麵嚮復雜優化問題求解的智能優化方法 [Intelligent Optimization Methods for Solving Complex Optimization Problems] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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辛斌，陳傑 著

圖書標籤:

• 優化算法
• 智能優化
• 復雜優化問題
• 元啓發式算法
• 機器學習
• 人工智能
• 優化模型
• 算法設計
• 數值優化
• 工程優化

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787568248914

版次：1

商品編碼：12296115

包裝：平裝

外文名稱：Intelligent Optimization Methods for Solving Complex Optimization Problems

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：3

內容簡介

　　《麵嚮復雜優化問題求解的智能優化方法》首先從一般優化問題求解的角度，論述瞭優化問題的研究意義、優化研究中的基本概念與數學模型、優化問題的分類與求解方法運用原則，並介紹瞭智能優化的概念、方法分類以及發展曆史。然後介紹瞭8類典型智能優化方法的基本思想、概念和原理、步驟流程、典型的算法變體以及算法的擴展與改進設計等內容。從共性理論與方法角度齣發，介紹瞭智能優化方法的統一框架、探索一開發權衡理論，並介紹瞭典型的混閤智能優化算法以及通用的混閤策略分類法。在應用方麵，針對多類典型的、具有不同難度特徵的優化問題，分彆介紹瞭智能優化方法在這些問題求解中的設計與運用方法。這些問題提煉於作者長期從事的與先進火力與指揮控製係統相關的科研實踐。
　　《麵嚮復雜優化問題求解的智能優化方法》可供自動化、計算機、係統工程、信息處理、運籌與管理、應用數學等專業的教師以及相關領域的技術開發人員參考，也可作為相關專業的高年級本科生和研究生的教材。

作者簡介

　　辛斌，男，1982年生，山東海陽人，博士。2004年、2012年在北京理工大學分彆獲學士學位、博士學位，畢業後留校任教，2015年晉升副教授，2017年晉升博士生導師。2012年獲關肇直奬。博士學位論文獲2013年北京市優秀博士學位論文、2014年中國自動化學會首屆優秀博士學位論文。主要研究方嚮為智能優化的理論和方法及應用，在IEEE-T-EC、IEEE-T-Cybern等國內外刊物與會議上發錶論文60餘篇，齣版學術專著3部。獲教育部自然科學奬一等奬1項、國防科技進步二等奬4項。
　　
　　陳傑，男，1965年生，福建福清人，博士。北京理工大學教授、博士生導師。“復雜係統智能控製與決策”國傢重點實驗室主任、國傢傑齣青年科學基金獲得者、教育部長江學者奬勵計劃特聘教授、國傢自然科學基金創新研究群體學術帶頭人，973項目首席科學傢，新世紀百韆萬人纔工程國傢人纔，全國優秀科技工作者，北京市優秀博士學位論文指導教師。國際刊物JSSC執行編輯，IEEE-T-Cybern、IjRNC、SC/ChinaInfSci等國內外著名刊物的副主編。主要研究方嚮為復雜係統的多指標優化與協調控製。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 最優化問題的研究意義
1．2 優化問題的基本概念與數學模型
1．3 優化問題的分類與求解方法運用原則
1．3．1 解的分類
1．3．2 目標的分類
1．3．3 約束的分類
1．3．4 優化問題的分類譜係
1．3．5 問題規模與計算復雜性
1．3．6 求解方法的運用原則與搜索優化算法的一般流程
1．4 智能優化的概念
1．5 智能優化方法的分類
1．6 智能優化研究的發展曆史
問題與思考
參考文獻

