应用数学译丛：网络模型与多目标遗传算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[日] 玄光男，林林 著，梁承姬，于歆杰 译

图书标签:

• 应用数学
• 网络模型
• 多目标优化
• 遗传算法
• 优化算法
• 数学模型
• 运筹学
• 人工智能
• 算法设计
• 复杂网络

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302456148

版次：1

商品编码：12057811

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：248

字数：296000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《应用数学译丛：网络模型与多目标遗传算法》实用性强，摒弃工具书中难懂的理论讲解，通过使用具体数值实例进行浅显易懂的讲解，保证大学低年级学生凭借现有的数学基础知识也可以完全理解书中介绍的网络数学模型和遗传算法的解法。书中丰富的数值实例能够加深读者对算法的理解，为学习带来便利。

内容简介

　　《应用数学译丛：网络模型与多目标遗传算法》首先围绕物流配送计划问题、网络的开放式*短路径优先问题、多阶段供应链管理的网络问题以及双目标网络问题中的网络系统的*小费用*大流量问题这几个可用网络模型一般化的NP�瞙ard组合优化问题，介绍如何设计不同的染色体来采用遗传算法解决网络设计问题； 然后，在数值实验中通过求解实际问题详细地介绍了遗传算法的使用方法； *后， 介绍怎样有效地运用遗传算法求解从基本的网络模型，到通信网络、逻辑系统、先进的生产计划等不同的多目标网络模型。 　　本书通过使用具体数值实例进行浅显易懂的讲解，而没有涉及难懂的理论讲解，大学低年级学生凭借其现有的数学基础知识就可以完全理解书中介绍的网络数学模型和遗传算法的解法。书中丰富的数值实例能够加深读者对算法的理解，为学习带来便利。

目录

第1章遗传算法 1.1遗传算法基础 1.1.1遗传算法概述 1.1.2编码 1.1.3适值函数 1.1.4遗传操作 1.1.5应用于非线性*优化问题 1.2遗传算法应用于组合优化问题的实例 1.2.1配词问题 1.2.2背包问题 1.3混合遗传算法 1.3.1ls�瞙GA 1.3.2flc�瞙GA 1.4参考文献 第2章网络模型基础 2.1*短路径模型 2.1.1*短路径问题数学模型 2.1.2基于优先级的遗传算法解法 2.1.3数值计算 2.2*大流量模型 2.2.1*大流量问题的数学模型 2.2.2基于优先级编码的遗传算法 2.2.3数值计算 2.3*小费用流模型 2.3.1*小费用流问题的数学模型 2.3.2基于优先级编码的遗传算法 2.3.3数值计算 2.4*小生成树模型 2.4.1*小生成树问题的数学模型 2.4.2基于PrimPred的遗传算法解法 2.4.3数值计算 2.5参考文献 第3章物流网络模型 3.1物流模型 3.1.1配送计划模型 3.1.2基于矩阵的遗传算法解法 3.1.3基于生成树的遗传算法解法 3.1.4数值计算 3.2两阶段物流模型 3.2.1两阶段物流模型 3.2.2基于优先级的遗传算法解法 3.2.3数值计算 3.3车辆配送模型 3.3.1多配送中心带时间窗的车辆配送模型 3.3.2基于遗传算法的解法 3.3.3数值计算 3.4工厂—配送中心物流模型 3.4.1P�睤C物流网络数学模型 3.4.2基于优先级的遗传算法解法 3.4.3数值计算 3.5参考文献 第4章多目标遗传算法 4.1多目标优化模型概要 4.1.1多目标优化问题 4.1.2Pareto*优解 4.2多目标遗传算法概要 4.2.1多目标遗传算法的处理过程 4.2.2向量评价遗传算法 4.2.3评价值共享 4.3多目标遗传算法过程 4.3.1Pareto排序评价方法 4.3.2多目标函数加权和评价方法 4.3.3多目标函数的加权及保存精英策略的引入 4.4Pareto*优解的评价 4.4.1参照解集S* 4.4.2求得的Pareto*优解数量|Sj| 4.4.3获得Pareto*优解个体数比例RNDS(Sj) 4.4.4Pareto*优解集与参照解集间的距离D1R 4.4.5各目标函数轴的*大值, *小值, 平均值IMMA 4.5多目标遗传算法的数值计算 4.5.1数值计算实例 1 4.5.2数值计算实例 2 4.6参考文献 第5章多目标网络模型 5.1*小费用*大流量网络模型 5.1.1*小费用*大流量网络的数学模型 5.1.2基于优先级的遗传算法解法 5.1.3数值计算 5.2多目标供应链网络模型 5.2.1多目标供应链网络数学模型 5.2.2基于优先级的遗传算法求解 5.2.3数值计算 5.3生产物流系统网络模型 5.3.1生产物流系统的数学模型 5.3.2基于随机值的多阶段决策遗传算法的解法 5.3.3数值计算 5.4通信系统可靠性网络 5.4.1系统瘫痪率和总成本*小化的数学模型建立 5.4.2基于混合多目标遗传算法的解法 5.4.3数值计算 5.5参考文献

