头脑风暴优化算法理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴亚丽，焦尚彬 著

图书标签:

• 优化算法
• 头脑风暴优化
• 智能优化
• 群智能
• 算法设计
• 工程优化
• 人工智能
• 机器学习
• 优化理论
• 应用研究

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030548047

版次：31

商品编码：12218939

包装：平装

丛书名： 智能科学技术著作丛书

开本：16开

出版时间：2017-10-01

页数：242

字数：320000

正文语种：中文

内容简介

作为一种创造性思维的高效方式，头脑风暴在经济管理、社会科学等领域已经发挥了重要的作用。《头脑风暴优化算法理论及应用》在论述头脑风暴过程的基础上，从系统建模和优化角度出发，介绍头脑风暴优化算法的理论分析、扩展算法和典型应用三方面的内容。主要包括头脑风暴优化算法的基本原理、性能分析和算法的扩展与改进策略，头脑风暴优化算法在典型优化问题(如多模态优化、多约束优化和多目标优化)上的求解策略，以及头脑风暴优化算法在电力系统环境经济调度问题、火电厂供热调度问题和热电联供系统的经济调度问题三类大规模复杂调度系统上的应用。

目录

目录
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 优化问题的基本概念 2
1.2.1 优化问题及其分类 2
1.2.2 优化算法及其分类 3
1.2.3 优化算法的研究与发展 4
1.3 智能优化算法及分类 6
1.3.1 进化类智能优化算法 6
1.3.2 机理类智能优化算法 9
1.3.3 群集类智能优化算法 13
1.4 头脑风暴优化算法的研究现状 16
1.4.1 算法操作方面的改进研究 17
1.4.2 扩展应用方面的研究 19
1.5 算法研究准则 21
1.6 本书主要内容及体系结构 22
1.7 本章小结 23
参考文献 23
第2章 从头脑风暴法到头脑风暴优化算法 33
2.1 头脑风暴法 33
2.1.1 头脑风暴法简介 33
2.1.2 头脑风暴法的基本过程 34
2.1.3 头脑风暴法的要求 35
2.1.4 头脑风暴法的激发机理 36
2.2 头脑风暴优化算法 37
2.2.1 从头脑风暴法到头脑风暴模型 38
2.2.2 头脑风暴法优化算法原理及步骤 41
2.3 头脑风暴法优化算法的仿真分析 45
2.3.1 测试函数 45
2.3.2 参数设定 45
2.3.3 仿真结果 46
2.4 头脑风暴法优化算法的参数分析 47
2.4.1 聚类个数对算法性能的影响 48
2.4.2 斜率k值对算法性能的影响 49
2.4.3 概率参数对算法性能的影响 51
2.4.4 种群大小对算法性能的影响 57
2.5 本章小结 59
参考文献 59
第3章 基于变异操作改进的头脑风暴优化算法 60
3.1 常用的变异方法及分类 60
3.1.1 随机变异 60
3.1.2 位串变异 63
3.2 基于差分变异的头脑风暴优化算法 64
3.2.1 基于差分变异的头脑风暴优化算法原理 64
3.2.2 仿真结果分析 65
3.3 基于云模型的头脑风暴优化算法 68
3.3.1 云模型概述 68
3.3.2 基于云模型的头脑风暴优化算法原理 70
3.3.3 云模型变异产生新个体的步骤 70
3.3.4 基于云模型的头脑风暴优化算法步骤 71
3.3.5 测试函数测试结果及分析 71
3.4 不同变异操作仿真结果对比分析 74
3.5 本章小结 82
参考文献 83
第4章 基于聚类操作改进的头脑风暴优化算法 84
4.1 聚类算法的分类及发展现状 84
4.1.1 传统聚类算法 84
4.1.2 现代聚类算法 88
4.2 头脑风暴优化算法中的聚类方法及其优缺点 90
4.3基 于OPTICS聚类的头脑风暴优化算法 92
4.3.1 OPTICS聚类概述 92
4.3.2 OPTICS聚类的具体步骤 92
4.3.3 仿真结果分析 95
4.4 基于目标空间的差分头脑风暴优化算法 98
4.4.1 基于目标空间的差分头脑风暴优化算法原理 98
4.4.2 仿真结果分析 100
4.5 不同聚类操作的仿真结果对比与分析 104
4.5.1 OPDBSO算法和DBSO-OS算法的寻优性能比较 104
4.5.2 OPDBSO算法和DBSO-OS算法的收敛结果对比分析 106
4.5.3 DBSO算法和CBSO算法的统计性能分析 109
4.6本章小结 112
参考文献 113
第5章 多模态头脑风暴优化算法 115
5.1 多模态问题的相关知识 115