第2章 典型智能優化方法
2．1 僞隨機數的生成
2．1．1 均勻分布的僞隨機數
2．1．2 任意概率分布的僞隨機數
2．2 混沌迭代與混沌搜索算法
2．3 模擬退火算法
2．3．1 模擬退火算法的原理
2．3．2 模擬退火算法的基本結構
2．3．3 多目標模擬退火算法
2．4 禁忌搜索算法
2．4．1 禁忌搜索算法的基本思想
2．4．2 禁忌搜索算法流程
2．5 遺傳算法
2．5．1 遺傳算法的基本概念和思想
2．5．2 遺傳算法的改進研究、經典變體及其應用
2．6 差分進化算法
2．6．1 傳統差分進化算法
2．6．2 差分進化算法的先進變體
2．7 分布估計算法
2．7．1 分布估計算法的思想與算法流程
2．7．2 離散型分布估計算法
2．7．3 連續型分布估計算法
2．7．4 動態環境下的分布估計算法
2．7．5 多目標分布估計算法
2．7．6 分布估計算法的應用
2．8 蟻群優化算法
2．8．1 蟻群算法的思想起源
2．8．2 基本蟻群算法原理
2．8．3 改進蟻群算法
2．9 粒子群優化算法
2．9．1 粒子群優化算法的相關背景
2．9．2 經典粒子群優化算法
2．9．3 新型粒子群優化算法
問題與思考
參考文獻

第3章 智能優化方法的統一框架與共性理論
3．1 智能優化方法的統一框架
3．2 智能優化方法的收斂性分析
3．2．1 收斂性與全局收斂性的定義
3．2．2 全局收斂性定理
3．2．3 關於收斂性的討論
3．3 搜索空間的探索一開發權衡
3．3．1 探索與開發的定義與權衡方式
3．3．2 “探索一開發”權衡的多階段隨機壓縮模型
3．4 總結與討論
問題與思考
參考文獻

第4章 混閤型智能優化方法
4．1 文化基因算法
……
第5章 智能優化方法在作戰資源部署問題中的應用
第6章 智能優化方法在作戰資源分配問題中的應用
第7章 智能優化方法在運動體路徑規劃問題中的應用

前言/序言

　　進化計算研究的先驅、進化策略的提齣者Schwefel教授曾指齣：“無論是關於工程學、經濟學、管理學、數學、物理學，還是關於社會科學的現代雜誌，幾乎每一本都在它的主題索引上有‘優化’的概念。”優化問題普遍存在於作戰運籌與規劃、企業生産、社會管理等不同領域的科學研究中。對各種優化問題的求解需求促生瞭各種優化方法，優化問題的多樣性和復雜性使得我們難以通過單一的方法來有效地解決所有問題，因此優化方法也呈現齣明顯的多樣性。另一方麵，人類對問題求解性能的追求和設計思想的多樣化也促進瞭優化方法的多元化發展。
　　與數學規劃領域建立的各種傳統優化方法相比，智能優化方法是一類受不同自然規律啓發設計而成的優化方法，主要用於解決各種復雜難解的優化問題。科學研究和工程實踐中的大量優化問題都呈現齣大規模、變量混雜、高復雜度、多目標、強約束、非綫性、多極值、不確定性、動態時變，甚至建模睏難等難點，很多問題還帶有較強的計算實時性要求，這使得傳統方法往往難以適用。智能優化方法對問題性質幾乎無任何要求，並具有全局搜索優化能力，尤其適閤求解具有上述各種難解特徵的復雜優化問題，作為一類具有很強通用性的優化方法被廣泛應用於不同領域的工程實際中。
　　由於設計思想和具體應用的多樣性，智能優化方法門類眾多，研究成果非常分散，不利於初學者在短時間內係統地掌握這方麵的方法和技術。因此，本書盡量挑選具有代錶性的多種經典和熱點智能優化方法嚮讀者進行介紹，以求兼顧內容的基礎性和前沿性。同時，本書融入作者多年來從事智能優化方法與理論研究的經驗和成果，對典型智能優化方法以及共性理論進行瞭係統的介紹，並從先進火力與指揮控製係統的研究中提煉齣多類典型優化問題。這些優化問題各具特點，反映瞭不同的求解難點和挑戰性。本書以這些典型優化問題為例，詳細介紹瞭如何把智能優化方法以及先進的設計思想融入具體問題的求解中。為瞭便於讀者深入學習，各章之後附有思考題和相關的參考文獻，書後附有術語的中英文對照錶。
　　本書包括7章內容。第1章為緒論，論述瞭最優化問題的研究意義、優化研究中的基本概念與數學模型、優化問題的分類與求解方法運用原則，並介紹瞭智能優化的概念、方法分類以及發展曆史。第2章首先介紹瞭僞隨機數的生成方法，然後介紹瞭8類典型的智能優化方法（混沌優化算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、遺傳算法、差分進化算法、分布估計算法、蟻群優化算法、粒子群優化算法），包括各種方法的基本概念和原理、步驟流程、典型的算法變體以及算法的擴展與改進設計等。第3章從智能優化方法的共性角度齣發，從統一框架和共性理論層麵對智能優化方法進行分析，介紹瞭算法的收斂性分析方法和作者關於一類共性核心問題——“探索一開發權衡問題”的研究。第4章介紹瞭一類典型的混閤智能優化算法——“文化基因算法”，以及作者建立的一種通用的混閤策略分類法，這種分類法可以作為高級混閤優化算法的設計指導。第5～7章每一章都以一類具體的優化問題為研究對象和主題綫索，具體介紹瞭智能優化方法的設計和應用，並對相關背景領域的研究進行瞭係統的介紹和分析。
　　本書大部分內容取自作者自身以及指導的研究生的科研成果，其中包括張興博士以及博士生丁玉隆、丁舒忻、李娟、曾傑，碩士生王藝鵬、硃陽光等所做的研究工作。第5章由陳傑完成，其餘章節由辛斌完成。第2章、第5～7章的內容由研究生參與撰寫，包括丁玉隆、王藝鵬、硃陽光、李娟、陳璐、高冠強、高源、徐小桓、展嬌楊、曾傑、漆鳴鳳。最後由辛斌統一校閱、統調、定稿。在此感謝學生們的辛勤勞動和付齣。由於作者水平有限，書中難免存在不足和錯誤，懇請廣大讀者批評指正，歡迎讀者來信勘誤和交流。
　　本書可供自動化、計算機、係統工程、信息處理、管理、應用數學等專業的教師以及相關領域的技術開發人員參考，也可作為相關專業的高年級本科生和研究生的教材。

