遗传演算法原理与应用－活用Matlab(第五版)(附程式光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书是第一本专门讨论遗传演算法原理与应用得书，不但附有程式光碟，并有大量范例说明如何与模煳控制、类神经网路、控制系统、simulink的联结，使读者能各取所需并应用于各领域，适用于大学四年级、研究所一年级的学生。内容包括何谓演算法、怎样利用程式解问题、各方面的应用实例，并附有遗传演算法程式及范例程式。

本书特色

　　1. 本书是第一本专门讨论遗传演算法原理与应用的书，并附范例光碟，利用大量范例说明如何与模煳控制、类神经网路、控制系统、Simulink的联结，使读者能各取所需。

　　2. 使读者不但明嘹遗传演算法原理，更能明白如何将此演算法应用于各领域。
 

进阶的计算智能与优化方法探索 本书聚焦于现代计算智能领域的前沿技术，特别是那些在解决复杂、非线性优化问题中展现出强大潜力的算法框架。 本书旨在为读者提供一个深入理解和实际应用这些先进算法的全面指南，涵盖从理论基础到具体实现的全过程。 第一部分：计算智能的基础理论与模型构建 本部分首先系统地回顾了启发式搜索方法的演变历程，重点阐述了智能优化算法区别于传统确定性算法的核心优势。我们详细探讨了问题的数学建模过程，特别是如何将现实世界中的复杂约束条件转化为可供算法处理的搜索空间结构。 复杂系统建模与搜索空间分析： 深入剖析了高维、多模态搜索空间的特性，以及如何运用拓扑学和几何学概念来描述解空间的分布。讨论了可行域的定义、约束的处理策略（如惩罚函数法、可行域投影法等），并对不同类型约束（等式约束、不等式约束）对算法性能的影响进行了细致的分析。 信息素迭代与群体行为模拟： 本章详细介绍了基于群体智能的优化范式。我们不再局限于单一粒子的运动轨迹，而是深入探讨了信息素的生成、扩散、挥发与携带机制。阐述了如何设计有效的反馈机制，使得群体中的个体能够通过共享信息快速定位全局最优区域，同时保持足够的探索能力以避免陷入局部最优陷阱。探讨了信息素更新的非线性特性及其对收敛速度和稳定性的影响。 模仿自然演化的过程机理： 深入解析了生物进化论中的核心概念，如选择压力、遗传变异（突变与交叉）的数学描述。重点分析了适应度函数的构建原则，强调了适应度函数设计对算法性能的决定性作用。我们对比了不同选择策略（如锦标赛选择、等级选择、比例选择）的内在偏差和适用场景。 第二部分：特定智能优化算法的深度解析 本部分将视角转向几种在工程和科学计算中具有里程碑意义的优化算法，力求揭示其背后的数学原理和参数调优的艺术。 进化策略（Evolution Strategies, ES）的现代视角： 区别于经典遗传算法的编码方式，本章着重于连续变量优化中的ES。详细讲解了自适应协方差矩阵演化策略（CMA-ES）的核心思想，包括如何动态地估计最优搜索方向和步长。分析了学习率、学习步长（$sigma$）和转移矩阵的更新规则，以及在各向异性问题中CMA-ES的强大鲁棒性。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的改进与融合： 探讨了PSO模型中惯性权重（$w$）、个体最优（$pbest$）和社会最优（$gbest$）对粒子行为的影响。我们引入了动态调整策略，例如在线性递减或非线性递减的框架下调整$w$值，以平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）。此外，还讨论了混合PSO模型，如引入局部搜索机制或改进的拓扑结构对收敛性的改善。 模拟退火（Simulated Annealing, SA）的物理基础与时间调度： 详细阐述了退火算法与统计力学中伊辛模型（Ising Model）的对应关系。重点分析了降温计划（Cooling Schedule）的设计，包括几何降温、指数降温以及针对特定问题的定制化降温曲线。讨论了接受新解的概率函数（Metropolis准则）在不同温度下的行为表现，以及如何通过精细的调度实现高质量的解。 第三部分：混合算法设计与应用实例 算法的实用性往往体现在其适应性和组合能力上。本部分探讨了如何超越单一算法的局限，构建更强大的混合优化框架，并展示其在关键工程领域的应用。 混合智能算法（Memetic Algorithms）： 深度剖析了将局部优化技术（如牛顿法、梯度下降或局部搜索启发式方法）嵌入到全局搜索框架中的必要性和实现细节。重点分析了嵌入的频率、局部搜索的范围限制（以避免过早收敛）以及如何平衡全局探索与局部精炼。讨论了如何利用特定问题的先验知识来设计高效的局部搜索算子。 多目标优化问题的处理框架： 介绍了将单目标优化扩展到多目标优化（Multi-Objective Optimization）的挑战。详细讲解了帕累托最优的概念，并系统比较了基于支配排序的算法（如NSGA-II的拥挤距离计算）与基于线性加权和方法的优劣。讨论了如何平衡目标函数之间的冲突，以获得一个代表性的帕累托前沿解集。 应用案例的深入剖析： 本章选取了两个具有代表性的复杂应用场景进行案例研究： 1. 大规模资源调度优化： 分析如何将排班或任务分配问题转化为图论或组合优化问题，并应用混合算法来处理时间窗约束和资源容量限制。 2. 结构参数的敏感性分析与优化： 探讨如何利用智能算法来识别对系统输出影响最大的结构参数，并通过优化这些参数来提升系统的整体性能指标（如可靠性、效率等）。案例中将侧重于如何有效处理参数之间的相互依赖性。 第四部分：算法性能评估与未来展望 最后，本书关注如何科学、严谨地评估优化算法的实际性能，并展望该领域的未来发展方向。 统计学性能验证方法： 讲解了如何设计公平的基准测试环境。详细介绍了用于比较不同算法性能的统计学工具，如非参数假设检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验），以及如何解读这些检验结果，避免得出误导性的结论。强调了多次独立运行的重要性及结果的鲁棒性分析。 元启发式算法的发展趋势： 探讨了当前研究的热点方向，包括集成深度学习模型进行参数自适应、面向特定硬件（如GPU/FPGA）的并行化策略设计、以及可解释性优化（Explainable Optimization）在算法决策过程中的作用。 本书旨在提供一个严谨、实用的知识体系，帮助读者不仅仅是“使用”这些算法，而是能够“理解、设计和改进”它们，以应对日益复杂的工程优化挑战。

