叉、變異等算子。闡述其在求解組閤優化、參數優化等問題上的經典應用。 差分進化算法（Differential Evolution, DE）： 重點分析差分進化算法的獨特操作方式，如策略選擇、縮放因子、交叉概率等，以及其在連續優化問題上的高效性。 粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）： 深入講解粒子群優化算法的粒子行為模型，包括速度更新、位置更新、個體最優與全局最優的交互作用。探討其在函數優化、神經網絡訓練等領域的廣泛應用。 蟻群優化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 闡述模擬螞蟻覓食行為的原理，包括信息素的更新與揮發、路徑選擇機製。重點介紹其在解決旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組閤優化問題上的優勢。 其他進化算法： 簡要介紹蜂群算法、細菌覓食算法、人工魚群算法等，展示進化計算傢族的豐富性與多樣性。 群體智能（Swarm Intelligence）： 蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）： 介紹模擬蝙蝠聲呐定位捕食機製的算法，包括頻率、脈衝率、響度等參數的調整，及其在多模態函數優化中的錶現。 灰狼優化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）： 揭示灰狼群體捕獵行為的層次結構與捕獵過程，分析其在搜索最優解過程中的優勢。 麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）： 模擬麻雀覓食、領頭、躲避捕食者等行為，分析其在不同環境下的適應性與搜索能力。 其他群體智能算法： 涵蓋瞭人工蜂群算法（ABC）、鯨魚優化算法（WOA）等，強調這些算法在模仿自然界生物群體協作行為以實現全局最優的共性。 其他智能優化方法： 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）： 講解模擬退火算法藉鑒固體退火過程的原理，利用概率性跳齣局部最優的能力，適用於求解復雜組閤優化問題。 禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）： 介紹禁忌搜索算法通過引入禁忌錶來避免搜索過程陷入循環，從而實現全局最優的策略。 人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANN）在優化中的應用： 探討如何利用神經網絡（如徑嚮基函數網絡、多層感知機）進行函數逼近、預測建模，並結閤優化算法進行訓練和參數調整。 3. 智能優化算法的改進與混閤策略： 算法參數調優： 討論影響算法性能的關鍵參數，並介紹參數自適應調整、元優化等技術。 混閤優化方法： 探討將不同智能優化算法進行組閤（如遺傳算法與模擬退火結閤）或與傳統優化方法相結閤，以發揮各自優勢，剋服單算法的局限性，提高求解效率和質量。 多目標優化： 介紹如何處理具有多個相互衝突優化目標的問題，以及相應的多目標智能優化算法（如NSGA-II, MOPSO）。 4. 智能優化方法在工科領域的應用： 本書將重點放在智能優化方法在典型工科領域的實際應用，通過豐富的案例研究，幫助讀者理解算法的落地過程。 工程設計優化： 如結構優化（如桁架、闆殼的最小化重量或最大化剛度）、機械零件的形狀與尺寸優化、航空航天器翼型設計優化等。 控製係統優化： 如PID控製器參數整定、模糊邏輯控製器設計、機器人軌跡規劃與關節控製優化等。 資源調度與規劃： 如生産調度、物流路徑優化、電力係統運行調度、交通流優化等。 機器學習與數據挖掘： 如神經網絡模型參數優化、特徵選擇、聚類分析等。 信號處理與圖像分析： 如圖像去噪、邊緣檢測、特徵提取與模式識彆等。 本書讀者對象： 高等學校工科類研究生（碩士、博士） 從事智能優化算法研究的科研人員 在工程領域需要運用優化技術解決實際問題的工程師 學習本書，您將能夠： 深刻理解智能優化方法的核心思想和數學原理。 熟練掌握多種主流智能優化算法的設計、實現與調優。 能夠將智能優化方法應用於解決復雜的工程問題，並分析其性能。 為進一步深入研究相關領域打下堅實基礎。 本書旨在為工科研究生提供一個全麵、深入、實用的智能優化方法學習平颱，激發其在工程實踐中運用智能技術解決挑戰性問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《智能優化方法》給我最直觀的感受是它的專業性和深度。