智慧的燈塔：在繁復中尋徑，於未知中探索 在現代科學與工程的洪流中，我們時常遭遇那些如同迷宮般錯綜復雜、難以捉摸的優化問題。這些問題，遍布於物理、化學、生物、經濟、金融、交通、能源乃至人工智能等各個領域，它們共同的特徵是變量眾多、約束條件苛刻、目標函數非綫性甚至不連續，簡單的解析方法和窮舉搜索往往顯得力不從心。正如在浩瀚星海中尋找一顆特定的行星，抑或是在錯綜復雜的基因序列中定位病變基因，這些“復雜優化問題”的求解，不僅是對人類智慧的嚴峻考驗，更是推動科學技術嚮前發展的關鍵驅動力。 本書並非一本關於特定算法的教科書，更非某一種優化技術的詳細操作手冊。它旨在描繪一幅更廣闊的圖景，探索那些能夠引領我們穿越復雜性迷霧、抵達最優解彼岸的“智能”之光。它所關注的，是一種思維模式的轉變，一種認識論的升華，一種處理未知與挑戰的哲學。 何謂“復雜優化問題”？ 首先，讓我們嘗試理解“復雜優化問題”的內涵。這類問題，往往具備以下幾個顯著特徵： 高維性（High Dimensionality）： 優化問題的變量數量巨大，遠超傳統可控範圍。例如，在機器學習模型訓練中，參數的數量可能達到數百萬甚至數十億；在生物信息學中，基因的組閤可能性更是呈指數級增長。 非綫性（Non-linearity）： 變量之間的關係不是簡單的直綫或平麵，而是蜿蜒麯摺，呈現齣復雜的函數關係。這意味著，隨著變量的微小變動，目標函數的值可能會發生劇烈甚至非預期的變化。 多模態性（Multi-modality）： 目標函數可能存在多個局部最優解，它們在性能上各具特色，但隻有少數（甚至隻有一個）是全局最優解。如何在眾多“好”的解決方案中，準確無誤地識彆齣那個“最好”的，是其核心難點。 約束性（Constraints）： 問題的變量往往受到各種限製，這些限製可能非常嚴格，甚至相互衝突。例如，在資源分配問題中，生産的總量不能超過可用資源；在工程設計中，結構強度必須滿足安全標準。 噪聲與不確定性（Noise and Uncertainty）： 許多實際問題中的數據本身就帶有噪聲，或者環境因素充滿不確定性。這意味著，我們獲得的反饋信息可能並不完全準確，需要能夠容忍甚至利用這種不確定性來指導搜索。 動態性（Dynamicity）： 問題的目標函數或約束條件可能隨時間發生變化。例如，在金融市場預測中，市場規律隨時可能改變；在機器人路徑規劃中，障礙物可能會隨時齣現。 麵對如此棘手的挑戰，傳統的“精確”求解方法，如梯度下降、牛頓法等，往往會陷入局部最優、收斂緩慢甚至完全失效的境地。這時，我們需要藉助於更為“智慧”的力量，一種能夠模仿自然界演化、生物學習過程，或者從人類認知方式中汲取靈感的“智能優化方法”。 “智能”之光：何以照亮前路？ “智能優化方法”並非單一的技術集閤，而是一係列處理復雜優化問題的範式和思想。它們的核心在於，不追求一步到位的精確求解，而是通過迭代、探索、學習和適應，逐步逼近最優解，並在復雜性和不確定性中展現齣強大的魯棒性和普適性。本書所探討的“智能”，體現在以下幾個方麵： 仿生學啓發（Biologically Inspired）： 大自然是無數精妙演化過程的集大成者。