精彩书摘

　　第3章物流网络模型　　物流（logistics）是供应链中的一部分，它被定义为一种对产地到销地间物品的有效流通及其存储、服务等相关信息进行计划、实施及管理（尤其是供应、配送及存储）的全过程给予优化的综合活动。物流原本是以发挥其本身*大限度的机能为目标的，这意味着它要以供给者与需求者之间的原材料、产品、商品的调配和供给为核心，从产品或服务的自策划、开发、设计、制造到使用、撤销、废弃、设备维护的整个产品生命周期为对象，优化并提高其效率的节约型的企业间贸易和物流结构。　　3.1物流模型　　3.1物流模型　　物流的有效管理是从战略性的网络规划开始的。也就是说，分析企业的地点和顾客的地点并制定配送产品到*终目的地的*有效的方法。物流的*优化，是通过供应链中配送费用的降低、物流过程中内部效率的提高、顾客服务的*大化以及成本的降低等来实现的。在此，若考虑将多个产地生产的产品配送给多个销地（比如配送中心或仓库等）的时候，在满足各自的供应量和需求量的条件下，要实现成本*低，则有必要制定关于从哪个产地到哪个销地应该配送多少产品的配送计划，称这种计划为配送计划（transportation planning，TP）模型。　　配送计划模型是物流系统，即物流网络问题中的基本模型。因其模型结构的特殊性，迄今为止已有很多研究者对它的解法进行研究并取得了一定的成果，并向多目标多阶段等扩展的配送计划模型发展。　　配送计划模型根据目标函数的特性划分如下。　　�r 线性问题或非线性问题，　　�r 单目标问题或多目标问题。　　根据物流系统的约束条件划分如下。　　�r 平面（planar）或一般配送计划（solid TP）模型，　　�r 平衡（balanced）或不平衡配送计划（unbalanced TP）模型。　　例3.1简单的配送计划举例　　通常的配送计划模型是以*低成本将某种商品从供给方配送到需求地的优化问题。如图3.1所示，从产地（工厂）i=1，2，3向销地（家庭、配送中心或者仓库）j=1,2,3,4配送产品时，在满足各产地i的供应量ai和各销地j的需求量bj这一约束条件下，考虑制定配送总成本*小的配送计划。这需要根据相应的目标函数和约束条件建立线性和非线性的整数规划数学模型。　　图3.1从3个产地往4个销地的产品配送计划　　3.1.1配送计划模型　　a. 基本配送计划模型　　如例3.1所示的配送计划模型，是从产地（工厂）i=1,2,…,I往销地（家庭、配送中心或仓库）j=1,2,…,J配送产品时，在满足产地的供应量和销地的需求量这一约束条件下，制定配送总成本*低的配送计划。为了建立该配送计划网络的数学模型，定义所需记号如下。　　编号：　　i： 产地（i=1,2,…,I）　　j： 销地（j=1,2,…,J）　　参数：　　I： 产地数量　　J： 销地数量　　ai： 产地i的供应量（ai≥0）　　bj： 销地j的需求量（bj≥0）　　cij： 从产地i向销地j配送的单位产品配送成本　　决策变量：　　xij： 从产地i到销地j的配送量　　因此，配送计划网络的基本数学模型如下：　　min z=∑Ii=1∑Jj=1cijxij（3.1）　　s.t. ∑Jj=1xij≤ai，i=1,2,…,I（供应量的约束条件）（3.2）　　∑Ii=1xij≥bj，j=1,2,…,J（需求量的约束条件）（3.3）　　xij≥0,�衖,j（3.4）　　此外，该基本数学模型以公式（3.5）所示的总供应量和总需求量相等的这一平衡条件为前提。　　∑Ii=1ai=∑Jj=1bj（3.5）　　假如平衡公式不成立，例如供应量过剩，则建立虚拟的销地，将过剩部分设定为虚拟销地的需求量，并将往虚拟销地的配送成本设定为0，这样平衡条件（balanced condition）就能够成立。在所得结果中，各产地发往虚拟销地的配送量，则表示各产地未能供应出去的部分。对于需求量过剩的情况，也可以用同样的方法建立虚拟产地。　　b. 基于容量约束的配送计划模型　　基于容量约束的配送计划（capacitated transportation planning，cTP）模型，是指在各配送线路（i,j）上有配送量的容量约束uij的扩充模型，形式如下。　　min z=∑Ii=1∑Jj=1cijxij（3.6）　　s.t. ∑Jj=1xij≤ai，i=1,2,…,I（供应量的约束）（3.7）　　∑Ii=1xij≥bj，j=1,2,…,J（需求量的约束）（3.8）　　0≤xij≤uij，�衖,j（配送量的容量约束）（3.9）　　c. 基于固定费用的配送计划模型　　基于固定费用的配送计划（fixed�瞔harge transportation planning，fcTP）模型，可以由基本配送计划模型扩充而来（图3.2）。