5.1.1 多模态优化问题的数学描述 115
5.1.2 多模态优化问题的研究现状 116
5.2 自适应参数控制的多模态BSO算法的实现 118
5.2.1 收敛性操作 118
5.2.2 发散性操作 119
5.3 自适应参数控制的多模态BSO算法的性能测试与分析 120
5.3.1 测试函数 120
5.3.2 参数设置 121
5.3.3 仿真结果分析 122
5.4 本章小结 127
参考文献 128
第6章 多约束头脑风暴优化算法 130
6.1 约束优化问题的描述 130
6.1.1 约束优化问题模型 130
6.1.2 约束处理技术 130
6.1.3 约束优化问题的求解 133
6.2 头脑风暴约束优化算法 134
6.2.1 子种群的相关操作 135
6.2.2 选择变异操作 135
6.2.3 保存机制 136
6.2.4 算法的整体步骤 137
6.3 改进的头脑风暴约束优化算法 137
6.3.1 改进的选择变异操作 138
6.3.2 关键因素选取策略 138
6.3.3 改进的选择变异操作步骤 139
6.3.4 改进后的算法的整体步骤 139
6.4 头脑风暴约束优化算法的性能测试与分析 139
6.5 本章小结 149
参考文献 149
第7章 多目标头脑风暴优化算法 151
7.1 多目标问题的基本概念 151
7.1.1 多目标优化问题的数学模型及相关定义 151
7.1.2 多目标优化问题的评价指标 152
7.1.3 求解多目标优化问题的智能优化算法 154
7.2 基于决策空间的多目标头脑风暴优化算法 155
7.2.1 基于决策空间的多目标头脑风暴优化算法操作分析 155
7.2.2 简化多目标头脑风暴优化算法实现步骤 158
7.2.3 多目标头脑风暴优化算法的性能测试与分析 159
7.3 基于目标空间聚类的多目标头脑风暴优化算法 168
7.3.1 基于目标空间聚类的多目标头脑风暴优化算法原理 168
7.3.2 基于目标空间聚类的多目标头脑风暴优化算法操作分析 169
7.3.3 基于目标空间聚类的多目标头脑风暴优化算法实现步骤 170
7.3.4 基于目标空间聚类的多目标头脑风暴优化算法性能测试与分析 171
7.4本章小结 185
参考文献 185
第8章 多目标头脑风暴优化算法在电力系统环境经济调度问题上的应用 187
8.1 电力系统环境经济调度问题的数学模型 187
8.1.1 电力系统环境经济调度模型的目标函数 187
8.1.2 电力系统环境经济调度模型的约束条件 188
8.2 电力系统环境经济调度问题的研究现状 189
8.3 基于多目标头脑风暴优化算法的环境经济调度问题求解 190
8.3.1 环境经济调度问题与多目标头脑风暴优化算法的映射关系 190
8.3.2 环境经济调度问题的多目标头脑风暴优化算法流程 192
8.4 实例分析及仿真实现 193
8.4.1 6机组环境经济调度问题的仿真实现 193
8.4.2 40机组的仿真实现 196
8.5 本章小结 201
参考文献 201
第9章 头脑风暴优化算法在火电厂供热调度问题上的应用 203
9.1 火电厂供热调度问题的数学模型 203
9.1.1 火电厂供热调度模型的目标函数 203
9.1.2 火电厂供热调度模型的约束条件 204
9.2 火电厂供热调度问题的研究现状 205
9.3 基于头脑风暴优化算法的火电厂供热调度问题求解 206
9.3.1 火电厂供热调度问题与头脑风暴优化算法的映射关系 206
9.3.2 火电厂供热调度问题的头脑风暴优化算法流程 207
9.4 实例分析及仿真实现 208
9.4.1 模拟系统算例的系统参数 208
9.4.2 算法参数设置 209
9.4.3 仿真结果分析 209
9.5 本章小结 211
参考文献 212
第10章 头脑风暴优化算法在热电联供经济调度问题上的应用 214
10.1 热电联供经济调度问题的数学模型 214
10.1.1 热电联供经济调度模型的目标函数 214
10.1.2 热电联供经济调度模型的约束条件 215
10.2 热电联供经济调度问题描述 216
10.3 基于头脑风暴优化算法的热电联供经济调度问题求解 217
10.3.1 热电联供经济问题与头脑风暴优化算法的映射关系 217
10.3.2 热电联供经济调度问题的头脑风暴优化算法流程 219
10.4 案例分析及仿真实现 220
10.4.1 7机组热电联供经济调度问题的仿真实现 220
10.4.2 48机组热电联供经济调度问题的仿真实现 223
10.5 本章小结 229
参考文献 229
第11章 总结与展望 231
附录A 单目标优化基本测试函数集 233
附录B 多模态优化问题基本测试函数集 237
附录C 多目标优化问题基本测试函数集 239