作為一本麵嚮高等學校工科類研究生的教材，它必然要求在理論深度和實踐應用之間找到一個完美的平衡點。我個人比較關注算法的收斂性分析和穩定性證明，這對於理解算法的內在機製至關重要。希望書中能夠詳細闡述這些理論基礎，並輔以嚴謹的數學推導，幫助我們建立紮實的理論功底。同時，我也對書中在實際工程問題中的應用案例非常感興趣，例如在電力係統優化調度、交通流優化、機器人路徑規劃、材料設計等方麵的應用。瞭解這些案例，不僅能開闊我們的視野，更能激發我們利用所學知識去解決實際工程難題的熱情。我對書中是否包含對不同算法的性能比較和適用性分析也充滿期待，比如在麵對大規模、高維度問題時，哪種算法更具優勢，以及如何避免算法陷入局部最優解等問題。如果書中還能涉及到一些並行計算和分布式優化算法的內容，那將是對我們進行高效計算和處理海量數據非常有幫助的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將進入研究生階段學習的學生，我對理論與實踐的結閤有著非常迫切的需求。我希望《智能優化方法》這本書不僅僅是停留在理論公式的堆砌，更重要的是能夠將這些理論與實際的工程問題緊密聯係起來。我希望書中能夠提供豐富的代碼示例，最好是使用主流的編程語言，如Python或MATLAB，這樣我就可以在閱讀的同時動手實踐，加深對算法的理解。對代碼的注釋清晰、邏輯嚴謹，並且能夠覆蓋書中介紹的各種算法，那就更理想瞭。此外，我非常期待書中能夠對不同算法的優缺點進行詳細的對比分析，並給齣在不同場景下選擇特定算法的指導建議。例如，當問題維度很高時，某些算法可能會因為“維度災難”而錶現不佳，而另一些算法則可能具有更好的擴展性。瞭解這些，將有助於我更有效地開展科研工作，避免走彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露齣一種嚴謹而又不失現代感的學術氣息，深藍色的主色調搭配銀灰色的書名，在書架上十分醒目，讓人忍不住想拿起翻閱。我一直對計算科學和人工智能領域抱有濃厚的興趣，尤其是在解決復雜工程問題方麵，智能優化方法無疑是其中不可或缺的一環。我期待這本書能夠係統地介紹各種經典的智能優化算法，比如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火算法等，並深入剖析它們的原理、數學模型以及在不同領域的應用案例。更重要的是，我希望書中能夠講解如何根據實際問題的特點，選擇閤適的優化算法，並對其進行參數調優，以達到最優的解決方案。此外，對於一些前沿的智能優化技術，例如深度學習與優化結閤，或者多目標優化算法，我也希望能有更深入的探討，這對於我在研究生階段的科研工作具有極高的指導意義。我曾聽說，優秀的教材不僅在於知識的傳授，更在於培養讀者的獨立思考能力和解決問題的能力。因此，我非常期待書中能夠提供一些具有挑戰性的習題和項目，讓我在實踐中鞏固所學，提升自己的工程實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對算法的“黑箱”性質感到有些睏惑，希望通過這本書能夠撥開迷霧，深入理解智能優化算法的工作機製。我希望書中能夠詳細解釋每一種算法的核心思想，以及它是如何通過迭代和搜索來逼近最優解的。例如，對於某種啓發式算法，我希望能瞭解它的“啓發”機製是如何被設計齣來的，以及它在搜索過程中是如何避免陷入局部最優的。我同樣期待書中能夠提供一些關於算法復雜度分析的內容，這有助於我們理解算法在處理大規模問題時的計算效率。此外，對於實際應用中可能遇到的各種挑戰，例如數據稀疏性、高維度、非凸性等，我希望書中能夠提供相應的應對策略和優化方法。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的學習經曆來看，一本好的教科書應該能夠清晰地梳理復雜的知識體係，並提供循序漸進的學習路徑。我希望《智能優化方法》能夠從基礎概念入手，逐步深入到各種算法的細節。例如，在介紹遺傳算法時，我希望它能詳細講解選擇、交叉、變異等基本操作的數學原理，以及它們如何共同作用於種群的演化。同樣，對於粒子群優化算法，我也希望能詳細瞭解速度和位置更新公式的推導過程，以及不同慣性權重和認知、社會學習因子對算法性能的影響。此外，我非常關注書中關於算法的魯棒性和泛化能力的內容。在實際應用中，我們遇到的問題往往充滿不確定性和噪聲，因此，理解算法如何在復雜環境下保持穩定並取得良好的預測效果，是至關重要的。如果書中能夠提供一些關於算法集成和混閤優化方法的介紹，那就更好瞭，因為現實中的許多復雜問題往往需要結閤多種算法的優勢纔能得到最優解。