1、遗传演算法基本认识 1-1
1.1什么是遗传演算法？ 1-3
1.2为什么需要遗传演算法？ 1-4
1.3遗传演算法(Genetic Algorithms)简介 1-9
1.4历史 1-11

2、遗传演算法介绍 2-1
2.1数学寻优问题 2-3
2.2搜寻空间(search space) 2-5
2.3梯度法与其遭遇的困难[8] 2-6
2.4遗传法则 2-10

3、控制律与遗传演算法 3-1
3.1控制问题与控制律 3-3
3.2如何将控制律的参数与遗传演算法程式联结 3-10
3.3模煳控制设计 3-29
3.4模煳控制设计范例 3-59
3.5类神经控制设计 3-75
3.6类神经控制设计范例 3-101
3.7以C语言为主之类神经控制器与Simulink的结合 3-109
3.8马达控制设计范例 3-121

4、遗传演算法理论检讨 4-1
4.1实数遗传演算法(RGA、CGA、FPGA) 4-3
4.2线性适应函数调整(Linear fitness scaling) 4-8
4.3模式(轮廓)定理(Schema theorem) 4-13
4.4运算子(Operators)检讨 4-28
4.5格雷码(Gray codes) 4-34
4.6遗传演算法的收敛性(Convergence of GA) 4-37
4.7遗传演算法分类 4-38

5、智慧型控制与智慧型计算 5-1
5.1智慧型计算(Soft computing) 5-3
5.2专家控制(Expert control) 5-4
5.3学习控制(Learning control) 5-5
5.4智慧型控制(Intelligent control) 5-6
5.5模拟退火法(Simulated annealing) 5-8
5.6进化计算(Evolutionary computation) 5-16

6、应用范例 6-1
6.1利用类神经网路(Artificial neural networks)做系统鑑别
(System identification)及控制 6-3
6.2倒单摆及模煳逻辑控制器(Fuzzy logic controllers)的设计6-50
6.3马达及模煳逻辑控制器的设计 6-100
6.4汽车巡航速度控制(Cruise control) 6-117
6.5倒车入库(Back-track)问题 6-121
6.6倒单摆模煳逻辑控制器及监督控制器设计 6-127
6.7直流马达位置控制器设计 6-138
6.8电梯部份自动化设计(使用NN) 6-145

7、粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence)简介 7-1
7.1粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence,PSI) 7-5
7.2物群智慧(Swarm Intelligence) 7-21
7.3蚁群优化法(Ant Colony Optimization, ACO) 7-23
7.4数学优化典型问题(Mathematical optimization benchmarkproblems) 7-25
7.5PSO (粒子物群优化法)应用范例 7-36
7.6PSO函式程式撰写 7-99

附录 1 Simulink 简介 附录1-1
附录 2 模煳逻辑控制器设计 附录2-1
附录 3 寻找GA程式 附录3-1
附录 4 撰写GA程式 附录4-1
附录 5 了解GA过程 附录5-1
附录 6 解分配过程 附录6-1