优化算法在复杂系统建模与决策中的前沿进展 图书简介 本书聚焦于面向复杂系统建模与决策的优化算法前沿研究与实践应用。在当代工程、经济、管理、科学等诸多领域，我们面临的系统日益复杂，参数众多，约束繁多，传统解析方法往往力不从心。因此，发展高效、鲁棒且适应性强的优化算法，成为推动科学进步与技术创新的关键。 本书系统性地梳理了当前优化算法领域中，尤其是在处理高维、非线性、非凸、多目标等复杂问题时所展现出的最新研究成果和创新思想。全书内容紧密围绕“如何利用先进的算法框架，有效求解现实世界中的难题”这一核心目标展开。 第一部分：现代优化算法的理论基础与新范式 本部分为全书的理论基石，深入探讨了构建高效优化算法所必需的数学、计算科学基础，并引入了近年涌现出的新型优化范式。 第1章：优化问题的数学描述与分类 详细阐述了连续优化、离散优化、混合整数规划（MIP）等经典问题的严谨数学建模方法。重点分析了约束条件的性质（如凸性、光滑性）如何决定了可采用的求解策略。此外，探讨了大规模优化问题（如大数据驱动的机器学习模型训练）的特殊结构，包括稀疏性与低秩假设下的优化挑战。 第2章：确定性优化算法的最新进展 本章聚焦于利用梯度信息和结构信息进行高效求解的确定性方法。内容涵盖了加速梯度下降算法（如Nesterov加速梯度法）的理论收敛性分析，以及内点法（Interior Point Methods）在处理大规模线性与二次规划中的效率提升。特别介绍了牛顿法及其准牛顿近似（如BFGS、L-BFGS）在非线性约束优化中的应用扩展与并行化策略。 第3章：随机优化与概率建模 面对数据不确定性日益增加的现实，随机优化成为解决实际问题的核心工具。本章深入讲解了随机梯度下降（SGD）及其变体（如Adam、RMSProp）的收敛性分析，并着重探讨了如何利用方差削减技术（Variance Reduction Techniques）提高随机优化算法的效率。同时，引入了基于场景（Scenario-based）和基于样本平均逼近（Sample Average Approximation, SAA）的随机规划方法，用于量化和管理决策中的风险。 第4章：元启发式算法的演化与机制创新 本部分详细剖析了不依赖于具体问题结构信息，依靠模拟自然或社会现象的全局搜索策略。本书不仅回顾了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）等经典算法，更侧重于介绍其最新的改进版本和混合策略。具体包括： 群体智能的精细化控制： 如何通过动态调整种群规模、交叉率和变异率，以平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）之间的关系。 基于物理过程的启发式算法： 例如，模拟退火（SA）的现代变体及其在模拟退火调度问题中的应用，以及量子计算思想启发下的新型搜索机制。 基于信息共享和协同的算法设计： 探讨如何构建高效的记忆机制和信息交换网络，避免陷入局部最优。 第二部分：复杂系统中的应用与多目标决策 本部分将理论算法应用于解决实际工程和科学领域中遇到的复杂挑战，尤其关注多目标、动态环境下的决策制定。 第5章：多目标优化理论与Pareto前沿的求解 现实世界的许多决策目标往往相互冲突，如成本最小化与性能最大化。本章系统阐述了多目标优化（MOO）的基本概念，包括支配性、拥挤距离和个体多样性。详细比较了主流的MOO算法，如$epsilon$-约束法、加权和法（Weighted Sum Method）的局限性，并重点介绍基于进化计算的Pareto群生成算法，如NSGA-II和SPEA2的最新改进，以应对高维多目标空间的搜索挑战。 第6章：动态与鲁棒优化 当系统参数随时间变化或存在不确定性时，静态优化结果往往不再适用。