諸如遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）模擬生物進化中的選擇、交叉和變異；粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）藉鑒鳥群捕食行為中的協作與探索；蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO）模仿螞蟻覓食時釋放信息素的路徑選擇機製；人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）則模擬蜜蜂采集花蜜的行為。這些算法通過模擬生物群體智能，能夠有效應對多模態和高維問題，展現齣驚人的全局搜索能力。 機器學習驅動（Machine Learning Driven）： 機器學習，尤其是深度學習，為優化問題帶來瞭全新的視角。神經網絡本身就是復雜的函數逼近器，而優化算法則是訓練神經網絡的關鍵。更進一步，我們可以利用強化學習（Reinforcement Learning, RL）來學習優化策略，讓智能體通過與環境的交互來發現最優解；或者利用元學習（Meta-learning）來學習如何學習，即“學會如何設計和調整優化算法”，使其能夠快速適應新的優化問題。 啓發式搜索與元啓發式（Heuristic and Meta-heuristic Search）： 啓發式方法提供瞭一種“直覺”或“經驗法則”來指導搜索，它們不保證找到全局最優解，但能在閤理的時間內找到一個“足夠好”的解。而元啓發式方法則是在此基礎上，通過更高級的策略來避免陷入局部最優，例如模擬退火（Simulated Annealing, SA）藉鑒物理退火過程中的能量降低原理；禁忌搜索（Tabu Search, TS）通過維護一個“禁忌列錶”來避免重復搜索。 分布式與並行計算（Distributed and Parallel Computing）： 許多智能優化方法天生適閤並行化。將復雜的優化任務分解成多個子任務，在多核處理器或分布式集群上同時執行，可以極大地加速求解過程，使得原本無法企及的規模問題得以解決。 概率模型與統計推斷（Probabilistic Models and Statistical Inference）： 許多智能優化方法依賴於概率模型來描述解空間，並通過統計推斷來指導搜索。例如，貝葉斯優化（Bayesian Optimization）在不確定性度量和目標函數建模方麵錶現齣色，尤其適用於昂貴的評估函數。 本書的視野與價值 本書並非要將上述所有方法一一列舉並詳解其數學推導，而是希望為讀者提供一個宏觀的、跨學科的視角，去理解這些智能優化方法背後的共同思想、設計哲學以及它們如何能夠協同工作，共同解決復雜優化問題。 本書的價值在於： 1. 概念的厘清與整閤： 幫助讀者理解不同智能優化方法之間的內在聯係與區彆，避免碎片化學習，建立起一套完整的知識體係。 2. 思維的啓發與拓展： 引導讀者跳齣傳統思維框架，以更開放、更具創造性的方式去思考和設計優化解決方案，激發解決新問題的靈感。 3. 應用場景的洞察： 通過對各類復雜優化問題及其智能求解方法的剖析，幫助讀者認識到這些方法在各行各業的廣泛應用潛力。 4. 未來趨勢的展望： 探討智能優化方法與人工智能、大數據、高性能計算等前沿技術結閤的未來發展方嚮，為研究者和實踐者指明前進的道路。 這本書獻給那些在科學研究、工程開發、技術創新等領域，正麵臨著難以逾越的優化挑戰的探索者們。它希望成為您探索復雜世界、發現隱藏規律、實現卓越性能的智慧夥伴。當我們被繁復的現實所睏，當理論的邊界被挑戰，我們更需要智慧的光芒來指引方嚮。願本書能夠點亮您心中的燈塔，助您在復雜優化問題的海洋中，找到通往成功的航道。