在物流系统中，如同带有固定费用的*小费用流模型一样，实际配送计划模型大多以带固定费用的配送计划来建立数学模型。例如，在配送计划模型中，有时固定费用被包含在给定的仓库间的各配送成本里，或者被包含在工厂或仓库的设备费用里。由此，原配送计划模型可以看做是整个线路的固定费用为0的fcTP模型。只是在fcTP模型中，由于目标函数中存在固定费用，目标函数是不连续的，所以求可行解将更加困难。　　图3.2从产地往销地的固定费用配送模型　　在带有固定费用的配送计划模型中，选择*佳实施计划时，同时考虑以下两类成本： （1）产地到销地间的运输费用，（2）固定费用。另外，fcTP模型也可制定从多个工厂往多个仓库配送的*低成本配送计划。　　基于固定费用的配送计划网络数学模型如下：　　min f（x）=∑Ii=1∑Jj=1［fij（x）+dijgij（x）］（3.10）　　s.t. ∑Jj=1xij≤ai，i=1,2,…,I（3.11）　　∑Ii=1xij≥bj，j=1,2,…,J（3.12）　　xij≥0，�衖,j（3.13）　　这里，fij(x)是从产地i往销地j的一般运输成本，dij是从产地i往销地j的固定费用。从产地i往销地j配送的决策变量定义如下。　　gij（x）=1,xij>0　　0，其他（3.14）　　d. 基于排斥约束的配送计划模型Ⅰ　　物流系统在实际问题的应用中，经常会以附加约束条件来扩充配送计划模型。本节将介绍基于排斥约束的配送模型Ⅰ（exclusionary side constrained transportation planning，escTP）。　　该escTP模型是在配送计划模型上添加了不允许由多个产地往某个特定销地同时发货的这一附加约束条件。在实际物流系统中，由于企业内的产品的种类系列不同，经常遇到此类问题。例如，有时在同一条线路上，化学药品不可以与食品等其他产品在同一个集装箱或者车辆中一起配送。在这种状况下，escTP模型的目标是在考虑在产地不能同时出货的前提下，制定满足供应、需求约束条件的可行配送计划。该问题的难度随着附加约束条件而增加，而在实际问题中的应用会更加复杂。另外，由于该约束条件为非线性函数，所以不能使用以往的LP软件包来求解。　　从I个产地往J个销地配送不同类产品的配送计划escTP模型的数学模型如下：　　min z=∑Ii=1∑Jj=1cijxij（3.15）　　s.t. ∑Jj=1xij≤ai，i=1,2,…,I（3.16）　　∑Ii=1xij≥bj，j=1,2,…,J（3.17）　　xijxkj=0�校╥,k）∈Dj，j=1,2,…,J（3.18）　　xij≥0，�衖,j（3.19）　　这里，Dj={(i,k)|产地i和产地k不能同时向销地j配送}，式（3.18）即为产地i和产地k不允许同时向销地j配送的约束条件。　　e. 基于排斥约束的配送模型Ⅱ　　基于排斥约束的配送模型Ⅱ（nonlinear side�瞔onstrained transportation planning，nscTP）与前面提到的escTP模型类似。escTP模型是由多个产地往一个销地配送时出现的约束条件，而nscTP则是由一个产地往多个销地配送时出现的约束条件。也就是说，考虑对于某个产地来说有可以配送的销地和不可以配送的销地的情况。　　min z=∑Ii=1∑Jj=1cijxij（3.20）　　s.t. ∑Jj=1xij≤ai，i=1,2,…,I（3.21）　　∑Ii=1xij≥bj，j=1,2,…,J（3.22）　　xijxil=0（j,l）∈Si，i=1,2,…,I（3.23）　　xij≥0,�衖，j（3.24）　　这里， Si={(j,l)|不能由产地i向销地j和销地l同时配送}，公式（3.23）表示不可以从产地i向两个不同的销地j和l同时配送。　　3.1.2基于矩阵的遗传算法解法　　Michalewicz等人［1，2］针对线性和非线性的配送计划模型，提出了基于矩阵的遗传算法。　　a. 基于矩阵的染色体设计　　编码　　在这里，以矩阵来构造满足系统约束条件的某一配送计划的染色体，表示如下：　　Xp=x11x12…x1J　　x21x22…x2J　　�螃螃�　　xI1xI2…xIJ（3.25）　　这里，矩阵Xp是第p个染色体，各元素xij是染色体的遗传基因，表示问题的决策变量（配送量）。采用基于矩阵的遗传算法，生成配送计划模型配送计划初始解的编码流程如下。　　基于矩阵的染色体编码流程　　解码　　通常作为配送计划模型的解码方法，在这里采用如下的矩阵码的解码方法。　　基于矩阵的染色体解码流程　　……

