遺傳演算法原理與應用－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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圖書標籤:

• 遺傳算法
• Matlab
• 優化算法
• 人工智能
• 機器學習
• 進化計算
• 算法設計
• 數值計算
• 工程優化
• 第五版
• 程序設計

本書是第一本專門討論遺傳演算法原理與應用得書，不但附有程式光碟，並有大量範例說明如何與模糊控製、類神經網路、控製係統、simulink的聯結，使讀者能各取所需並應用於各領域，適用於大學四年級、研究所一年級的學生。內容包括何謂演算法、怎樣利用程式解問題、各方麵的應用實例，並附有遺傳演算法程式及範例程式。

本書特色

　　1. 本書是第一本專門討論遺傳演算法原理與應用的書，並附範例光碟，利用大量範例說明如何與模糊控製、類神經網路、控製係統、Simulink的聯結，使讀者能各取所需。

　　2. 使讀者不但明嘹遺傳演算法原理，更能明白如何將此演算法應用於各領域。
 

進階的計算智能與優化方法探索 本書聚焦於現代計算智能領域的前沿技術，特彆是那些在解決復雜、非綫性優化問題中展現齣強大潛力的算法框架。 本書旨在為讀者提供一個深入理解和實際應用這些先進算法的全麵指南，涵蓋從理論基礎到具體實現的全過程。 第一部分：計算智能的基礎理論與模型構建 本部分首先係統地迴顧瞭啓發式搜索方法的演變曆程，重點闡述瞭智能優化算法區彆於傳統確定性算法的核心優勢。我們詳細探討瞭問題的數學建模過程，特彆是如何將現實世界中的復雜約束條件轉化為可供算法處理的搜索空間結構。 復雜係統建模與搜索空間分析： 深入剖析瞭高維、多模態搜索空間的特性，以及如何運用拓撲學和幾何學概念來描述解空間的分布。討論瞭可行域的定義、約束的處理策略（如懲罰函數法、可行域投影法等），並對不同類型約束（等式約束、不等式約束）對算法性能的影響進行瞭細緻的分析。 信息素迭代與群體行為模擬： 本章詳細介紹瞭基於群體智能的優化範式。我們不再局限於單一粒子的運動軌跡，而是深入探討瞭信息素的生成、擴散、揮發與攜帶機製。闡述瞭如何設計有效的反饋機製，使得群體中的個體能夠通過共享信息快速定位全局最優區域，同時保持足夠的探索能力以避免陷入局部最優陷阱。探討瞭信息素更新的非綫性特性及其對收斂速度和穩定性的影響。 模仿自然演化的過程機理： 深入解析瞭生物進化論中的核心概念，如選擇壓力、遺傳變異（突變與交叉）的數學描述。重點分析瞭適應度函數的構建原則，強調瞭適應度函數設計對算法性能的決定性作用。我們對比瞭不同選擇策略（如錦標賽選擇、等級選擇、比例選擇）的內在偏差和適用場景。 第二部分：特定智能優化算法的深度解析 本部分將視角轉嚮幾種在工程和科學計算中具有裏程碑意義的優化算法，力求揭示其背後的數學原理和參數調優的藝術。 進化策略（Evolution Strategies, ES）的現代視角： 區彆於經典遺傳算法的編碼方式，本章著重於連續變量優化中的ES。詳細講解瞭自適應協方差矩陣演化策略（CMA-ES）的核心思想，包括如何動態地估計最優搜索方嚮和步長。分析瞭學習率、學習步長（$sigma$）和轉移矩陣的更新規則，以及在各嚮異性問題中CMA-ES的強大魯棒性。 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）的改進與融閤： 探討瞭PSO模型中慣性權重（$w$）、個體最優（$pbest$）和社會最優（$gbest$）對粒子行為的影響。我們引入瞭動態調整策略，例如在綫性遞減或非綫性遞減的框架下調整$w$值，以平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）。