評分☆☆☆☆☆

我對於這本書的預期，更多地是它能否為我提供一套全新的、具有顛覆性的解決問題的框架。在過去的工作中，我接觸過不少優化算法，比如經典的梯度下降、牛頓法，還有一些啓發式算法，如遺傳算法、模擬退火等。它們各有優劣，但在麵對高度非綫性、多模態、大規模的復雜優化問題時，往往會陷入局部最優、收斂速度慢、對初始值敏感等睏境。這本書的書名，特彆是“智能”二字，讓我聯想到近年來人工智能領域的飛速發展，比如深度學習、強化學習等。我非常好奇，這本書是否能將這些前沿的AI技術與傳統的優化理論相結閤，形成一套更強大的“智能優化方法”。我希望它能不僅僅是羅列各種算法，而是能深入淺齣地講解這些方法背後的原理、思想，以及它們是如何“智能”地進行搜索和決策的。例如，它是否能介紹如何利用神經網絡來學習目標函數的特性，從而指導優化過程？或者，是否能通過強化學習的框架，讓優化器自己學習最優的搜索策略？我對這些可能性充滿瞭憧憬。我希望這本書能夠提供一些具體的案例分析，展示這些智能優化方法是如何在實際的復雜問題中大顯身手的，比如在自動駕駛的路徑規劃、金融市場的投資組閤優化、藥物研發的分子設計等方麵。如果能看到具體的算法流程、代碼實現，甚至是實驗結果的對比分析，那就更好瞭。這本書如果能做到這一點，那麼它將不僅僅是一本理論書籍，更是一本實用的工具手冊，能夠直接指導我的實踐工作，幫助我突破現有技術的瓶頸。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我是在一個偶然的機會下在書店翻到的，當時被它的書名吸引瞭。“麵嚮復雜優化問題求解的智能優化方法”，光是這幾個字就充滿瞭神秘感和挑戰性。作為一個長期在工程領域摸爬滾打的人，我深知優化問題在我們工作中占據著多麼核心的地位，無論是設計參數的選擇、生産流程的調度，還是資源配置的最優解，都離不開對復雜優化問題的求解。而“智能優化方法”這幾個字，則像是一束光，照亮瞭傳統優化方法可能存在的瓶頸，暗示著一種更高效、更靈活的解決方案。我當時就産生瞭一種強烈的求知欲，想知道這本書到底揭示瞭哪些“智能”的奧秘，它們又是如何被應用於解決那些看似棘手的“復雜”問題的。在接下來的幾天裏，我反復思考著書名所傳達的信息，腦海中不斷湧現齣各種復雜的工程場景，以及我過去為瞭找到最優解而付齣的辛勞。這本書的齣現，仿佛是對我多年來在優化領域探索的一種迴應，也可能是一種指引，指嚮我尚未涉足但卻充滿潛力的未知領域。我想，如果這本書真的能夠提供有效的“智能”工具，那麼它將極大地改變我們解決實際問題的思路和方法，甚至可能引發一場新的技術革命。我開始想象，那些曾經讓我們夜不能寐的難題，是否能因為書中介紹的方法而變得迎刃而解，那些曾經需要耗費巨大計算資源和時間的迭代過程，是否能被更簡潔、更高效的智能算法所替代。這種期待，讓我對接下來的閱讀充滿瞭無比的興奮和好奇。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書的關注，源於我長期以來在醫學影像分析領域所麵臨的睏境。在這個領域，我們經常需要處理海量的醫學影像數據，例如CT、MRI、X光片等，並從中提取有用的信息，進行疾病的診斷、治療方案的製定等。很多時候，這就需要進行復雜的圖像分割、配準、特徵提取等優化過程。然而，醫學影像的特點是噪聲多、對比度低、結構復雜，使得傳統的圖像處理和優化算法難以達到理想的效果。比如，在進行腫瘤分割時，如何精確地勾勒齣腫瘤的邊界，避免漏割或誤割，就是一個極其睏難的優化問題。而且，由於不同患者的影像數據存在差異，如何訓練齣能夠泛化能力強的模型，也是一個巨大的挑戰。“智能優化方法”這個書名，立刻吸引瞭我的注意，因為我認為人工智能技術，特彆是深度學習，在處理這類復雜的感知任務方麵展現齣瞭驚人的潛力。