现代智能优化混合算法及其应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

梁旭，黄明，宁涛 等 著

图书标签:

• 智能优化算法
• 混合算法
• 优化算法
• 人工智能
• 机器学习
• 群智能
• 进化计算
• 元启发式算法
• 工程优化
• 算法应用

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121234446

版次：2

商品编码：11517029

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：252

正文语种：中文

内容简介

　　智能优化混合算法是一种以某类优化算法为基础，融合其他智能算法或理论的混合算法，可用于求解各种工程问题优化解。
　　《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》系统讨论了现今应用较为广泛的几种智能优化混合算法，主要内容来源于作者多年的研究成果，使读者比较全面地了解智能优化混合算法的相关知识及应用。《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》理论联系实际，集知识性、专业性、操作性、技能性为一体，对智能优化混合算法的原理、步骤、应用等进行了全面且详细的介绍。

作者简介

1997年~至今：大连交通大学软件学院，副教授，硕士生导师，副院长。辽宁省计算机学会 理事。主持多项省、市基金项目，长期从事ERP、企业信息化的研究，详见附件2。

目录

第1章 绪论
1.1 智能优化算法简介
1.1.1 遗传算法简介
1.1.2 蚁群算法简介
1.1.3 退火算法简介
1.1.4 云遗传算法简介
1.2 混合优化算法简介
1.2.1 混合优化算法概述
1.2.2 混合优化算法现状
1.3 本章小结

第2章 混合遗传算法
2.1 基本遗传算法
2.1.1 基本遗传算法及流程图
2.1.2 基本遗传算法的特点
2.2 改进的遗传算法
2.2.1 双阈值控制的遗传算法
2.2.2 改进的伪并行遗传算法
2.2.3 改进的小生境遗传算法
2.2.4 改进的自适应遗传算法
2.2.5 基于免疫原理的新优化遗传算法
2.2.6 模式理论及模式导向的遗传算法
2.2.7 改进的双倍体遗传算法
2.2.8 改进的并行遗传算法
2.3 遗传算法与其他优化算法的融合
2.3.1 病毒进化遗传算法
2.3.2 改进的DNA免疫遗传算法
2.4 本章小结

第3章 混合蚁群算法
3.1 基本蚁群算法
3.1.1 基本蚁群算法及流程图
3.1.2 基本蚁群算法的特点
3.2 改进的蚁群算法
3.2.1 一种改进的非均匀窗口蚁群算法
3.2.2 基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法
3.3 蚁群、遗传算法的融合――动态蚁群遗传算法
3.4 本章小结

第4章 混合退火算法
4.1 基本退火算法
4.1.1 基本退火算法及流程图
4.1.2 基本退火算法的特点
4.2 退火算法与其他优化算法的融合
4.2.1 改进的遗传退火算法
4.2.2 基于学习机制的退火并行遗传算法
4.3 本章小结

第5章 其他典型混合优化算法
5.1 禁忌-并行混合遗传算法
5.1.1 禁忌-并行遗传算法的关键技术
5.1.2 混合算法流程
5.2 周期性病毒进化遗传算法
5.2.1 新的周期性病毒进化遗传算法的基本思想
5.2.2 改进的周期性病毒进化遗传算法流程
5.2.3 改进的周期性病毒进化遗传算法的优点
5.3 改进的决策树学习算法
5.4 改进的广义粒子群优化算法
5.4.1 基本粒子群优化算法介绍
5.4.2 基本粒子群优化机理分析
5.4.3 广义粒子群优化算法模型
5.4.4 GPSO的具体流程
5.5 一种基于粒子群优化的反向传播神经网络算法
5.6 一种基于混沌优化的模糊聚类方法
5.6.1 聚类的定义
5.6.2 基于混沌优化的模糊聚类
5.7 本章小结

第6章 云遗传算法及其应用
6.1 基本云遗传算法
6.1.1 云模型发生器
6.1.2 基本云遗传算法及流程图
6.2 改进的云遗传算法
6.2.1 云自适应遗传算法
6.2.2 云自适应量子遗传算法
6.3 本章小结

第7章 混合优化算法的典型应用
7.1 TSP问题
7.1.1 旅行商问题模型
7.1.2 采用动态蚁群遗传算法求解TSP问题
7.2 0-1背包问题
7.2.1 0-1背包问题模型
7.2.2 使用改进的遗传退火算法求解0-1背包问题
7.3 车间调度问题
7.3.1 车间调度问题的描述
7.3.2 双阈值控制的遗传算法求解车间调度问题
7.4 车辆路径问题
7.4.1 车辆路径问题描述
7.4.2 自适应遗传算法求解车辆路径问题
7.5 装箱问题
7.5.1 装箱问题描述
7.5.2 使用基于学习机制的退火并行遗传算法求解装箱问题
7.6 图着色问题
7.6.1 图着色问题描述
7.6.2 周期性病毒进化遗传算法求解图着色问题
7.7 本章小结

