遺傳演算法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 遺傳算法
• 優化算法
• 人工智能
• 機器學習
• 進化計算
• 算法設計
• 計算機科學
• 自然選擇
• 優化問題
• 應用研究

　　本書是以工程研究者的角度來探討遺傳演算法，並不著重遺傳演算法與大自然物種遺傳觀念間異同的探討，而是著重於遺傳演算法的理論、學習架構、相關應用…等等，透過詳細說明遺傳演算法的演化步驟以及詳細的程式虛擬碼簡介，讓讀者可以瞭解遺傳演化的相關學習流程，並更進一步的瞭解如何設計遺傳演算法。此外，本書也將遺傳演算法的相關理論以電腦模擬的方式應用於分類、時間序列分析、以及控製係統上，並比較不同遺傳演演化架構的差異。

　　本書的章節順序依照遺傳算法的架構來介紹。從遺傳演算法的理論、學習架構一直介紹到遺傳演算應用於模糊係統、類神經係統、以及模糊類神經係統，讀者可以透過這些介紹更瞭解目前遺傳演算法的趨勢。在每章的末尾都附上參考文獻以方便讀者查閱原始資料。

作者簡介

林昇甫

現職：
．國立交通大學電控係教授

學曆：
．國立師範大學數學學士、碩士
．美國馬裏蘭大學電腦科學碩士
．美國伊利諾大學香檳校區電機工程博士學位

專長：
．模糊係統
．遺傳演算法
．類神經網路
．自動化目標識彆排程
．影像處理
．影像辨識

徐永吉

現職：
．工業技術研究院
．斐陶斐榮譽會員
．人工智慧學會(TAAI)榮譽會員

學曆：
．國立交通大學電機博士

經曆：
．任職德濛資訊股份有限公司

專長：
．類神經網路
．模糊係統
．影像處理以及遺傳演算法

《仿生智能與優化理論前沿》 圖書簡介 本書深入探討瞭仿生智能領域的前沿研究與核心優化理論，聚焦於模擬自然界生物係統的復雜行為和高效決策機製，旨在構建更具魯棒性、適應性和學習能力的智能係統。全書內容涵蓋瞭從基礎的智能體行為建模到尖端的跨模態融閤算法，力求為讀者提供一個全麵而深入的理論框架與實踐指導。 第一部分：智能體行為與群體動力學基礎 本部分奠定瞭仿生智能研究的理論基石，重點闡述瞭單個智能體（Agent）如何基於局部信息做齣全局最優或次優決策，以及多個智能體之間如何通過交互形成復雜的群體智能現象。 第一章：復雜係統中的自組織現象 本章從非綫性動力學和耗散結構理論的角度審視自組織現象的本質。詳細解析瞭諸如蟻群覓食路徑選擇、鳥群飛行模式等自然現象背後的信息傳遞機製與激勵反饋迴路。重點分析瞭“湧現性”（Emergence）的數學刻畫，探討瞭如何在計算模型中精確地模擬和量化這種自下而上的復雜行為組織過程。討論瞭基於規則的有限狀態機（FSM）與基於概率的隨機過程在描述自組織過程中的優劣。 第二章：信息熵與決策不確定性處理 本章聚焦於在信息不完備環境下智能體如何進行有效決策。引入瞭香農信息熵、互信息以及相關熵的概念，用於量化係統中的不確定性程度。深入探討瞭信息論指導下的啓發式搜索策略，特彆是如何利用不確定性度量來指導探索（Exploration）與利用（Exploitation）的平衡。內容涉及貝葉斯推理在動態環境下的連續更新機製，以及如何設計最小化決策風險的評估函數。 第三章：群體協作與競爭的博弈論模型 本部分將群體智能置於博弈論的框架下進行分析。詳細介紹瞭閤作博弈（如Shapley值）和非閤作博弈（如納什均衡）在模擬多智能體係統資源分配和衝突解決中的應用。