前言/序言

　　前言 　　从因特网时代的信息网络系统，到基于GPS进行车辆导航的道路信息系统，以及软件开发的项目进度管理系统，均建立在网络模型的基础之上。目前，网络建模已经被灵活地运用到计算机科学、自然科学、运筹学、金融学、工学等诸多领域。网络建模通过点、弧（连接）以及流量来处理网络问题并搜索到*佳的解决方案。 　　近年来，由于信息通信技术的快速发展，网络技术的飞速进步和普及， 以及产业经济全球化，不仅仅是信息通信业，制造业以及物流业也发生着巨大的变革。优化问题的求解过程，如应用大规模网络系统的*优化通信路径，及网络的开放式*短路径优先（Open Shortest Path First，OSPF）问题，以附加快速信息交互能力的企业资源软件包（Enterprise Resource Package，ERP）为基础的生产信息系统的生产物流调度问题，伴随网络环境下物流系统中顾客和供应商的全球化问题的多阶段供应链管理(Supply Chain Management，SCM)网络问题等，因其结构复杂、多伴有很多制约条件，且常为多目标优化问题，被我们定义为NP-hard组合优化问题。 特别是针对各企业生产物流过程，要求迅速灵活运用准确的信息并给出合理决策，具体指从接受订单到企划，再到生产过程以及密切相关的适时配送计划，即根据供应链管理系统寻求到全局*优化的解。 　　一般地，大规模组合优化问题用旧有方法求解时存在解决不了的问题，所以在启发式算法里*被广泛灵活应用的遗传算法（Genetic Algorithm，GA）受到了关注。遗传算法是进化计算的一种，在业界作为实用技术之一被广泛地使用。例如，在SAP、i2、IBM等世界各地的企业资源软件包中， 均标准化地配备了基于遗传算法的*优化工具。近年来，遗传算法被*广泛地应用于求解难以用数学模型定义的问题或者结构复杂的*优化问题等。并且从SCI级别的国际刊物中基于遗传算法的研究论文数量之多可以看出很多学者也对遗传算法的能力表示肯定。 　　为了灵活运用进化计算之一的遗传算法，本书主要围绕物流配送计划问题、网络的*短路径优先问题、多阶段供应链管理网络问题，以及双目标网络问题中的网络系统的*小费用*大流量问题这几个可用网络模型一般化的NP�瞙ard组合优化问题，介绍如何设计不同的染色体来采用遗传算法解决网络设计问题，此外，在数值实验中通过求解实际问题详细地介绍了遗传算法的使用方法。进一步地， 怎样有效地运用遗传算法求解从基本的网络模型，到通信网络、逻辑系统、先进的生产计划（Advanced Planning and Scheduling,APS）等不同的多目标网络模型，将在后面的5章进行说明。 　　在第1章遗传算法中，对背景和作为基础的染色体的编码、评价函数、遗传操作等进行了说明，通过组合优化问题中的典型模型——配词问题和背包问题来解释应用基础遗传算法的计算过程，并介绍了模糊逻辑和遗传算法组合的混合型遗传算法。第2章网络模型基础中，介绍了作为网络模型中*基本的*短路径模型、*大流量模型、*小费用流模型和*小生成树模型。第3章物流网络模型中介绍了物流模型、两阶段物流模型、车辆配送模型和工厂—配送中心物流模型。第4章多目标遗传算法在简要地说明了多目标*优化模型之后，对多目标遗传算法概要、多目标遗传算法过程、Pareto*优解的评价，以及多目标遗传算法的数值计算实例进行了介绍。在第5章多目标网络模型中，介绍了作为该领域中*新的应用研究用例的*小费用*大流量网络、多目标供应链网络，生产物流系统的网络以及通信系统可靠性网络。 　　本书充分考虑到实用性，摒弃工具书中难懂的理论讲解，通过使用具体数值实例进行浅显易懂的讲解，保证专科学校学生或者大学低年级学生凭借现有的数学基础知识也可以完全理解书中介绍的网络数学模型和遗传算法的解法。书中丰富的数值实例能够加深读者对算法的理解，为学习带来便利。 　　本书从1995年策划开始，已经受到了很多国内外人士的指导和建议。特别是早稻田大学大学院冈本东博士（岩手县立大学）、椋田实博士（日本工业大学）、访问学者 Fulya Altiparmak (Gazi University)，以及软计算研究室的各位博士，特别要感谢刚田几太郎氏、安高真一郎氏，也非常感谢共立出版社（株）的小山透氏、松永智仁氏、国井和郎氏在出版方面给予的帮助。 　　2008年2月 　　玄光男林林

