應用數學譯叢：網絡模型與多目標遺傳算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 玄光男，林林 著，梁承姬，於歆傑 譯

圖書標籤:

• 應用數學
• 網絡模型
• 多目標優化
• 遺傳算法
• 優化算法
• 數學模型
• 運籌學
• 人工智能
• 算法設計
• 復雜網絡

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302456148

版次：1

商品編碼：12057811

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：248

字數：296000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《應用數學譯叢：網絡模型與多目標遺傳算法》實用性強，摒棄工具書中難懂的理論講解，通過使用具體數值實例進行淺顯易懂的講解，保證大學低年級學生憑藉現有的數學基礎知識也可以完全理解書中介紹的網絡數學模型和遺傳算法的解法。書中豐富的數值實例能夠加深讀者對算法的理解，為學習帶來便利。

內容簡介

　　《應用數學譯叢：網絡模型與多目標遺傳算法》首先圍繞物流配送計劃問題、網絡的開放式*短路徑優先問題、多階段供應鏈管理的網絡問題以及雙目標網絡問題中的網絡係統的*小費用*大流量問題這幾個可用網絡模型一般化的NP�瞙ard組閤優化問題，介紹如何設計不同的染色體來采用遺傳算法解決網絡設計問題； 然後，在數值實驗中通過求解實際問題詳細地介紹瞭遺傳算法的使用方法； *後， 介紹怎樣有效地運用遺傳算法求解從基本的網絡模型，到通信網絡、邏輯係統、先進的生産計劃等不同的多目標網絡模型。 　　本書通過使用具體數值實例進行淺顯易懂的講解，而沒有涉及難懂的理論講解，大學低年級學生憑藉其現有的數學基礎知識就可以完全理解書中介紹的網絡數學模型和遺傳算法的解法。書中豐富的數值實例能夠加深讀者對算法的理解，為學習帶來便利。

目錄

第1章遺傳算法 1.1遺傳算法基礎 1.1.1遺傳算法概述 1.1.2編碼 1.1.3適值函數 1.1.4遺傳操作 1.1.5應用於非綫性*優化問題 1.2遺傳算法應用於組閤優化問題的實例 1.2.1配詞問題 1.2.2背包問題 1.3混閤遺傳算法 1.3.1ls�瞙GA 1.3.2flc�瞙GA 1.4參考文獻 第2章網絡模型基礎 2.1*短路徑模型 2.1.1*短路徑問題數學模型 2.1.2基於優先級的遺傳算法解法 2.1.3數值計算 2.2*大流量模型 2.2.1*大流量問題的數學模型 2.2.2基於優先級編碼的遺傳算法 2.2.3數值計算 2.3*小費用流模型 2.3.1*小費用流問題的數學模型 2.3.2基於優先級編碼的遺傳算法 2.3.3數值計算 2.4*小生成樹模型 2.4.1*小生成樹問題的數學模型 2.4.2基於PrimPred的遺傳算法解法 2.4.3數值計算 2.5參考文獻 第3章物流網絡模型 3.1物流模型 3.1.1配送計劃模型 3.1.2基於矩陣的遺傳算法解法 3.1.3基於生成樹的遺傳算法解法 3.1.4數值計算 3.2兩階段物流模型 3.2.1兩階段物流模型 3.2.2基於優先級的遺傳算法解法 3.2.3數值計算 3.3車輛配送模型 3.3.1多配送中心帶時間窗的車輛配送模型 3.3.2基於遺傳算法的解法 3.3.3數值計算 3.4工廠—配送中心物流模型 3.4.1P�睤C物流網絡數學模型 3.4.2基於優先級的遺傳算法解法 3.4.3數值計算 3.5參考文獻 第4章多目標遺傳算法 4.1多目標優化模型概要 4.1.1多目標優化問題 4.1.2Pareto*優解 4.2多目標遺傳算法概要 4.2.1多目標遺傳算法的處理過程 4.2.2嚮量評價遺傳算法 4.2.3評價值共享 4.3多目標遺傳算法過程 4.3.1Pareto排序評價方法 4.3.2多目標函數加權和評價方法 4.3.3多目標函數的加權及保存精英策略的引入 4.4Pareto*優解的評價 4.4.1參照解集S* 4.4.2求得的Pareto*優解數量|Sj| 4.4.3獲得Pareto*優解個體數比例RNDS(Sj) 4.4.4Pareto*優解集與參照解集間的距離D1R 4.4.5各目標函數軸的*大值, *小值, 平均值IMMA 4.5多目標遺傳算法的數值計算 4.5.1數值計算實例 1 4.5.2數值計算實例 2 4.6參考文獻 第5章多目標網絡模型 5.1*小費用*大流量網絡模型 5.1.1*小費用*大流量網絡的數學模型 5.1.2基於優先級的遺傳算法解法 5.1.3數值計算 5.2多目標供應鏈網絡模型 5.2.1多目標供應鏈網絡數學模型 5.2.2基於優先級的遺傳算法求解 5.2.3數值計算 5.3生産物流係統網絡模型 5.3.1生産物流係統的數學模型 5.3.2基於隨機值的多階段決策遺傳算法的解法 5.3.3數值計算 5.4通信係統可靠性網絡 5.4.1係統癱瘓率和總成本*小化的數學模型建立 5.4.2基於混閤多目標遺傳算法的解法 5.4.3數值計算 5.5參考文獻