第8章 总结及展望
8.1 主要工作总结及创新
8.2 未来发展方向
8.3 本章小结
参考文献

前言/序言

好的，这是一份针对一本名为《现代智能优化混合算法及其应用（第2版）》的书籍，但内容完全不涉及该主题的图书简介。 --- 图书名称：深入浅出：数据结构与算法设计实践指南 作者： 张伟 著 出版社： 科技视野出版社 出版日期： 2024年5月 --- 图书简介 本书旨在为计算机科学、软件工程以及相关领域的初学者和中级开发者提供一套系统、实用的数据结构与算法设计实践指南。在信息技术飞速发展的今天，理解和掌握数据结构与算法是构建高效、可靠软件系统的基石。本书摒弃了传统教材中过于抽象和冗长的理论阐述，转而采用一种“理论结合实践，深入浅出”的讲解方式，力求让读者在实际操作中领悟算法的精髓。 全书共分为十章，结构严谨，逻辑清晰。从基础的数据组织形式出发，逐步深入到复杂的应用场景。 第一部分：基础构建——理解数据与逻辑（第1-3章） 第一章：数据结构基础与抽象数据类型 本章首先回顾了数据结构的基本概念，重点介绍了抽象数据类型（ADT）的定义与重要性。我们详细探讨了线性表（如数组和链表）在不同场景下的优劣，并以Java和Python语言为例，展示了如何用面向对象的方式实现这些ADT。读者将学习到如何在内存布局和访问效率之间做出权衡。 第二章：栈与队列的深入解析 栈和队列作为最基础的两种结构，在本章中得到了详尽的剖析。我们不仅讲解了它们的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）特性，还重点阐述了它们在表达式求值、函数调用栈管理以及任务调度中的实际应用。特别地，本章引入了循环队列和双端队列的概念，并分析了在并发环境下的基本同步机制对这些结构操作的影响。 第三章：树形结构：遍历、平衡与应用 树是处理层次化数据的核心工具。本章从二叉树的定义出发，详细介绍了前序、中序和后序遍历算法的递归与非递归实现。随后，我们聚焦于搜索效率的关键——二叉搜索树（BST）。为了解决标准BST在极端情况下的性能退化问题，本章引入了平衡二叉树的理念，并重点讲解了AVL树和红黑树的旋转与再平衡操作，为后续的数据库索引和文件系统结构打下坚实基础。 第二部分：高效搜索与排序（第4-6章） 第四章：搜索算法的效率优化 搜索是数据处理中的常见任务。本章系统地介绍了线性搜索和二分查找。在深入分析二分查找的原理后，我们探讨了其适用条件及边界处理的技巧。此外，本章还涵盖了哈希表的构造原理，包括哈希函数的选择、冲突解决策略（开放定址法与链地址法），并详细分析了查找时间复杂度的期望值与最坏情况。 第五章：经典排序算法的性能比较 排序算法是算法学习的核心环节。本章按时间复杂度由低到高，依次介绍了插入排序、选择排序和冒泡排序等$O(n^2)$级别的算法，并剖析了它们在不同数据集上的表现差异。随后，我们重点讲解了高效的比较排序算法——归并排序和快速排序，特别是快速排序中的枢轴（Pivot）选择策略及其对整体性能的关键影响。 第六章：非比较排序与特定场景优化 本章关注于利用数据特性来突破$O(n log n)$的理论下限。我们详细介绍了计数排序、桶排序和基数排序的实现细节和适用范围，并对比了它们在处理整数数据时的巨大优势。同时，本章提供了一个决策框架，帮助读者根据输入数据的分布特性，选择最优的排序方案。 第三部分：图论与高级主题（第7-10章） 第七章：图的表示与基础遍历 图结构是建模复杂关系网络的利器。本章首先介绍了图的邻接矩阵和邻接表两种主要表示方法，并分析了它们在空间占用和遍历效率上的权衡。随后，我们深入讲解了图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并讨论了它们在迷宫求解、社交网络分析等领域的应用。 第八章：最短路径算法的权衡 最短路径问题是图算法中最富挑战性的部分之一。本章系统讲解了单源最短路径问题，从无权图中的BFS到有权非负图中的迪杰斯特拉（Dijkstra）算法。对于包含负权边的图，我们详细解析了贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法，并着重强调了如何利用该算法检测负权环。最后，我们简要介绍了解决所有顶点对之间最短路径的弗洛伊德-沃沙尔（Floyd-Warshall）算法。 第九章：最小生成树与拓扑排序 本章探讨了图论中两个至关重要的应用：最小生成树（MST）和拓扑排序。我们详尽阐述了构建MST的两种经典贪心算法——普里姆（Prim）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal）算法，并对比了它们在不同图密度下的性能表现。此外，拓扑排序被用于解决项目依赖关系和任务调度问题，本章提供了基于DFS和Kahn算法的实现方案。 第十章：算法复杂度分析与实践中的性能调优 本章回归理论的严谨性，系统讲解了时间复杂度和空间复杂度的数学表示法，包括大$O$、大$Omega$和$Theta$符号的精确含义。我们通过具体案例演示了如何对递归关系式进行求解，以确定算法的渐近复杂度。最后，本章提供了大量代码层面的性能调优技巧，如内存局部性、缓存友好性设计，以及如何利用现代CPU架构特性来提升代码执行效率。 本书特色： 代码驱动： 每种数据结构和算法均配有清晰的、可直接运行的C++和Python参考实现。 案例丰富： 结合实际工程问题，如内存池管理、并发队列设计、高性能日志系统等，展示算法的应用价值。 注重思维： 强调算法设计背后的思维模式，而非仅仅是公式的堆砌。 本书适合于有一定编程基础，希望系统提升算法素养的工程师、学生以及希望巩固核心计算思维的专业人士阅读。通过本书的学习，读者将能够自信地在复杂的软件系统中设计和实现高效的数据处理方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容的深度上，给我留下了极其深刻的印象。作者显然对优化算法领域有着非常扎实和全面的理解，他不仅仅停留在对现有算法的罗列和介绍，而是深入剖析了每种算法背后的数学原理和设计思想。特别是对于几种前沿混合策略的讨论，作者展现出了极高的洞察力，他巧妙地将几种看似独立的算法进行了有机结合，构建出更具鲁棒性和高效性的新框架。对于每个算法的推导过程，讲解得细致入微，每一个数学步骤的衔接都过渡自然，没有出现那种生硬的跳跃，这对于那些想从“会用”提升到“精通”的读者来说，简直是如获至宝。书中对这些算法在特定工程问题上的适用性和局限性的分析也极其到位，提供了非常宝贵的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，仿佛进行了一次知识的“探险”。作者的叙述风格非常吸引人，他没有采用那种枯燥的学术论文腔调，而是用一种近乎对话的方式，引导着读者逐步深入到问题的核心。尤其是一些复杂概念的阐述，作者总能找到绝妙的比喻或类比，使得那些抽象的优化过程变得生动起来，让复杂的数学模型仿佛就在眼前“活”了起来。这种教学上的技巧性使得阅读体验非常流畅，即便是面对一些晦涩难懂的理论，也感觉障碍重重。这种深入浅出的讲解方式，极大地激发了我进一步探索底层机制的兴趣，而不是仅仅停留在表面的应用层面。对于自学人士来说，这种互动式的引导作用是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