評分☆☆☆☆☆

我之所以對這本書抱有如此高的期望，是因為智能優化方法在當今的工程領域扮演著越來越重要的角色。從自動駕駛的路徑規劃到金融市場的風險管理，從生物醫藥的藥物研發到能源領域的效率提升，處處可見智能優化方法的蹤跡。我希望這本書能夠為我們打開一扇通往這些前沿應用的大門，讓我們瞭解這些算法是如何被實際應用並解決真實世界問題的。具體來說，我希望書中能夠提供一些與我專業領域相關的案例研究，讓我能夠更直觀地感受到智能優化方法的力量。例如，如果我是機械工程專業的學生，我可能會關注書中關於結構優化、參數設計等方麵的應用；如果是計算機科學專業的學生，我則可能對算法的理論性能分析和大規模數據集上的應用更感興趣。總之，我期待這本書能夠激發我將理論知識轉化為實際生産力和創新能力的潛能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在讀研究生，我深知高質量的參考資料對於學術研究的價值。我希望《智能優化方法》能夠提供一個紮實的理論基礎，並引導我深入探索智能優化方法的世界。我非常期待書中能夠介紹一些最新的研究進展和前沿技術，讓我能夠站在巨人的肩膀上，開展自己的創新研究。例如，我對書中關於自適應優化算法、多智能體協同優化以及人工智能驅動的優化方法等內容非常感興趣。這些都是當前智能優化領域的研究熱點。我同樣期待書中能夠提供一些關於如何構建和評估優化模型的指導，以及如何將理論研究成果有效地應用於實際工程問題的解決方案中。

評分☆☆☆☆☆

我在本科階段接觸過一些基礎的優化算法，但對於智能優化方法，我的瞭解還相對有限。我希望《智能優化方法》能夠係統地介紹智能優化方法的發展曆程，以及它們與傳統優化方法的區彆和聯係。理解這種演變過程，有助於我們更深刻地認識智能優化方法的獨特價值和創新之處。我尤其對書中關於算法的全局搜索能力和跳齣局部最優解的能力的討論感興趣。這通常是智能優化方法相較於傳統方法的一大優勢。我希望書中能夠詳細解釋為什麼這些算法能夠有效地實現全局搜索，以及有哪些技術手段可以進一步增強這種能力。另外，對於一些具有復雜約束條件的問題，如何有效地將約束融入到智能優化算法中，也是我非常關心的一個方麵。

評分☆☆☆☆☆

對於一本研究生教材而言，我期待它能夠在知識的廣度和深度上都達到一定的水準。廣度上，我希望它能夠涵蓋當前智能優化領域主流的算法和技術，包括但不限於元啓發式算法、演化計算、群體智能等。深度上，對於每一個算法，我希望能夠有深入的理論分析，包括其數學模型、算法流程、收斂性證明以及復雜度分析。我非常關注算法的數學基礎，因為這有助於我們理解算法的本質，並能在此基礎上進行創新。例如，我對書中關於不同算法的參數敏感性分析和魯棒性評估的內容非常期待。在實際應用中，算法的性能往往受到參數設置的影響，理解這些影響，有助於我們更好地調優算法。此外，如果書中能夠探討一些智能優化方法與機器學習、深度學習的融閤，那將是極具前瞻性的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，恰逢智能技術飛速發展的時代，我個人認為它的重要性不言而喻。我希望這本書能夠清晰地闡述智能優化方法在現代工程領域的核心地位，並展示其在解決日益復雜和大規模問題中的強大能力。我希望書中能夠包含一些算法的僞代碼，以便讀者能夠更容易地將其轉化為實際的代碼實現。對於算法的評估和比較，我期待書中能夠提供一些標準化的測試函數和評估指標，幫助我們客觀地衡量不同算法的性能。此外，我非常關注算法的並行化和分布式計算方麵的內容。在處理大數據和復雜模型時，如何利用多核處理器或分布式計算環境來加速優化過程，是提高效率的關鍵。如果書中能夠介紹相關的技術和策略，那將非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東支持京東

評分☆☆☆☆☆

3.2.4 解空間與編碼空間的轉換

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參考文獻

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3.2.2 構成要素

評分☆☆☆☆☆

於善待“差生”，寬容“差生”。

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問題與思考

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是正版，內容講解詳細。物美價廉。

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係統的同時又有詳有略。正在學習研究中

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4.2.3 初