本章引入了动态优化框架，研究如何在连续时间或离散时间步中追踪最优解。对于鲁棒优化（Robust Optimization），重点讨论了如何定义不确定性集（Uncertainty Sets），并采用保守策略确保解在所有可能情景下的可行性和性能，这在供应链管理和金融风险控制中至关重要。 第7章：组合优化与图论算法的深度结合 许多实际问题（如网络路由、资源分配）本质上是组合优化问题。本章探讨了如何将先进的启发式算法与图论的精确方法相结合。内容包括： 列生成（Column Generation）与割平面法（Cutting Plane Method）在大型MIP中的结合应用。 求解旅行商问题（TSP）和设施选址问题（Facility Location Problem）的混合策略，如何利用局部搜索快速改善基于精确松弛得到的初步解。 稀疏性约束下的网络优化，例如在网络设计中最小化连接成本的同时确保关键路径的鲁棒性。 第8章：大数据环境下的优化挑战与解决方案 在“大数据”背景下，数据的规模和速度对算法提出了极高的计算效率要求。本章聚焦于面向大规模、高维数据的优化策略： 分布式与并行优化： 探讨参数服务器（Parameter Server）架构下的优化算法设计，以及如何处理通信延迟和数据不平衡问题。 低精度计算与近似算法： 分析在有限的计算预算下，如何设计可证明误差界限的近似优化算法，以换取可接受的计算速度提升。 在线学习与优化： 介绍算法如何在接收新数据点的同时，实时调整模型参数，常用于推荐系统和实时控制。 第三部分：前沿交叉领域与未来趋势 本部分展望了优化算法与其他新兴技术交叉融合的方向，体现了该领域的前沿动态。 第9章：可解释性与公平性优化 随着优化模型在关键决策中的作用日益增强，对模型的可解释性（Explainability）和公平性（Fairness）提出了新的要求。本章讨论了如何将可解释性约束集成到优化目标函数中，例如，通过最小化模型决策的敏感性度量。同时，探讨了在资源分配和信用评分等场景下，如何通过优化技术实现对不同群体的公平待遇，例如最小化群体间误差差异的优化模型。 第10章：神经优化与强化学习中的优化 本章探讨了优化理论如何赋能和被赋能于人工智能领域的核心技术。一方面，分析了深度学习训练过程中的优化挑战，以及如何设计更具泛化能力的优化器。另一方面，深入研究了强化学习（RL）中的优化基础，特别是策略梯度法、Actor-Critic架构中的方差处理和信任域方法（Trust Region Methods），这些都是建立在经典优化理论之上的高级应用。 结论与展望 全书最后总结了当前优化算法研究的主要成就，并指出了未来发展的关键方向，如自适应学习率的理论深化、量子计算对组合优化的潜在颠覆，以及优化算法在复杂能源系统、生物信息学等前沿领域的深入拓展。本书旨在为从事算法研究、工程应用和决策科学的专业人士提供一本深入、全面且富有启发性的参考著作。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在关注一些关于集体智慧和决策科学的著作，试图理解群体协作的深层机制。这本书的名字《头脑风暴优化算法理论及应用》恰好触动了我对于“优化”这个概念的敏感神经。我很好奇，在头脑风暴这种看似随性、非线性的过程中，如何能够引入“算法”进行“优化”？我设想，这本书可能不仅仅是教你如何更好地开会，而是要告诉你，如何从一个科学的角度，去理解头脑风暴的每一个环节，并找到可以改进的地方。比如，它是否会讨论如何用数学模型来分析讨论的效率？或者如何设计一种算法来识别和剔除那些低质量的想法，从而让团队的精力聚焦在更有价值的方向上？我期待书中能提供一些切实可行的理论框架和操作方法，让我能够跳出传统的思维模式，用一种更科学、更严谨的态度去面对团队的集体思考过程。

