遗传演算法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 遗传算法
• 优化算法
• 人工智能
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• 算法设计
• 计算机科学
• 自然选择
• 优化问题
• 应用研究

　　本书是以工程研究者的角度来探讨遗传演算法，并不着重遗传演算法与大自然物种遗传观念间异同的探讨，而是着重于遗传演算法的理论、学习架构、相关应用…等等，透过详细说明遗传演算法的演化步骤以及详细的程式虚拟码简介，让读者可以了解遗传演化的相关学习流程，并更进一步的了解如何设计遗传演算法。此外，本书也将遗传演算法的相关理论以电脑模拟的方式应用于分类、时间序列分析、以及控制系统上，并比较不同遗传演演化架构的差异。

　　本书的章节顺序依照遗传算法的架构来介绍。从遗传演算法的理论、学习架构一直介绍到遗传演算应用于模煳系统、类神经系统、以及模煳类神经系统，读者可以透过这些介绍更了解目前遗传演算法的趋势。在每章的末尾都附上参考文献以方便读者查阅原始资料。

作者简介

林昇甫

现职：
．国立交通大学电控系教授

学历：
．国立师范大学数学学士、硕士
．美国马里兰大学电脑科学硕士
．美国伊利诺大学香槟校区电机工程博士学位

专长：
．模煳系统
．遗传演算法
．类神经网路
．自动化目标识别排程
．影像处理
．影像辨识

徐永吉

现职：
．工业技术研究院
．斐陶斐荣誉会员
．人工智慧学会(TAAI)荣誉会员

学历：
．国立交通大学电机博士

经历：
．任职德蒙资讯股份有限公司

专长：
．类神经网路
．模煳系统
．影像处理以及遗传演算法

《仿生智能与优化理论前沿》 图书简介 本书深入探讨了仿生智能领域的前沿研究与核心优化理论，聚焦于模拟自然界生物系统的复杂行为和高效决策机制，旨在构建更具鲁棒性、适应性和学习能力的智能系统。全书内容涵盖了从基础的智能体行为建模到尖端的跨模态融合算法，力求为读者提供一个全面而深入的理论框架与实践指导。 第一部分：智能体行为与群体动力学基础 本部分奠定了仿生智能研究的理论基石，重点阐述了单个智能体（Agent）如何基于局部信息做出全局最优或次优决策，以及多个智能体之间如何通过交互形成复杂的群体智能现象。 第一章：复杂系统中的自组织现象 本章从非线性动力学和耗散结构理论的角度审视自组织现象的本质。详细解析了诸如蚁群觅食路径选择、鸟群飞行模式等自然现象背后的信息传递机制与激励反馈回路。重点分析了“涌现性”（Emergence）的数学刻画，探讨了如何在计算模型中精确地模拟和量化这种自下而上的复杂行为组织过程。讨论了基于规则的有限状态机（FSM）与基于概率的随机过程在描述自组织过程中的优劣。 第二章：信息熵与决策不确定性处理 本章聚焦于在信息不完备环境下智能体如何进行有效决策。引入了香农信息熵、互信息以及相关熵的概念，用于量化系统中的不确定性程度。深入探讨了信息论指导下的启发式搜索策略，特别是如何利用不确定性度量来指导探索（Exploration）与利用（Exploitation）的平衡。内容涉及贝叶斯推理在动态环境下的连续更新机制，以及如何设计最小化决策风险的评估函数。 第三章：群体协作与竞争的博弈论模型 本部分将群体智能置于博弈论的框架下进行分析。详细介绍了合作博弈（如Shapley值）和非合作博弈（如纳什均衡）在模拟多智能体系统资源分配和冲突解决中的应用。重点分析了进化博弈论（Evolutionary Game Theory, EGT）如何解释群体策略的演化路径，以及稳定策略的识别方法。特别关注了在资源有限和信息不对称条件下的群体任务分配优化模型。 第二部分：仿生优化算法的深入解析 本部分将视角转向具体的计算模型，详细剖析了几种主流仿生优化算法的内部机制、收敛特性及其在特定优化问题中的应用拓展。 第四章：粒子群优化（PSO）的改进与收敛性分析 本章对经典的粒子群优化算法进行了深层次的剖析。不仅回顾了标准的惯性权重和认知/社会因子对搜索空间的影响，更侧重于讨论了自适应和动态调整策略的研究进展。内容涵盖了局部最优陷阱的识别与逃逸机制设计，如引入了基于种群密度的“群落分裂”策略和“协同波动”机制，以增强算法的全局搜索能力。此外，还包含了对PSO在非凸、多模态问题上收敛速度的严格数学论证。 第五章：蜂群算法与资源调度的优化映射 本章专门探讨了基于蜜蜂觅食行为的优化算法。区别于传统的模拟，本章着重于“信息素”的物理意义在计算模型中的映射，特别是信息素蒸发速率与反馈增强机制的精细化设计。探讨了在动态环境和时变目标函数下，如何利用蜂群算法的分布式信息共享能力，实现对复杂网络流、物流路径规划等问题的实时调度优化。引入了“舞蹈语言”在信息传递效率提升中的作用分析。 第六章：免疫系统启发——人工免疫算法（AIC） 本章聚焦于生物免疫系统在模式识别、异常检测和自我修复方面的能力，并将其转化为计算优化模型。详细介绍了亲和力计算模型、克隆选择原理以及负选择机制在构建分类器和异常值检测系统中的应用。重点分析了AIC在处理高维特征空间中的冗余信息和噪声干扰方面的优势，及其在网络安全监控和生物信息学中的实际案例。 第三部分：前沿交叉与应用拓展 本部分探讨了仿生智能与其他先进计算范式的融合，以及这些混合系统在解决实际工程难题中的潜力。 第七章：深度学习与仿生机制的融合 本章探讨了如何将仿生系统中的自适应和鲁棒性特征嵌入到深度神经网络结构中。讨论了“神经突触可塑性”模型在设计循环神经网络（RNN）中的应用，以增强模型的长期记忆和上下文理解能力。内容还包括利用群体智能算法对深度网络的超参数进行全局优化，以及基于生物视觉皮层（V1区）稀疏编码原理构建的高效特征提取网络。 第八章：进化计算在工程优化中的鲁棒性设计 本章深入探讨了如何设计能够在工程实践中稳定运行的进化算法框架。重点分析了如何应对计算资源受限、模型不确定性和外部干扰（如传感器噪声）对优化结果的影响。介绍了多目标优化（MOO）中的帕累托前沿识别技术，并结合鲁棒优化方法，构建能够抵御模型误差的优化解集。涵盖了结构拓扑优化和控制系统参数整定的实例分析。 第九章：量子计算与仿生智能的协同潜力 本章展望了量子计算对仿生优化算法带来的范式转变。探讨了量子叠加态和量子纠缠如何加速传统启发式算法中的状态空间搜索。重点分析了量子化粒子群（QPSO）和量子进化的基本框架，以及利用量子退火原理解决高复杂度组合优化问题的潜在路径。本章旨在激发研究者思考在后摩尔时代，如何利用量子资源提升现有仿生智能系统的计算极限。 总结 本书旨在提供一套严谨的理论分析工具和富有创意的算法设计思想，引导读者超越对自然现象的简单模仿，深入理解其背后的优化原理和信息处理机制，最终服务于构建新一代高性能、高适应性的智能计算系统。本书适合于计算机科学、自动化工程、运筹学以及相关交叉学科的高年级本科生、研究生以及专业研究人员阅读。