此外，還討論瞭混閤PSO模型，如引入局部搜索機製或改進的拓撲結構對收斂性的改善。 模擬退火（Simulated Annealing, SA）的物理基礎與時間調度： 詳細闡述瞭退火算法與統計力學中伊辛模型（Ising Model）的對應關係。重點分析瞭降溫計劃（Cooling Schedule）的設計，包括幾何降溫、指數降溫以及針對特定問題的定製化降溫麯綫。討論瞭接受新解的概率函數（Metropolis準則）在不同溫度下的行為錶現，以及如何通過精細的調度實現高質量的解。 第三部分：混閤算法設計與應用實例 算法的實用性往往體現在其適應性和組閤能力上。本部分探討瞭如何超越單一算法的局限，構建更強大的混閤優化框架，並展示其在關鍵工程領域的應用。 混閤智能算法（Memetic Algorithms）： 深度剖析瞭將局部優化技術（如牛頓法、梯度下降或局部搜索啓發式方法）嵌入到全局搜索框架中的必要性和實現細節。重點分析瞭嵌入的頻率、局部搜索的範圍限製（以避免過早收斂）以及如何平衡全局探索與局部精煉。討論瞭如何利用特定問題的先驗知識來設計高效的局部搜索算子。 多目標優化問題的處理框架： 介紹瞭將單目標優化擴展到多目標優化（Multi-Objective Optimization）的挑戰。詳細講解瞭帕纍托最優的概念，並係統比較瞭基於支配排序的算法（如NSGA-II的擁擠距離計算）與基於綫性加權和方法的優劣。討論瞭如何平衡目標函數之間的衝突，以獲得一個代錶性的帕纍托前沿解集。 應用案例的深入剖析： 本章選取瞭兩個具有代錶性的復雜應用場景進行案例研究： 1. 大規模資源調度優化： 分析如何將排班或任務分配問題轉化為圖論或組閤優化問題，並應用混閤算法來處理時間窗約束和資源容量限製。 2. 結構參數的敏感性分析與優化： 探討如何利用智能算法來識彆對係統輸齣影響最大的結構參數，並通過優化這些參數來提升係統的整體性能指標（如可靠性、效率等）。案例中將側重於如何有效處理參數之間的相互依賴性。 第四部分：算法性能評估與未來展望 最後，本書關注如何科學、嚴謹地評估優化算法的實際性能，並展望該領域的未來發展方嚮。 統計學性能驗證方法： 講解瞭如何設計公平的基準測試環境。詳細介紹瞭用於比較不同算法性能的統計學工具，如非參數假設檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗），以及如何解讀這些檢驗結果，避免得齣誤導性的結論。強調瞭多次獨立運行的重要性及結果的魯棒性分析。 元啓發式算法的發展趨勢： 探討瞭當前研究的熱點方嚮，包括集成深度學習模型進行參數自適應、麵嚮特定硬件（如GPU/FPGA）的並行化策略設計、以及可解釋性優化（Explainable Optimization）在算法決策過程中的作用。 本書旨在提供一個嚴謹、實用的知識體係，幫助讀者不僅僅是“使用”這些算法，而是能夠“理解、設計和改進”它們，以應對日益復雜的工程優化挑戰。

1、遺傳演算法基本認識 1-1
1.1什麼是遺傳演算法？ 1-3
1.2為什麼需要遺傳演算法？ 1-4
1.3遺傳演算法(Genetic Algorithms)簡介 1-9
1.4曆史 1-11

2、遺傳演算法介紹 2-1
2.1數學尋優問題 2-3
2.2搜尋空間(search space) 2-5
2.3梯度法與其遭遇的睏難[8] 2-6
2.4遺傳法則 2-10

3、控製律與遺傳演算法 3-1
3.1控製問題與控製律 3-3
3.2如何將控製律的參數與遺傳演算法程式聯結 3-10
3.3模糊控製設計 3-29
3.4模糊控製設計範例 3-59
3.5類神經控製設計 3-75
3.6類神經控製設計範例 3-101
3.7以C語言為主之類神經控製器與Simulink的結閤 3-109
3.8馬達控製設計範例 3-121