应用数学译丛：网络模型与多目标遗传算法 本书深入探讨了应用数学领域中两大核心主题：网络模型与多目标遗传算法。旨在为研究人员、工程师以及对复杂系统建模与优化感兴趣的学生提供一个全面而深入的指导。 第一部分：网络模型 本部分聚焦于网络的数学表示、分析与应用。我们将从基础概念入手，逐步深入到复杂网络的结构特性、演化机制以及其在现实世界中的广泛应用。 网络基础理论： 图论基础： 详细介绍图的基本概念，包括顶点、边、度、路径、连通性等。我们将探讨不同类型的图（有向图、无向图、加权图、无权图）及其数学性质。 网络度量与拓扑特性： 深入分析网络的关键度量指标，如平均路径长度、簇系数、中心性度量（度中心性、接近中心性、介数中心性、特征向量中心性）等。这些度量有助于我们理解网络的结构复杂性、信息传播效率以及关键节点的识别。 网络模型： 介绍经典的网络生成模型，如随机图模型（Erdos-Renyi模型）、小世界网络模型（Watts-Strogatz模型）和无标度网络模型（Barabasi-Albert模型）。这些模型能够捕捉到许多现实世界网络的拓扑特性，并为理解网络演化提供理论框架。 网络分析方法： 介绍用于分析网络结构和功能的多种算法和技术，包括社区检测算法（如Louvain算法、Label Propagation算法）、图分割技术、网络可视化方法等。 复杂网络的特性与演化： 小世界现象与无标度特性： 详细解释为何许多现实网络表现出“小世界”效应（平均路径短）和“无标度”特性（度分布服从幂律分布），并探讨其对网络动力学（如信息传播、疾病扩散）的影响。 网络动力学： 研究信息传播模型（如SIR模型、SIS模型）、意见动力学、以及网络上的同步现象等。理解这些动力学过程对于预测和控制网络行为至关重要。 网络演化模型： 探讨网络如何随着时间的推移而生长和变化。我们将研究连接的偏好性（如优先连接）、节点属性的演化以及网络结构对节点行为的影响。 网络模型的应用： 社会网络分析： 如何利用网络模型分析人际关系、信息流动、舆论形成等社会现象。 生物网络： 研究蛋白质相互作用网络、基因调控网络、代谢网络等，理解生命系统的结构与功能。 信息网络： 分析互联网、万维网、交通网络等，优化路由、提高效率、设计鲁棒系统。 经济与金融网络： 识别系统性风险、分析市场结构、理解交易行为。 第二部分：多目标遗传算法 本部分将详细介绍多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithms, MOGAs）的原理、实现与应用。MOGAs是处理具有多个相互冲突优化目标问题的强大工具。 多目标优化的基本概念： 帕累托最优性： 引入帕累托最优解的概念，解释如何定义和识别多目标优化问题中的最优解集。 