第一章　遗传演算法简介

1.1　缘起
1.2　遗传演算法定义
1.3　遗传演算法架构
1.4　本书的架构
参考文献

第二章　遗传演算法理论

2.1　遗传演算法相关理论简介
2.2　遗传演算法
2.3　其它遗传演算法
参考文献

第三章　遗传演算学习

3.1　遗传演算法学习程序概述
3.2　染色体基因编码
3.3　初始化染色体族群
3.4　适应函数设计
3.5　排序族群染色体
3.6　复制策略
3.7　交配策略
3.8　突变策略
3.9　基因演算法参数设计
参考文献

第四章　遗传模煳系统简介

4.1　模煳系统简介
4.2　遗传演算法与模煳系统整合
参考文献

第五章　遗传模煳系统之学习程序

5.1　调整模煳法则系统
5.2　基因调整曼特宁模煳法则系统的归属函数
5.3　基因调整TSK模煳法则系统的归属函数
参考文献

第六章　遗传类神经系统

6.1　遗传类神经网路系统
6.2　遗传模煳类神经系统
参考文献

第七章　相关应用

7.1　分类
7.2　混沌时间序列分析
7.3　控制系统
参考文献

评分☆☆☆☆☆

实话讲，我之前对“演算法”这个词有点望而却步，总觉得它离我的生活很遥远，是属于少数技术专家的领域。《遗传演算法及其应用》这本书，却像一位耐心而睿智的向导，把我带进了一个全新的世界。作者的叙述风格非常接地气，他不像那些教科书那样，上来就是一堆专业术语，而是从一些非常生活化的例子入手，比如如何找到最省钱的购物路线，或者如何设计一个最受欢迎的生日派对的座位表。通过这些贴近生活的场景，我竟然轻松理解了遗传演算法的核心思想：模拟自然选择，通过一代代的“优胜劣汰”来找到最优解。书里对“交叉”和“变异”的解释，用到了“基因重组”、“突变”这些词，一下子就把我带到了生物学的世界，让我感觉学习算法就像在“培育”一个最优秀的“虚拟生命”，充满了乐趣。而且，书中对于算法参数的调整，也讲得非常细致，比如“种群大小”、“交叉概率”、“变异概率”等等，作者都给出了清晰的解释和建议，这对于我这样刚入门的读者来说，简直是福音，让我知道如何才能让我的“虚拟生命”更好地成长。