4、遺傳演算法理論檢討 4-1
4.1實數遺傳演算法(RGA、CGA、FPGA) 4-3
4.2綫性適應函數調整(Linear fitness scaling) 4-8
4.3模式(輪廓)定理(Schema theorem) 4-13
4.4運算子(Operators)檢討 4-28
4.5格雷碼(Gray codes) 4-34
4.6遺傳演算法的收斂性(Convergence of GA) 4-37
4.7遺傳演算法分類 4-38

5、智慧型控製與智慧型計算 5-1
5.1智慧型計算(Soft computing) 5-3
5.2專傢控製(Expert control) 5-4
5.3學習控製(Learning control) 5-5
5.4智慧型控製(Intelligent control) 5-6
5.5模擬退火法(Simulated annealing) 5-8
5.6進化計算(Evolutionary computation) 5-16

6、應用範例 6-1
6.1利用類神經網路(Artificial neural networks)做係統鑑彆
(System identification)及控製 6-3
6.2倒單擺及模糊邏輯控製器(Fuzzy logic controllers)的設計6-50
6.3馬達及模糊邏輯控製器的設計 6-100
6.4汽車巡航速度控製(Cruise control) 6-117
6.5倒車入庫(Back-track)問題 6-121
6.6倒單擺模糊邏輯控製器及監督控製器設計 6-127
6.7直流馬達位置控製器設計 6-138
6.8電梯部份自動化設計(使用NN) 6-145

7、粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence)簡介 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蟻群優化法(Ant Colony Optimization, ACO) 7-23
7.4數學優化典型問題(Mathematical optimization benchmarkproblems) 7-25
7.5PSO (粒子物群優化法)應用範例 7-36
7.6PSO函式程式撰寫 7-99

附錄 1 Simulink 簡介 附錄1-1
附錄 2 模糊邏輯控製器設計 附錄2-1
附錄 3 尋找GA程式 附錄3-1
附錄 4 撰寫GA程式 附錄4-1
附錄 5 瞭解GA過程 附錄5-1
附錄 6 解分配過程 附錄6-1

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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，我學到瞭如何根據具體問題的特性，來選擇閤適的參數組閤，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，包含瞭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，解決瞭我公司在產品設計流程中遇到的複雜組閤優化問題，取得瞭顯著的成效。這本書確實讓我對遺傳演算法的理解和應用，上瞭一個全新的層次。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對遺傳演算法有瞭全新認識的書。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)》卻完全打破瞭我對這類書籍的刻闆印象。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，它沒有迴避技術細節，而是將Matlab作為一個強大的工具，演示瞭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，這大大降低瞭學習門檻。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麵，與遺傳演算法的特性完美契閤。我尤其喜歡書中關於參數調優的部分，它詳細說明瞭不同參數設定對演算法效能的影響，並提供瞭實用的建議，這對於提升演算法的效率至關重要。

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齣來。作者在內容的組織上，展現瞭極高的專業性和教學技巧。從演算法的核心機製，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，而是真正地賦予瞭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瞭一個初步的遺傳演算法模型，並在短時間內得到瞭有意義的結果。這大大加速瞭我的研究進度，也讓我對遺傳演算法的應用潛力有瞭更深刻的認識。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☆☆☆☆☆

這本《遺傳演算法原理與應用－活用Matlab(第五版)(附程式光碟)》的書名雖然直接點齣瞭主題，但實際翻開後，我驚喜地發現它遠不止於理論的講解。作者團隊顯然花費瞭大量心思，將複雜的演算法概念拆解成易於理解的模組，並且針對颱灣讀者常用的Matlab環境進行瞭深度整閤。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，而是包含瞭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，實在是太及時瞭。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，我學會瞭如何利用Matlab有效地建構和調試遺傳演算法模型，解決瞭不少實際工程上的難題。書中舉例的應用場景也涵蓋瞭從工程設計、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瞭更深的體會，也激發瞭我更多探索的興趣。

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，對於任何想要深入瞭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閤在一起。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，而且涵蓋瞭多樣化的應用案例，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實現方式都得到瞭詳盡的展示。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。