重點分析瞭進化博弈論（Evolutionary Game Theory, EGT）如何解釋群體策略的演化路徑，以及穩定策略的識彆方法。特彆關注瞭在資源有限和信息不對稱條件下的群體任務分配優化模型。 第二部分：仿生優化算法的深入解析 本部分將視角轉嚮具體的計算模型，詳細剖析瞭幾種主流仿生優化算法的內部機製、收斂特性及其在特定優化問題中的應用拓展。 第四章：粒子群優化（PSO）的改進與收斂性分析 本章對經典的粒子群優化算法進行瞭深層次的剖析。不僅迴顧瞭標準的慣性權重和認知/社會因子對搜索空間的影響，更側重於討論瞭自適應和動態調整策略的研究進展。內容涵蓋瞭局部最優陷阱的識彆與逃逸機製設計，如引入瞭基於種群密度的“群落分裂”策略和“協同波動”機製，以增強算法的全局搜索能力。此外，還包含瞭對PSO在非凸、多模態問題上收斂速度的嚴格數學論證。 第五章：蜂群算法與資源調度的優化映射 本章專門探討瞭基於蜜蜂覓食行為的優化算法。區彆於傳統的模擬，本章著重於“信息素”的物理意義在計算模型中的映射，特彆是信息素蒸發速率與反饋增強機製的精細化設計。探討瞭在動態環境和時變目標函數下，如何利用蜂群算法的分布式信息共享能力，實現對復雜網絡流、物流路徑規劃等問題的實時調度優化。引入瞭“舞蹈語言”在信息傳遞效率提升中的作用分析。 第六章：免疫係統啓發——人工免疫算法（AIC） 本章聚焦於生物免疫係統在模式識彆、異常檢測和自我修復方麵的能力，並將其轉化為計算優化模型。詳細介紹瞭親和力計算模型、剋隆選擇原理以及負選擇機製在構建分類器和異常值檢測係統中的應用。重點分析瞭AIC在處理高維特徵空間中的冗餘信息和噪聲乾擾方麵的優勢，及其在網絡安全監控和生物信息學中的實際案例。 第三部分：前沿交叉與應用拓展 本部分探討瞭仿生智能與其他先進計算範式的融閤，以及這些混閤係統在解決實際工程難題中的潛力。 第七章：深度學習與仿生機製的融閤 本章探討瞭如何將仿生係統中的自適應和魯棒性特徵嵌入到深度神經網絡結構中。討論瞭“神經突觸可塑性”模型在設計循環神經網絡（RNN）中的應用，以增強模型的長期記憶和上下文理解能力。內容還包括利用群體智能算法對深度網絡的超參數進行全局優化，以及基於生物視覺皮層（V1區）稀疏編碼原理構建的高效特徵提取網絡。 第八章：進化計算在工程優化中的魯棒性設計 本章深入探討瞭如何設計能夠在工程實踐中穩定運行的進化算法框架。重點分析瞭如何應對計算資源受限、模型不確定性和外部乾擾（如傳感器噪聲）對優化結果的影響。介紹瞭多目標優化（MOO）中的帕纍托前沿識彆技術，並結閤魯棒優化方法，構建能夠抵禦模型誤差的優化解集。涵蓋瞭結構拓撲優化和控製係統參數整定的實例分析。 第九章：量子計算與仿生智能的協同潛力 本章展望瞭量子計算對仿生優化算法帶來的範式轉變。探討瞭量子疊加態和量子糾纏如何加速傳統啓發式算法中的狀態空間搜索。重點分析瞭量子化粒子群（QPSO）和量子進化的基本框架，以及利用量子退火原理解決高復雜度組閤優化問題的潛在路徑。本章旨在激發研究者思考在後摩爾時代，如何利用量子資源提升現有仿生智能係統的計算極限。 總結 本書旨在提供一套嚴謹的理論分析工具和富有創意的算法設計思想，引導讀者超越對自然現象的簡單模仿，深入理解其背後的優化原理和信息處理機製，最終服務於構建新一代高性能、高適應性的智能計算係統。本書適閤於計算機科學、自動化工程、運籌學以及相關交叉學科的高年級本科生、研究生以及專業研究人員閱讀。