评分☆☆☆☆☆

身為一個在學術研究領域接觸過不少演算法書籍的學生，我對《遺傳演算法原理與應用－活用Matlab(第五版)(第五版)(附程式光碟)》這本書的評價，可以說是相當高。它成功地將遺傳演算法這個聽起來有些學術化的主題，以一種極為友善和貼近實際操作的方式呈現出來。作者在內容的組織上，展現了極高的專業性和教學技巧。從演算法的核心機制，到各種變體和優化技巧，書中都有著清晰且結構化的介紹。而Matlab程式碼的引入，更是這本書的靈魂所在。它不僅僅是作為一個演示工具，而是真正地賦予了讀者實際操作的能力。書中的程式碼範例，不僅完整且具有可執行性，更重要的是，它們的設計思路和邏輯結構都極具參考價值。我曾利用書中的程式碼，快速地在自己的研究專案中搭建了一個初步的遺傳演算法模型，並在短時間內得到了有意義的結果。這大大加速了我的研究進度，也讓我對遺傳演算法的應用潛力有了更深刻的認識。書中探討的案例，也十分貼近當代學術和工業界的熱點問題。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《遺傳演算法原理與應用－活用Matlab(第五版)(第五版)(附程式光碟)》這本書，對於任何想要深入了解並實際應用遺傳演算法的人來說，都是一本不可多得的寶藏。其最大的亮點在於，它不僅僅是理論的堆疊，而是將理論與實踐完美地結合在一起。書中的內容循序漸進，從最基礎的演算法架構，逐步深入到更複雜的應用場景，讓讀者能夠在掌握核心概念的同時，也能看到其在真實世界中的實際價值。我特別欣賞作者在講解過程中，始終以Matlab為載體，這使得我在學習理論的同時，能夠立即動手驗證，將抽象的概念具體化。光碟中的程式碼範例，更是功不可沒，它們不僅編寫得相當規範，而且涵蓋了多樣化的應用案例，這讓我能夠快速理解不同類型的問題是如何透過遺傳演算法來解決的。例如，書中探討的諸如TSP（旅行商問題）、背包問題等經典優化問題，其Matlab實現方式都得到了詳盡的展示。這對於我這種需要將演算法應用於實際專案的讀者來說，無疑是一劑強心針，讓我有信心能夠獨立完成相關的開發工作。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對遺傳演算法有了全新認識的書。以往我接觸的相關資料，往往過於學術化，充斥著大量的數學公式和抽象概念，讀起來常常有種霧裡看花的感覺。然而，《遺傳演算法原理與應用－活用Matlab(第五版)(第五版)(附程式光碟)》卻完全打破了我對這類書籍的刻板印象。作者以一種非常親切且具體的方式，引導讀者一步一步走進遺傳演算法的世界。從遺傳演算法的起源和基本概念，到其在各種問題解決中的應用，書中的闡述都極為生動。最讓我讚賞的是，它沒有回避技術細節，而是將Matlab作為一個強大的工具，演示了如何將理論轉化為實際的程式碼。書中的範例程式碼不僅結構清晰，註解詳盡，而且能夠直接運行，這大大降低了學習門檻。我曾經嘗試過使用其他語言來實作遺傳演算法，但總覺得不夠直觀，而Matlab的矩陣運算和圖形化界面，與遺傳演算法的特性完美契合。我尤其喜歡書中關於參數調優的部分，它詳細說明了不同參數設定對演算法效能的影響，並提供了實用的建議，這對於提升演算法的效率至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本《遺傳演算法原理與應用－活用Matlab(第五版)(第五版)(附程式光碟)》絕對是我近期讀過最實用、最有價值的技術書籍之一。書的內容安排非常巧妙，它並沒有一味地追求技術的深度，而是注重於如何讓讀者能夠真正地「活用」遺傳演算法。從基礎的概念講解，到如何透過Matlab實現這些概念，每一步都處理得恰到好處，讓即使是初學者也能夠輕鬆上手。我尤其欣賞書中對參數設定和演算法調優的深入探討，這是在很多其他書籍中都難以見到的。透過書中提供的詳細範例和對比分析，我學到了如何根據具體問題的特性，來選擇合適的參數組合，從而獲得更優的演算法性能。光碟中的程式碼，更是這本書的點睛之筆。它們不僅是程式碼，更是作者精心設計的教學案例，包含了各種常見的應用場景，讓我能夠直接將書中的知識應用到實際問題中。我曾利用書中的範例，解決了我公司在產品設計流程中遇到的複雜組合優化問題，取得了顯著的成效。這本書確實讓我對遺傳演算法的理解和應用，上了一個全新的層次。

评分☆☆☆☆☆

這本《遺傳演算法原理與應用－活用Matlab(第五版)(附程式光碟)》的書名雖然直接點出了主題，但實際翻開後，我驚喜地發現它遠不止於理論的講解。作者團隊顯然花費了大量心思，將複雜的演算法概念拆解成易於理解的模組，並且針對台灣讀者常用的Matlab環境進行了深度整合。從最基本的基因編碼、選擇、交叉、變異等操作，到更進階的進化策略、基因群體演算法，書中都有著非常清晰的步驟式教學。特別是光碟中提供的程式碼範例，讓我印象深刻，不僅是簡單的複製貼上，而是包含了不同參數設定下的運行結果對比，甚至還有常見的除錯技巧分享。這對於我這種需要將理論快速轉化為實際應用的讀者來說，實在是太及時了。我之前在處理一些優化問題時，總是卡在演算法的具體實現上，這次透過這本書，我學會了如何利用Matlab有效地建構和調試遺傳演算法模型，解決了不少實際工程上的難題。書中舉例的應用場景也涵蓋了從工程設計、財務預測到生物資訊學等領域，讓我對遺傳演算法的廣泛適用性有了更深的體會，也激發了我更多探索的興趣。