帕累托前沿： 阐述帕累托前沿的几何含义，以及求解多目标优化问题的目标是找到尽可能接近真实的帕累托前沿。 多目标优化问题的挑战： 分析多目标优化与单目标优化在求解上的根本区别，特别是解的不可比性以及权衡不同目标之间的困难。 多目标遗传算法的原理与方法： 遗传算法基础回顾： 简要回顾标准遗传算法的核心组成部分，如编码、选择、交叉、变异等。 面向多目标的遗传算法设计： 详细介绍如何将遗传算法的框架扩展到多目标问题。 适应度函数设计： 探讨如何处理多个目标函数，例如通过Pareto支配关系、排序、拥挤距离等指标来评估个体的优劣。 选择策略： 介绍常用的多目标选择策略，如NSGA-II（非支配排序遗传算法II）、SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）等，以及它们如何保持种群的多样性和收敛性。 精英保留策略： 讨论如何有效地保留非支配解，以确保算法能够找到接近真实的帕累托前沿。 常用的多目标遗传算法族： Pareto支配型算法： 详细讲解基于Pareto支配关系的算法，如NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2。 基于权重的方法： 介绍如何将多目标问题转化为单目标问题，例如通过加权求和或ε-约束方法，并讨论其局限性。 基于满意度的方法： 探讨如何根据用户定义的满意度来寻找解。 多目标遗传算法的实现与调优： 编码策略： 讨论适用于不同问题的编码方式，如二进制编码、实数编码等。 算子设计： 探讨交叉和变异算子的选择与设计，以适应多目标问题的特点。 参数设置： 指导读者如何合理设置种群大小、交叉率、变异率、停止准则等关键参数。 收敛性与多样性分析： 介绍评估MOGAs性能的常用指标，如收敛度（GD, IGD）和多样性（S, Δ），并讨论如何分析算法的收敛性和多样性。 多目标遗传算法的应用： 工程设计优化： 在航空航天、机械制造、土木工程等领域，同时优化性能、成本、可靠性等多个指标。 资源分配与调度： 在生产计划、物流调度、项目管理中，平衡效率、成本、响应时间等目标。 机器学习模型选择与参数调优： 在分类、回归等任务中，同时优化准确率、模型复杂度、训练时间等。 经济与金融模型： 在投资组合优化、风险管理中，兼顾收益和风险。 本书特色： 理论与实践相结合： 既深入阐述了网络模型和多目标遗传算法的数学原理，也提供了丰富的算法实现细节和实际应用案例。 系统性与前沿性： 覆盖了网络模型和多目标遗传算法领域的基础知识和最新进展。 启发性： 鼓励读者将本书所学知识融会贯通，解决更复杂的实际问题。 本书适合于高等院校相关专业的本科生、研究生以及从事相关领域研究和开发的科研人员和工程师阅读。通过学习本书，读者将能够熟练运用网络模型分析复杂系统，并通过多目标遗传算法解决实际的多目标优化挑战。