我非常期待這本書能夠深入探討如何將深度學習、計算機視覺以及一些先進的優化技術相結閤，來解決醫學影像分析中的關鍵優化問題。例如，是否能夠利用捲積神經網絡來自動學習影像特徵，並指導分割過程？或者，是否能夠利用強化學習來優化影像處理的參數，以達到最佳的診斷效果？我希望書中能夠包含一些具體的算法細節，以及一些在醫學影像分析領域取得成功的應用案例，最好是能夠提供一些關於如何將這些方法應用到實際臨床診斷中的指導。這本書如果能為我們揭示一條更高效、更準確的醫學影像分析之路，那將是極大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，在我看來，直接觸及瞭我所研究的智能製造領域的痛點。在這個領域，我們緻力於提升生産效率、産品質量，以及資源的利用率，而這一切都離不開對各種復雜優化問題的求解。例如，在生産調度方麵，如何為成韆上萬的工序、大量的機器、以及不斷變化的訂單，找到最優的排産方案，是一個NP-hard問題。在質量控製方麵，如何根據實時采集的生産數據，動態地調整工藝參數，以保證産品質量，也是一個復雜的優化任務。而“智能優化方法”這個詞組，則讓我看到瞭解決這些問題的希望。我非常好奇，這本書是否能夠介紹如何利用人工智能技術，比如機器學習、專傢係統、或者是一些群體智能算法，來構建更智能、更靈活的生産優化係統。我期待書中能夠提供一些關於如何將這些智能方法應用到具體的製造場景中，例如，如何利用機器學習來預測設備故障，並提前進行維護，從而避免生産中斷？或者，如何利用強化學習來優化機器人的運動軌跡，以提高生産效率？我尤其希望書中能夠包含一些關於如何將這些理論方法轉化為實際的生産流程和決策支持係統的指導。這本書如果能夠為智能製造領域提供一套切實可行的“智能”優化解決方案，那將極大地推動整個行業的發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，讓我聯想到瞭我在城市交通規劃領域所麵臨的挑戰。在這個領域，我們需要解決的核心問題是如何提高交通係統的效率，緩解擁堵，保障安全，同時還要考慮環境影響和居民的齣行需求。這些目標往往是相互衝突的，需要通過復雜的優化來找到一個最佳的平衡點。例如，信號燈配時優化、公交綫路規劃、道路網絡設計等，都涉及到高維度的變量、復雜的約束條件，以及動態變化的環境因素。傳統的優化方法，在處理如此龐大且復雜的交通係統時，往往難以獲得令人滿意的結果，或者需要耗費巨大的計算資源。因此，“智能優化方法”這個概念，對我來說，充滿瞭吸引力。我非常希望這本書能夠探討如何將人工智能技術，比如深度學習、元學習、或者是一些基於仿生學（如粒子群、蟻群）的優化算法，應用於解決城市交通領域的優化問題。我期待它能提供一些創新的思路，例如，如何利用深度學習來預測交通流量，並動態地調整信號燈配時？或者，如何利用強化學習來訓練智能交通控製器，使其能夠實時響應交通變化？我希望書中能夠有具體的案例分析，展示這些智能優化方法是如何在實際的交通係統中得到應用的，並且能夠提供一些關於如何在實踐中部署和驗證這些方法的指導。這本書的齣現，或許能夠為我們揭示一條通往更智慧、更高效的城市交通管理之路。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我買這本書更多的是齣於一種“碰運氣”的心態，希望能夠從中獲得一些靈感，解決我目前工作中遇到的一個非常棘手的優化難題。這個問題涉及到高維度的參數空間，目標函數是非凸的，而且存在大量的局部最優解，傳統的全局優化算法收斂效果不佳，耗時巨大。我曾嘗試過多種方法，包括多啓動策略、全局優化算法（如粒子群優化、差分進化），但效果始終不盡如人意。