進(jìn)化計(jì)算導(dǎo)論(第2版)
定 價(jià):118 元
- 作者:[荷] 阿戈斯頓·恩德雷·埃本(A.E.Eiben),[英] 詹姆斯·愛德華·史密斯(J.E.Smith) 著,湯健,韓紅桂 等 譯
- 出版時(shí)間:2021/1/1
- ISBN:9787118121872
- 出 版 社:國防大學(xué)出版社
- 中圖法分類:TP301.6
- 頁碼:260
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
進(jìn)化計(jì)算(EC)是基于生物演化原理(如自然選擇和基因遺傳)進(jìn)行問題求解的系列技術(shù)的總稱,被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜問題求解,覆蓋范圍從涉及國防武器裝備研制、工業(yè)過程優(yōu)化運(yùn)行和商業(yè)運(yùn)行智能決策的實(shí)際應(yīng)用問題到眾多理論領(lǐng)域的科學(xué)研究前沿難題均有涉獵。在人工智能迅猛發(fā)展的時(shí)代背景下,為加強(qiáng)國防武器裝備的設(shè)計(jì)優(yōu)化與論證研制、提高基于國防大數(shù)據(jù)的智能化分析與輔助決策水平、提升智能化新型武器裝備的作戰(zhàn)性能等均需要進(jìn)化算法作為關(guān)鍵技術(shù)給予支撐。
本書的主體內(nèi)容分為三部分,共17章。第一部分包括6章,介紹進(jìn)化計(jì)算的基礎(chǔ)知識(shí),其中:第1章是問題的提出,包括優(yōu)化、建模和仿真問題的定義,搜索問題、優(yōu)化與約束問題和著名的NP問題;第2章是進(jìn)化計(jì)算的起源,包括主要隱喻、發(fā)展簡(jiǎn)史、生物靈感以及為什么需要進(jìn)化計(jì)算;第3章是進(jìn)化算法的定義,包括解釋進(jìn)化算法是什么,介紹進(jìn)化算法的組成,并手動(dòng)推演進(jìn)化循環(huán)和介紹應(yīng)用實(shí)例,解釋自然進(jìn)化與人工進(jìn)化、全局優(yōu)化和其他搜索問題等;第4~6章詳細(xì)介紹進(jìn)化計(jì)算的表示方式、變異和重組操作,適應(yīng)度函數(shù)、選擇操作和種群管理以及流行進(jìn)化算法變種。第二部分包括3章,關(guān)注進(jìn)化計(jì)算的方法論問題,其中:第7章是進(jìn)化算法的參數(shù)和參數(shù)調(diào)整,包括進(jìn)化算法參數(shù)的種類、進(jìn)化算法和進(jìn)化算法實(shí)例的定義與區(qū)別,以及進(jìn)化算法的設(shè)計(jì)、調(diào)節(jié)、算法質(zhì)量度量和調(diào)參方法等;第8章是進(jìn)化算法的參數(shù)控制,包括參數(shù)變化實(shí)例、參數(shù)控制技術(shù)的分類和進(jìn)化算法參數(shù)變化的實(shí)例等;第9章是進(jìn)化算法的運(yùn)用,包括使用進(jìn)化算法的目的、算法的性能度量、實(shí)驗(yàn)比較的測(cè)試問題和應(yīng)用例子等。第三部分包括8章,討論進(jìn)化算法的高級(jí)技術(shù),其中:第10章是文化基因算法,包括混合進(jìn)化算法動(dòng)機(jī)、局部搜索介紹、文化基因算法結(jié)構(gòu)、自適應(yīng)文化基因算法和文化基因算法的設(shè)計(jì)問題與應(yīng)用實(shí)例;第11章是非平穩(wěn)和噪聲函數(shù)優(yōu)化,包括非平穩(wěn)問題的特性、多源不確定性的影響以及多種算法方法;第12章是多目標(biāo)進(jìn)化算法,包括多目標(biāo)優(yōu)化問題、支配解與帕累托優(yōu)化、面向多目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)化算法和應(yīng)用實(shí)例;第13章是約束處理,包括約束處理的兩種主要類型、處理方法和應(yīng)用實(shí)例;第14章是交互式進(jìn)化算法,包括交互式進(jìn)化的特性、面向交互式進(jìn)化算法挑戰(zhàn)的算法方法和應(yīng)用實(shí)例;第15章是協(xié)同進(jìn)化系統(tǒng),包括自然界中的協(xié)同、協(xié)同進(jìn)化、競(jìng)爭(zhēng)協(xié)同進(jìn)化和應(yīng)用實(shí)例等;第16章是理論,包括模式定理及其批判與最新擴(kuò)展、用于識(shí)別和組合積木塊的基因聯(lián)接、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、馬爾可夫鏈分析和無免費(fèi)午餐定理等;第17章是進(jìn)化機(jī)器人,包括進(jìn)化機(jī)器人的定義與介紹性實(shí)例、離線和在線的機(jī)器人進(jìn)化、進(jìn)化機(jī)器人的問題差異和算法差異以及進(jìn)化機(jī)器人的未來展望。