评分☆☆☆☆☆

我本以为这是一本纯粹的技术手册，充斥着枯燥的数学公式和复杂的代码，但《遗传演算法及其应用》却出乎意料地充满了人文关怀和哲学思辨。作者在介绍遗传演算法的起源时，巧妙地将它与达尔文的进化论联系起来，探讨了计算智能与自然智能的共通之处，这让我不禁思考，我们人类的智慧，是否也蕴含着某种“自然演化”的逻辑？书中对于“适应度函数”的设计，更是一个充满挑战但也极具创造性的过程，它要求我们不仅仅是机械地执行指令，更要去理解问题的本质，并将其转化为可计算的目标。我特别喜欢作者在探讨“变异”操作时所写的这段话：“每一次微小的变异，都可能孕育着无限的可能性，正如生命的长河中，每一个微小的基因突变，都可能改变物种的未来。”这句话充满了诗意，也让我对遗传演算法的随机性和探索性有了更深的理解。这本书并没有止步于算法本身，它更引导我们去思考算法背后的哲学意义，以及它在人工智能时代所扮演的角色。阅读这本书的过程，与其说是学习一种技术，不如说是一次深刻的自我对话和认知升级，让我更加敬畏生命和智慧的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望深入理解人工智能背后核心驱动力的读者，《遗传演算法及其应用》绝对是一本不可多得的宝藏。这本书的深度和广度都令人称道。它不仅仅是停留在理论层面，而是通过大量的实际应用案例，生动地展现了遗传演算法解决现实世界复杂问题的能力。我尤其欣赏作者在讨论“收敛性”问题时的严谨性，他并没有回避遗传演算法可能存在的局部最优解陷阱，而是详细分析了如何通过调整算法参数、引入多样性机制等方法来提高找到全局最优解的概率。书中关于“多目标优化”的章节，让我看到了遗传演算法在处理更加复杂、相互冲突的目标时的强大表现力，比如在产品设计中，如何在保证性能的同时降低成本，又兼顾环保要求。作者在这些案例中，不仅展示了算法的强大，更展现了一种解决问题的思维方式，一种在不确定性中寻找确定性的智慧。这本书的语言风格非常专业，但同时又保持了清晰的逻辑和流畅的表达，即使是对遗传演算法有一定基础的读者，也能从中获得启发和提升。

评分☆☆☆☆☆

要说这本书最大的亮点，莫过于它将抽象的算法概念与生动的“生命”过程巧妙融合。作者在《遗传演算法及其应用》中，并没有简单地罗列公式和定理，而是赋予了算法生命，让它在读者眼中“活”了起来。通过模拟生物的进化过程，如“选择”、“交叉”、“变异”等，将原本晦涩难懂的算法原理变得通俗易懂。我特别喜欢书中关于“适应度函数”的描述，作者将其比作生命体在环境中生存的“竞争力”，越强的竞争力，越容易在“大自然”（即算法迭代）中繁衍下去。这种类比极大地降低了学习门槛，让我这个对计算机科学不太了解的读者也能够轻松地理解算法的核心逻辑。书中大量的应用案例，从工程优化到金融预测，再到生物信息学，都展示了遗传演算法在各个领域的广泛应用前景，让我看到了算法的无限可能。更重要的是，这本书不仅仅是教我“怎么用”，更让我思考“为什么这么用”，它引导我理解算法背后的思想，以及如何将这种思想灵活地运用到我所面临的实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本《遗传演算法及其应用》简直颠覆了我对算法的认知！在读这本书之前，我总觉得算法就是一套死板的规则，执行起来刻板而缺乏灵活性。然而，这本书完全打破了我的刻板印象。作者以一种非常生动形象的方式，将遗传演算法的原理娓娓道来。我印象最深刻的是关于“选择”和“交叉”的讲解，作者竟然用了自然界生物进化的例子来比喻，比如“适者生存”的自然选择，以及亲代基因通过“交叉”组合产生后代的新特征。这种类比真的太绝了，一下子就让我抓住了核心概念。书中的案例也十分丰富，涵盖了路径规划、函数优化、机器学习等多个领域，让我看到了遗传演算法在解决实际问题上的强大威力。我尤其对其中一个关于城市交通信号灯优化的案例印象深刻，作者详细阐述了如何利用遗传演算法来模拟并找到最优的信号灯配时方案，这不仅提高了交通效率，还减少了拥堵，这简直是智慧城市建设的典范。而且，书中对于算法的实现细节也做了深入的探讨，提供了很多实用的代码片段和伪代码，让我这个初学者也能跃跃欲试，尝试着去实现自己的遗传演算法。总而言之，这本书不仅仅是知识的灌输，更是一种思维的启迪，让我学会从全新的角度去思考和解决问题。