精彩書摘

　　第3章物流網絡模型　　物流（logistics）是供應鏈中的一部分，它被定義為一種對産地到銷地間物品的有效流通及其存儲、服務等相關信息進行計劃、實施及管理（尤其是供應、配送及存儲）的全過程給予優化的綜閤活動。物流原本是以發揮其本身*大限度的機能為目標的，這意味著它要以供給者與需求者之間的原材料、産品、商品的調配和供給為核心，從産品或服務的自策劃、開發、設計、製造到使用、撤銷、廢棄、設備維護的整個産品生命周期為對象，優化並提高其效率的節約型的企業間貿易和物流結構。　　3.1物流模型　　3.1物流模型　　物流的有效管理是從戰略性的網絡規劃開始的。也就是說，分析企業的地點和顧客的地點並製定配送産品到*終目的地的*有效的方法。物流的*優化，是通過供應鏈中配送費用的降低、物流過程中內部效率的提高、顧客服務的*大化以及成本的降低等來實現的。在此，若考慮將多個産地生産的産品配送給多個銷地（比如配送中心或倉庫等）的時候，在滿足各自的供應量和需求量的條件下，要實現成本*低，則有必要製定關於從哪個産地到哪個銷地應該配送多少産品的配送計劃，稱這種計劃為配送計劃（transportation planning，TP）模型。　　配送計劃模型是物流係統，即物流網絡問題中的基本模型。因其模型結構的特殊性，迄今為止已有很多研究者對它的解法進行研究並取得瞭一定的成果，並嚮多目標多階段等擴展的配送計劃模型發展。　　配送計劃模型根據目標函數的特性劃分如下。　　�r 綫性問題或非綫性問題，　　�r 單目標問題或多目標問題。　　根據物流係統的約束條件劃分如下。　　�r 平麵（planar）或一般配送計劃（solid TP）模型，　　�r 平衡（balanced）或不平衡配送計劃（unbalanced TP）模型。　　例3.1簡單的配送計劃舉例　　通常的配送計劃模型是以*低成本將某種商品從供給方配送到需求地的優化問題。如圖3.1所示，從産地（工廠）i=1，2，3嚮銷地（傢庭、配送中心或者倉庫）j=1,2,3,4配送産品時，在滿足各産地i的供應量ai和各銷地j的需求量bj這一約束條件下，考慮製定配送總成本*小的配送計劃。這需要根據相應的目標函數和約束條件建立綫性和非綫性的整數規劃數學模型。　　圖3.1從3個産地往4個銷地的産品配送計劃　　3.1.1配送計劃模型　　a. 基本配送計劃模型　　如例3.1所示的配送計劃模型，是從産地（工廠）i=1,2,…,I往銷地（傢庭、配送中心或倉庫）j=1,2,…,J配送産品時，在滿足産地的供應量和銷地的需求量這一約束條件下，製定配送總成本*低的配送計劃。為瞭建立該配送計劃網絡的數學模型，定義所需記號如下。　　編號：　　i： 産地（i=1,2,…,I）　　j： 銷地（j=1,2,…,J）　　參數：　　I： 産地數量　　J： 銷地數量　　ai： 産地i的供應量（ai≥0）　　bj： 銷地j的需求量（bj≥0）　　cij： 從産地i嚮銷地j配送的單位産品配送成本　　決策變量：　　xij： 從産地i到銷地j的配送量　　因此，配送計劃網絡的基本數學模型如下：　　min z=∑Ii=1∑Jj=1cijxij（3.1）　　s.t. ∑Jj=1xij≤ai，i=1,2,…,I（供應量的約束條件）（3.2）　　∑Ii=1xij≥bj，j=1,2,…,J（需求量的約束條件）（3.3）　　xij≥0,�衖,j（3.4）　　此外，該基本數學模型以公式（3.5）所示的總供應量和總需求量相等的這一平衡條件為前提。　　∑Ii=1ai=∑Jj=1bj（3.5）　　假如平衡公式不成立，例如供應量過剩，則建立虛擬的銷地，將過剩部分設定為虛擬銷地的需求量，並將往虛擬銷地的配送成本設定為0，這樣平衡條件（balanced condition）就能夠成立。在所得結果中，各産地發往虛擬銷地的配送量，則錶示各産地未能供應齣去的部分。對於需求量過剩的情況，也可以用同樣的方法建立虛擬産地。　　b. 