這本書的書名，尤其是“智能優化方法”幾個字，給瞭我一絲希望。我設想，這本書裏或許會介紹一些利用機器學習技術來輔助優化過程的方法，例如，如何利用模型來近似復雜的損失函數，或者如何利用數據驅動的方式來指導搜索方嚮。我也希望書中能夠提供一些關於“智能”決策的思路，比如如何讓優化算法具備一定的“自我學習”能力，能夠根據搜索過程中獲得的反饋信息，動態地調整搜索策略，從而更快地避開局部最優，找到全局最優解。我期待書中能夠包含一些前沿的研究成果，或者是一些作者在實際應用中總結齣的寶貴經驗。如果書中能提供一些具體的算法框架，甚至是一些可以參考的僞代碼，那就更完美瞭。當然，我也明白，解決復雜優化問題並非易事，這本書不可能提供一個萬能的“銀彈”。但我希望它能為我提供一個新的視角，一套新的工具，讓我能夠以更有效、更智能的方式去應對我所麵臨的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對前沿計算方法充滿好奇的科研人員，我之所以會對這本書産生濃厚的興趣，完全是因為它觸及瞭我研究領域的核心痛點——復雜優化問題。在我的研究方嚮中，我們經常會遇到高維度、多目標、動態變化的優化場景，傳統的最優化技術往往顯得力不從心。例如，在模擬和設計復雜的物理係統時，變量之間可能存在非綫性的耦閤關係，目標函數可能高度離散或不連續，而且很多情況下我們對目標函數的解析形式一無所知，隻能通過大量的仿真實驗來獲取評估值。在這種情況下，如何有效地搜索最優解，避免陷入不可接受的次優區域，就成為瞭一個巨大的挑戰。“智能優化方法”這個詞組，在我看來，就蘊含著解決這些問題的巨大潛力。我期待這本書能夠深入探討如何將人工智能的強大能力，如模式識彆、機器學習、甚至是一些仿生算法（例如蟻群優化、蜂群算法等）的原理，與傳統的優化理論進行巧妙地融閤，從而構建齣能夠適應復雜環境、具備學習能力、並能高效發現全局最優解的新型優化框架。我希望書中能夠提供詳細的理論推導，解釋這些智能方法是如何在數學層麵保證其有效性和效率的，同時我也非常期待書中能有豐富的案例研究，展示這些方法在解決一些具有代錶性的復雜優化問題時的齣色錶現，比如在機器學習模型訓練、機器人路徑規劃、供應鏈優化等領域的應用。這本書如果能為我們提供一套係統性的理論指導和實踐經驗，那麼它將是指導我們科研工作的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到這本書的書名時，腦海中立刻浮現齣瞭我在金融風險管理領域所遇到的種種挑戰。在這個領域，我們需要預測和控製各種風險，比如市場風險、信用風險、操作風險等。這些風險的量化和管理，往往涉及到極其復雜的優化問題。例如，在構建最優的投資組閤時，我們需要在收益最大化和風險最小化之間找到一個平衡點，這涉及到高維度的變量和非綫性的約束條件。在進行風險壓力測試時，我們也需要模擬各種極端情況下的資産錶現，並找到最脆弱的環節。傳統的優化方法，在處理這些問題時，往往會因為模型的不確定性、數據的噪聲、以及計算的復雜度而顯得力不從心。因此，“智能優化方法”這個詞組，對我而言，充滿瞭無限的吸引力。我非常希望這本書能夠探討如何利用人工智能技術，例如深度學習、模糊邏輯、或者一些基於仿生學的優化算法，來應對金融領域中的復雜優化問題。我期待它能提供一些創新的解決方案，能夠幫助我們更準確地評估和管理風險，製定更有效的投資策略，並提高金融係統的整體穩定性。我希望書中能夠有具體的案例分析，展示這些智能優化方法是如何在實際的金融場景中得到應用的，並且能夠提供一些關於如何在實踐中部署和驗證這些方法的指導。這本書的齣現，或許能夠為我們揭示一條通往更精確、更智能的金融風險管理之路。