评分☆☆☆☆☆

谈到“多目标遗传算法”，我首先想到的是书中那些令人眼花缭乱的优化问题。这本书不仅仅是介绍算法，更重要的是教会我如何“思考”如何用算法去解决问题。作者在解释遗传算法的各个环节时，都非常注重其背后的数学原理和直观含义。例如，在解释“选择”操作时，书中并没有简单地提及轮盘赌法或锦标赛选择，而是深入分析了不同选择策略对算法收敛速度和搜索能力的影响。 我特别欣赏书中关于“适应度函数”设计的讨论。在多目标优化中，如何设计一个能够同时反映多个目标优劣的适应度函数，是至关重要的。书中提供了多种实用的策略，并且结合了实际案例，比如在工程设计中，如何同时优化产品的性能和制造成本，以及如何将它们转化为一个统一的适应度评估标准。我从中学习到了很多关于如何将现实世界的复杂需求，转化为数学模型可以理解和处理的形式，这对我日后的项目研发工作非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

读完《应用数学译丛：网络模型与多目标遗传算法》，我最大的感受是这本书的实践导向性。虽然它是一部严谨的学术著作，但其中大量的案例分析和算法实现细节，都极大地降低了读者将其应用于实际问题的门槛。在“网络模型”的部分，书中针对一些经典的图算法，如最短路径、最小生成树等，都进行了详细的介绍，并且讨论了它们在交通路由、物流配送等领域的应用。 让我印象深刻的是，书中对于一些前沿网络模型的研究也进行了介绍，比如动态网络、分布式网络等，并且探讨了如何利用这些模型来解决当前社会面临的一些新兴问题，如城市交通拥堵、能源网络优化等。作者在阐述这些复杂模型时，总是能够抽丝剥茧，从最基本的概念讲起，循序渐进，即使是对网络模型不太熟悉的读者，也能逐渐掌握其精髓。

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅到“多目标遗传算法”的部分时，我感到一阵豁然开朗。在现实世界中，很多决策问题都不是单一目标驱动的，而是需要同时考虑多个相互冲突的目标。比如，在项目管理中，我们可能既希望降低成本，又希望提高效率，这两个目标往往是此消彼长的。传统的优化算法在面对这类多目标问题时，常常显得力不从心。而书中对多目标遗传算法的详尽介绍，则像为我打开了一扇新的大门。作者不仅清晰地阐述了遗传算法的基本原理，如选择、交叉、变异等，更重要的是，深入剖析了如何将其应用于多目标优化场景。 书中关于帕累托最优解的概念讲解得尤为透彻，通过丰富的图示和案例，我得以清晰地理解多目标优化问题的核心在于寻找一组“非支配解”，即在这个解集中，不存在一个解比另一个解在所有目标上都更优。而遗传算法正是通过迭代演化，逐步逼近这个帕累托前沿。我特别喜欢书中对不同多目标遗传算法变种的比较分析，比如NSGA-II、MOEA/D等，它们在处理不同规模和复杂度的多目标问题时各有优劣，书中对这些算法的优缺点、适用场景以及实现细节都进行了深入的探讨，这对于我实际应用算法解决问题非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

至于“多目标遗传算法”部分，这本书的讲解方式让我觉得非常接地气。作者在介绍算法的各个环节时，都紧密结合了实际应用场景，使得抽象的算法概念变得生动易懂。我从中学习到了如何将现实世界的复杂需求，转化为数学模型能够处理的问题，并且如何利用遗传算法来寻找最优的解决方案。 书中关于多目标遗传算法的案例分析，涵盖了多个领域，如工程优化、资源分配、机器学习等。这些案例都非常具有代表性，并且详细介绍了算法的应用步骤和关键技术。这让我对多目标遗传算法的实际应用有了更直观的认识，也为我日后在自己的研究和工作中应用这些算法打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉不仅仅是学习知识，更像是一次思维的重塑。在“网络模型”的部分，作者巧妙地将图论、概率论、统计学等多个数学分支的知识融会贯通，构建了一个完整的分析框架。我尤其对书中关于网络动力学的讨论印象深刻，它不仅仅是描述网络的静态结构，更关注网络中信息、物质或影响的流动和演化过程。例如，在分析社交网络中的信息传播时，书中提出的模型能够很好地模拟信息扩散的模式，预测哪些节点更有可能成为关键传播者，以及如何在网络中有效地进行信息推广。 书中对于复杂网络的一些经典模型的介绍，如小世界网络、无标度网络等，都配有直观的图示和严谨的数学推导，让我对这些模型的特性有了更深刻的理解。我从中了解到，现实世界中的许多网络都呈现出非随机的结构，而这些特定的结构又会对其动力学行为产生深远的影响。作者并没有止步于理论讲解，而是通过几个精心设计的仿真实验，展示了这些理论模型在实际应用中的有效性，例如通过改变网络连接的参数，观察网络整体的鲁棒性变化。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一本真正能够引发思考的书。在阅读“网络模型”部分时，我被书中提出的各种网络分析方法深深吸引。作者并没有仅仅局限于介绍经典的图论算法，而是深入探讨了如何利用这些算法来理解现实世界中各种复杂的系统。例如，在分析城市交通网络时，书中介绍的模型能够帮助我们识别交通瓶颈，预测拥堵的发生，并为交通规划提供科学的依据。 我尤其对书中关于网络演化模型的研究印象深刻。现实世界中的网络并非一成不变，而是时刻在变化和发展。书中介绍的各种演化模型，如随机增长模型、优先连接模型等，为我们理解网络的形成和演化过程提供了理论工具。这让我对未来的网络发展趋势有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