本书的案例分析部分可以说是点睛之笔，真正体现了理论指导实践的价值。作者没有选择那些已经被研究得过于透彻的“老生常谈”的案例，而是选取了一些当前工业界和科研领域面临的，具有挑战性的实际问题，比如大规模资源调度、复杂网络路由优化等等。在这些案例的展示中，作者不仅展示了如何选择合适的混合算法，更详细地阐述了参数设置、收敛性检验以及结果验证的全过程。这种“手把手”的教学方式，让读者能够清晰地看到理论是如何转化为解决实际问题的生产力的。我感觉自己不再只是一个旁观者，而是已经通过书中的指引，掌握了处理类似问题的工具和思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面色彩搭配得非常和谐，既有科技感又不失稳重。纸张质量也相当不错，触感平滑，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。尤其是章节的排版布局，逻辑性很强，重点内容都有突出显示，使得初次接触这个领域的读者也能快速抓住核心概念。书中插图和图表的绘制非常专业，每一个算法的流程图都清晰易懂，极大地降低了理解复杂算法的门槛。翻阅全书时，能感受到编辑团队在细节上的用心，例如术语的解释、公式的标注都非常规范，这对于需要深入研究和引用这些内容的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。整体而言，这本书的物理呈现达到了专业教材应有的水准，让人非常愿意拿起并细细品读。

评分☆☆☆☆☆

从整体结构和逻辑脉络来看，这本书的组织架构堪称教科书级别的典范。它不是一堆零散知识点的堆砌，而是一个严密构建的知识体系。开篇的理论基础奠定了坚实的地基，中间部分逐步引入和深化核心算法，最后以应用和展望收尾，层次分明，递进自然。每一章的内容都紧密承接上一章，并且为下一章的深入做好铺垫，使得整个阅读过程一气呵成，没有感到丝毫的知识断裂感。这种精心编排的结构，不仅方便了系统学习，也使得回顾和查阅特定知识点时，能够迅速定位到相关的上下文，极大地提高了学习效率和知识的整合能力。这本书无疑是这个领域内，一本结构完整、体系完善的重量级著作。

评分☆☆☆☆☆

正品图书，只是有一本有损毁感觉是快递过程中挤压了。

评分☆☆☆☆☆

正品图书，只是有一本有损毁感觉是快递过程中挤压了。

评分☆☆☆☆☆

书很好！很适用！推荐！

评分☆☆☆☆☆

对于一些复杂工程问题的解法很有帮助

评分☆☆☆☆☆

很不错!!!

评分☆☆☆☆☆

好书值得看！好书值得看！好书值得看！好书值得看！好书值得看！好书值得看！好书值得看！好书值得看！

评分☆☆☆☆☆

感觉还行，但是不知自己能不能用的起来。

评分☆☆☆☆☆

整体还不错，价格贵点

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的