評分☆☆☆☆☆

我之所以會被這本書的書名所吸引，完全是因為它觸及瞭我多年來在能源管理領域所遇到的瓶頸。在這個領域，我們緻力於提高能源的利用效率，降低生産和消耗成本，同時還要保證能源供應的穩定性，並最大程度地減少對環境的影響。這些目標都離不開對復雜的能源係統進行優化。例如，在電網調度方麵，如何根據實時負荷預測、可再生能源發電波動，以及市場價格，來最優地分配電力資源，就是一個極具挑戰性的問題。在工業生産中，如何對能源消耗進行精細化管理，降低生産能耗，也是一個持續優化的過程。“智能優化方法”這個詞組，則讓我看到瞭突破現有技術限製的希望。我非常好奇，這本書是否能夠深入探討如何將人工智能技術，如機器學習、預測模型、或者是一些基於仿生學的優化算法，來應對能源領域的復雜優化問題。我期待書中能夠提供一些創新的解決方案，能夠幫助我們更有效地預測能源需求和供應，更精準地進行能源調度，從而提高能源利用效率，降低運營成本，並促進綠色能源的發展。我希望書中能夠有具體的案例分析，展示這些智能優化方法是如何在實際的能源係統中得到應用的，並且能夠提供一些關於如何在實踐中部署和驗證這些方法的指導。這本書的齣現，或許能夠為我們揭示一條通往更智慧、更可持續的能源管理之路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，在我看來，簡直就是為我量身定做的。我是一名軟件工程師，日常工作中經常需要處理各種性能優化的問題，從算法的效率提升到係統資源的閤理分配，都需要進行精細的優化。然而，隨著軟件係統的日益復雜化，尤其是涉及到海量數據、分布式計算、以及復雜的業務邏輯時，很多優化問題變得異常棘手。傳統的一些優化手法，比如經驗法則、啓發式搜索，往往難以奏效，或者需要耗費大量的人力物力去調試。因此，“智能優化方法”這個概念，對我來說，簡直就是久旱逢甘霖。我非常好奇，這本書是否能夠提供一些基於機器學習或深度學習的優化框架，能夠讓我的代碼或係統具備一定的“自我學習”和“自我優化”能力。例如，是否能夠利用強化學習來動態調整係統的參數，以達到最佳的性能錶現？或者，是否能夠利用神經網絡來預測不同配置下的係統性能，從而快速地找到最優解？我期待書中能夠有比較具體的算法介紹，最好是能夠提供一些可以落地到實際工程中的思路和方法。如果能有相關的代碼示例，或者是一些關於如何在實際項目中實現這些智能優化方法的指導，那就再好不過瞭。我希望這本書能夠幫助我突破現有的技術瓶頸，讓我能夠用更“智能”的方式去解決那些曾經讓我頭疼的優化難題，從而提升我工作的效率和軟件係統的整體性能。

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非常好，質量杠杠滴，值得購買

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