在“多目标遗传算法”方面，这本书让我深刻理解了“折衷”的艺术。在现实生活中，很少有完美的解决方案，我们往往需要在不同的目标之间做出权衡。而多目标遗传算法，正是为了帮助我们在这种权衡中找到最优的“平衡点”。书中对帕累托最优前沿的讲解，让我明白了“最优”的定义并非单一，而是存在一组“最佳可能的”解决方案。 我特别喜欢书中关于如何评估多目标遗传算法性能的章节。作者介绍了多种评估指标，比如覆盖度、多样性等，并且分析了这些指标的优缺点。这对于我选择和改进算法至关重要，能够帮助我更客观地衡量算法的表现，并有针对性地进行优化。

评分☆☆☆☆☆

“多目标遗传算法”这一章节，我更是爱不释手。书中不仅仅讲解了算法的原理，更注重实际操作。例如，对于遗传算法的参数设置，如种群大小、交叉率、变异率等，书中都提供了详尽的指导和建议，并解释了不同参数设置对算法性能的影响。这对于我这样想要将算法投入实践的读者来说，简直是雪中送炭。 我特别喜欢书中关于约束处理的章节，在实际应用中，很多优化问题都伴随着各种各样的约束条件，如何有效地在遗传算法中处理这些约束，直接影响到算法能否找到有效的解。书中介绍的多种约束处理技术，如惩罚函数法、修复法等，都通过生动的例子进行了讲解，让我能够清晰地理解它们的工作机制和适用场景。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用数学译丛：网络模型与多目标遗传算法》绝对是一次知识的深度探险，我迫不及待地想和大家分享我的阅读体验。初拿到这本书，它的厚度和严谨的译丛命名就预示着这是一部不容小觑的学术著作。我本身是对数学模型在解决实际问题中的应用非常感兴趣，尤其是在复杂系统分析领域，而“网络模型”这个词汇瞬间就抓住了我的眼球。众所周知，现实世界充满了各种各样的网络，从社交网络、交通网络到生物网络，理解它们的结构、动态和演化规律是解决许多现实挑战的关键。这本书无疑提供了一个坚实的理论基础，将抽象的网络概念与具体的数学工具相结合，让我得以窥见那些隐藏在数据背后的底层逻辑。 在深入阅读的过程中，我惊喜地发现，书中对网络模型的阐述并非停留在理论层面，而是紧密结合了实际应用场景。例如，在探讨某个特定网络结构的鲁棒性时，作者并没有仅仅罗列枯燥的公式，而是通过分析真实世界的故障传播案例，生动地解释了这些数学模型是如何描述和预测网络失效的。这种从抽象到具体的逻辑递进，极大地增强了我的理解力和代入感。更让我印象深刻的是，书中关于网络模型的部分，并没有局限于某种单一类型的网络，而是涵盖了多种典型的网络拓扑结构，并且对它们的数学性质进行了深入的比较分析。这为我日后在面对不同类型的网络问题时，能够快速定位并选择最适合的分析工具打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于它提供了一个强大的分析工具箱。无论是对现实世界中错综复杂的“网络模型”进行剖析，还是在面对“多目标遗传算法”这类能够兼顾多重需求的优化难题时，这本书都提供了清晰的理论框架和实用的方法论。我发现，许多看似棘手的实际问题，一旦用书中提供的数学模型和算法思路去审视，便能豁然开朗。 书中对于“网络模型”的论述，让我认识到，很多看似独立的现象，其实都隐藏着深刻的网络联系。比如，在一个金融市场中，不同股票的价格波动并非完全随机，而是受到股票之间相互关联性的影响。通过构建这些股票之间的关联网络，并运用书中介绍的网络分析工具，我们可以更好地理解市场的联动效应，甚至预测潜在的系统性风险。