原著者A.E.Eiben教授作為多父代進(jìn)化算法的創(chuàng)立者,是歐洲進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的先驅(qū)者,享有較高國際聲譽(yù)。J.E.Smith教授是西英格蘭大學(xué)人工智能研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人,在進(jìn)化算法理論與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合等方面擁有豐碩成果。
在本書的翻譯過程中,還得到了海軍工程大學(xué)的田福慶教授、遼寧石油化工大學(xué)的叢秋梅副教授、大連海洋大學(xué)的王魏副教授、東北大學(xué)劉卓講師、從事裝備保障和質(zhì)量工作的朱紅鵑等同志的大力幫助,他們或幫助完成部分章節(jié)的素材初譯,或幫助進(jìn)行多輪的文字校對(duì)。我們一起對(duì)本書進(jìn)行反復(fù)推敲錘煉的過程,也是不斷學(xué)習(xí)和提高的過程,在此對(duì)他們的工作致以誠摯謝意!
由于譯者的知識(shí)和認(rèn)識(shí)水平有限,譯文中難免有表達(dá)不妥或較為生澀的語句,請(qǐng)各位熱心的讀者和專家不吝賜教,積極批評(píng)指正,以幫助我們改進(jìn)和提高。
第一部分 進(jìn)化計(jì)算基礎(chǔ)知識(shí)
第1章 問題的提出
1.1 優(yōu)化、建模和仿真問題
1.1.1 優(yōu)化問題
1.1.2 建模問題
1.1.3 仿真問題
1.2 搜索問題
1.3 優(yōu)化與約束滿足
1.4 著名NP問題
第2章 進(jìn)化計(jì)算:起源
2.1 主要進(jìn)化計(jì)算隱喻
2.2 發(fā)展簡(jiǎn)史
2.3 生物靈感
2.3.1 達(dá)爾文進(jìn)化論
2.3.2 遺傳學(xué)
2.3.3 結(jié)合
2.4 為什么需要進(jìn)化計(jì)算7
第3章 進(jìn)化算法:定義
3.1 進(jìn)化算法是什么?
3.2 進(jìn)化算法的組成
3.2.1 問題表示(個(gè)體定義)
3.2.2 評(píng)估函數(shù)(適應(yīng)度函數(shù))
3.2.3 種群
3.2.4 父代選擇機(jī)制
3.2.5 變異操作(突變和重組)
3.2.6 生存選擇機(jī)制(替代)
3.2.7 種群初始化
3.2.8 進(jìn)化終止條件
3.3 進(jìn)化循環(huán)的手動(dòng)推演
3.4 應(yīng)用實(shí)例
3.4.1 八皇后問題
3.4.2 背包問題
3.5 進(jìn)化算法操作
3.6 自然進(jìn)化與人工進(jìn)化
3.7 進(jìn)化計(jì)算、全局優(yōu)化和其它搜索問題
第4章 表示、突變和重組操作
4.1 表示和變異操作的角色
4.2 二進(jìn)制表示
4.2.1 二進(jìn)制表示的突變
4.2.2 二進(jìn)制表示的重組操作
4.3 整數(shù)表示
4.3.1 整數(shù)表示的突變操作
4.3.2 整數(shù)表示的重組操作
4.4 實(shí)數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)表示
4.4.1 實(shí)數(shù)表示的突變操作
4.4.2 實(shí)數(shù)表示的自我一自適應(yīng)突變操作
4.4.3 實(shí)數(shù)表示的重組操作算子
4.5 排列表示
4.5.1 排列表示的突變操作
4.5.2 排列表示的重組操作
4.6 樹形表示
4.6.1 樹形表示的突變操作
4.6.2 樹形表示的重組操作
第5章 適應(yīng)度、選擇和種群管理
5.1 種群管理模型
5.2 父代選擇
5.2.1 適應(yīng)度比例選擇
5.2.2 排序選擇
5.2.3 實(shí)現(xiàn)選擇概率
5.2.4 錦標(biāo)賽選擇
……
第二部分 進(jìn)化計(jì)算方法論問題
第三部分 進(jìn)化算法高級(jí)技術(shù)