第一章　遺傳演算法簡介

1.1　緣起
1.2　遺傳演算法定義
1.3　遺傳演算法架構
1.4　本書的架構
參考文獻

第二章　遺傳演算法理論

2.1　遺傳演算法相關理論簡介
2.2　遺傳演算法
2.3　其它遺傳演算法
參考文獻

第三章　遺傳演算學習

3.1　遺傳演算法學習程序概述
3.2　染色體基因編碼
3.3　初始化染色體族群
3.4　適應函數設計
3.5　排序族群染色體
3.6　復製策略
3.7　交配策略
3.8　突變策略
3.9　基因演算法參數設計
參考文獻

第四章　遺傳模糊係統簡介

4.1　模糊係統簡介
4.2　遺傳演算法與模糊係統整閤
參考文獻

第五章　遺傳模糊係統之學習程序

5.1　調整模糊法則係統
5.2　基因調整曼特寜模糊法則係統的歸屬函數
5.3　基因調整TSK模糊法則係統的歸屬函數
參考文獻

第六章　遺傳類神經係統

6.1　遺傳類神經網路係統
6.2　遺傳模糊類神經係統
參考文獻

第七章　相關應用

7.1　分類
7.2　混沌時間序列分析
7.3　控製係統
參考文獻

评分☆☆☆☆☆

要說這本書最大的亮點，莫過於它將抽象的算法概念與生動的“生命”過程巧妙融閤。作者在《遺傳演算法及其應用》中，並沒有簡單地羅列公式和定理，而是賦予瞭算法生命，讓它在讀者眼中“活”瞭起來。通過模擬生物的進化過程，如“選擇”、“交叉”、“變異”等，將原本晦澀難懂的算法原理變得通俗易懂。我特彆喜歡書中關於“適應度函數”的描述，作者將其比作生命體在環境中生存的“競爭力”，越強的競爭力，越容易在“大自然”（即算法迭代）中繁衍下去。這種類比極大地降低瞭學習門檻，讓我這個對計算機科學不太瞭解的讀者也能夠輕鬆地理解算法的核心邏輯。書中大量的應用案例，從工程優化到金融預測，再到生物信息學，都展示瞭遺傳演算法在各個領域的廣泛應用前景，讓我看到瞭算法的無限可能。更重要的是，這本書不僅僅是教我“怎麼用”，更讓我思考“為什麼這麼用”，它引導我理解算法背後的思想，以及如何將這種思想靈活地運用到我所麵臨的實際問題中。

评分☆☆☆☆☆

我本以為這是一本純粹的技術手冊，充斥著枯燥的數學公式和復雜的代碼，但《遺傳演算法及其應用》卻齣乎意料地充滿瞭人文關懷和哲學思辨。作者在介紹遺傳演算法的起源時，巧妙地將它與達爾文的進化論聯係起來，探討瞭計算智能與自然智能的共通之處，這讓我不禁思考，我們人類的智慧，是否也蘊含著某種“自然演化”的邏輯？書中對於“適應度函數”的設計，更是一個充滿挑戰但也極具創造性的過程，它要求我們不僅僅是機械地執行指令，更要去理解問題的本質，並將其轉化為可計算的目標。我特彆喜歡作者在探討“變異”操作時所寫的這段話：“每一次微小的變異，都可能孕育著無限的可能性，正如生命的長河中，每一個微小的基因突變，都可能改變物種的未來。”這句話充滿瞭詩意，也讓我對遺傳演算法的隨機性和探索性有瞭更深的理解。這本書並沒有止步於算法本身，它更引導我們去思考算法背後的哲學意義，以及它在人工智能時代所扮演的角色。閱讀這本書的過程，與其說是學習一種技術，不如說是一次深刻的自我對話和認知升級，讓我更加敬畏生命和智慧的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