评分☆☆☆☆☆

我对知识体系的构建和创新方法的论证一直有着浓厚的兴趣。这本书的书名《头脑风暴优化算法理论及应用》引起了我对跨学科研究的思考。我一直认为，将不同领域的理论和方法相结合，往往能够产生意想不到的创新火花。头脑风暴作为一种激发创意的技术，其核心在于信息的聚合和碰撞，而“优化算法”则代表着一种精炼、高效的处理和选择机制。我非常好奇，作者是如何将这两个看似毫不相关的概念融合在一起的。我期待书中能够深入探讨，例如，算法在头脑风暴的初期，如何帮助收集和整理海量的原始想法；在中期，如何通过算法来评估想法的潜在价值，并进行有效的组合；在后期，又如何利用算法来协助做出最优决策。我希望这本书能提供一套具有高度理论深度和实践价值的体系，让我能够从根本上理解并掌握如何对头脑风暴进行科学的优化。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对人工智能和算法应用感兴趣的读者，尤其关注它们在非传统领域的创新实践。这本书的标题《头脑风暴优化算法理论及应用》让我立刻产生了极大的兴趣。我一直在思考，如何将那些在工程、金融等领域大放异彩的优化算法，引入到更具人文色彩、更依赖直觉和创造力的场景中。头脑风暴本身就是一个极具挑战性的过程，充满了不确定性和主观性，用算法来对其进行“优化”，这本身就是一个极具吸引力的研究方向。我非常期待书中能够阐述清楚，究竟是如何将算法的数学模型和逻辑应用于头脑风暴的各个环节，例如如何设计算法来引导讨论方向、如何量化和评估想法的价值、如何通过算法来打破思维定势，从而产生更具创新性的解决方案。我希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我看到算法的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名经常需要组织和参与各种创意会议的从业者，我深知一个高效的头脑风暴过程对项目成功的重要性。市面上关于创意和思考的书籍不少，但很多都停留在经验分享或者技巧罗列的层面，缺乏系统性的理论指导。这本书的出现，让我眼前一亮。我猜想，它会从理论的源头出发，深入剖析头脑风暴的心理学基础、认知过程，以及可能存在的瓶颈。然后，它会引入“优化算法”的视角，这对我来说是一个全新的概念，我非常好奇它是如何将算法的严谨性与头脑风暴的灵活性结合起来的。我期待书中能够详细介绍各种优化算法在头脑风暴过程中的具体应用，比如如何通过算法来筛选、组合、评估想法，如何避免群体思维的陷阱，如何最大化信息的流动和碰撞。我希望它能提供一套循序渐进的实践指南，让我在未来的会议组织中，能够更加游刃有余，真正做到“集思广益，事半功倍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手的时候，是被它那浓厚的研究气息所吸引。封面设计简约而不失力量感，透露出一种严谨和深度。翻开扉页，一股学术的庄重感扑面而来，仿佛置身于知识的殿堂。我迫不及待地想探究其中蕴含的奥秘，特别是那些关于“头脑风暴”这个我一直觉得很有意思的概念，希望能从中找到更系统、更科学的理论支撑。我一直对如何激发创造力、如何让团队的思考效率最大化充满了好奇，而这本书的名字恰好戳中了我的痛点。我期待它能为我提供一套行之有效的框架，让我能够理解头脑风暴的本质，更重要的是，能够掌握如何将其优化，从而在实际工作和生活中取得突破性的进展。书中对“优化算法”的提及，也让我对它充满了期待，因为这意味着它不仅仅停留在概念层面，而是有具体的、可操作的方法论。我设想，它会包含大量的理论推导、模型构建，以及一些实际案例的分析，来佐证其理论的有效性。