這本《遺傳演算法及其應用》簡直顛覆瞭我對算法的認知！在讀這本書之前，我總覺得算法就是一套死闆的規則，執行起來刻闆而缺乏靈活性。然而，這本書完全打破瞭我的刻闆印象。作者以一種非常生動形象的方式，將遺傳演算法的原理娓娓道來。我印象最深刻的是關於“選擇”和“交叉”的講解，作者竟然用瞭自然界生物進化的例子來比喻，比如“適者生存”的自然選擇，以及親代基因通過“交叉”組閤産生後代的新特徵。這種類比真的太絕瞭，一下子就讓我抓住瞭核心概念。書中的案例也十分豐富，涵蓋瞭路徑規劃、函數優化、機器學習等多個領域，讓我看到瞭遺傳演算法在解決實際問題上的強大威力。我尤其對其中一個關於城市交通信號燈優化的案例印象深刻，作者詳細闡述瞭如何利用遺傳演算法來模擬並找到最優的信號燈配時方案，這不僅提高瞭交通效率，還減少瞭擁堵，這簡直是智慧城市建設的典範。而且，書中對於算法的實現細節也做瞭深入的探討，提供瞭很多實用的代碼片段和僞代碼，讓我這個初學者也能躍躍欲試，嘗試著去實現自己的遺傳演算法。總而言之，這本書不僅僅是知識的灌輸，更是一種思維的啓迪，讓我學會從全新的角度去思考和解決問題。

评分☆☆☆☆☆

實話講，我之前對“演算法”這個詞有點望而卻步，總覺得它離我的生活很遙遠，是屬於少數技術專傢的領域。《遺傳演算法及其應用》這本書，卻像一位耐心而睿智的嚮導，把我帶進瞭一個全新的世界。作者的敘述風格非常接地氣，他不像那些教科書那樣，上來就是一堆專業術語，而是從一些非常生活化的例子入手，比如如何找到最省錢的購物路綫，或者如何設計一個最受歡迎的生日派對的座位錶。通過這些貼近生活的場景，我竟然輕鬆理解瞭遺傳演算法的核心思想：模擬自然選擇，通過一代代的“優勝劣汰”來找到最優解。書裏對“交叉”和“變異”的解釋，用到瞭“基因重組”、“突變”這些詞，一下子就把我帶到瞭生物學的世界，讓我感覺學習算法就像在“培育”一個最優秀的“虛擬生命”，充滿瞭樂趣。而且，書中對於算法參數的調整，也講得非常細緻，比如“種群大小”、“交叉概率”、“變異概率”等等，作者都給齣瞭清晰的解釋和建議，這對於我這樣剛入門的讀者來說，簡直是福音，讓我知道如何纔能讓我的“虛擬生命”更好地成長。

评分☆☆☆☆☆

對於那些希望深入理解人工智能背後核心驅動力的讀者，《遺傳演算法及其應用》絕對是一本不可多得的寶藏。這本書的深度和廣度都令人稱道。它不僅僅是停留在理論層麵，而是通過大量的實際應用案例，生動地展現瞭遺傳演算法解決現實世界復雜問題的能力。我尤其欣賞作者在討論“收斂性”問題時的嚴謹性，他並沒有迴避遺傳演算法可能存在的局部最優解陷阱，而是詳細分析瞭如何通過調整算法參數、引入多樣性機製等方法來提高找到全局最優解的概率。書中關於“多目標優化”的章節，讓我看到瞭遺傳演算法在處理更加復雜、相互衝突的目標時的強大錶現力，比如在産品設計中，如何在保證性能的同時降低成本，又兼顧環保要求。作者在這些案例中，不僅展示瞭算法的強大，更展現瞭一種解決問題的思維方式，一種在不確定性中尋找確定性的智慧。這本書的語言風格非常專業，但同時又保持瞭清晰的邏輯和流暢的錶達，即使是對遺傳演算法有一定基礎的讀者，也能從中獲得啓發和提升。