基於容量約束的配送計劃模型　　基於容量約束的配送計劃（capacitated transportation planning，cTP）模型，是指在各配送綫路（i,j）上有配送量的容量約束uij的擴充模型，形式如下。　　min z=∑Ii=1∑Jj=1cijxij（3.6）　　s.t. ∑Jj=1xij≤ai，i=1,2,…,I（供應量的約束）（3.7）　　∑Ii=1xij≥bj，j=1,2,…,J（需求量的約束）（3.8）　　0≤xij≤uij，�衖,j（配送量的容量約束）（3.9）　　c. 基於固定費用的配送計劃模型　　基於固定費用的配送計劃（fixed�瞔harge transportation planning，fcTP）模型，可以由基本配送計劃模型擴充而來（圖3.2）。在物流係統中，如同帶有固定費用的*小費用流模型一樣，實際配送計劃模型大多以帶固定費用的配送計劃來建立數學模型。例如，在配送計劃模型中，有時固定費用被包含在給定的倉庫間的各配送成本裏，或者被包含在工廠或倉庫的設備費用裏。由此，原配送計劃模型可以看做是整個綫路的固定費用為0的fcTP模型。隻是在fcTP模型中，由於目標函數中存在固定費用，目標函數是不連續的，所以求可行解將更加睏難。　　圖3.2從産地往銷地的固定費用配送模型　　在帶有固定費用的配送計劃模型中，選擇*佳實施計劃時，同時考慮以下兩類成本： （1）産地到銷地間的運輸費用，（2）固定費用。另外，fcTP模型也可製定從多個工廠往多個倉庫配送的*低成本配送計劃。　　基於固定費用的配送計劃網絡數學模型如下：　　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）　　這裏，fij(x)是從産地i往銷地j的一般運輸成本，dij是從産地i往銷地j的固定費用。從産地i往銷地j配送的決策變量定義如下。　　gij（x）=1,xij>0　　0，其他（3.14）　　d. 基於排斥約束的配送計劃模型Ⅰ　　物流係統在實際問題的應用中，經常會以附加約束條件來擴充配送計劃模型。本節將介紹基於排斥約束的配送模型Ⅰ（exclusionary side constrained transportation planning，escTP）。　　該escTP模型是在配送計劃模型上添加瞭不允許由多個産地往某個特定銷地同時發貨的這一附加約束條件。在實際物流係統中，由於企業內的産品的種類係列不同，經常遇到此類問題。例如，有時在同一條綫路上，化學藥品不可以與食品等其他産品在同一個集裝箱或者車輛中一起配送。在這種狀況下，escTP模型的目標是在考慮在産地不能同時齣貨的前提下，製定滿足供應、需求約束條件的可行配送計劃。該問題的難度隨著附加約束條件而增加，而在實際問題中的應用會更加復雜。另外，由於該約束條件為非綫性函數，所以不能使用以往的LP軟件包來求解。　　從I個産地往J個銷地配送不同類産品的配送計劃escTP模型的數學模型如下：　　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）　　這裏，Dj={(i,k)|産地i和産地k不能同時嚮銷地j配送}，式（3.18）即為産地i和産地k不允許同時嚮銷地j配送的約束條件。　　e. 基於排斥約束的配送模型Ⅱ　　基於排斥約束的配送模型Ⅱ（nonlinear side�瞔onstrained transportation planning，nscTP）與前麵提到的escTP模型類似。escTP模型是由多個産地往一個銷地配送時齣現的約束條件，而nscTP則是由一個産地往多個銷地配送時齣現的約束條件。也就是說，考慮對於某個産地來說有可以配送的銷地和不可以配送的銷地的情況。　　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）　　這裏， Si={(j,l)|不能由産地i嚮銷地j和銷地l同時配送}，公式（3.23）錶示不可以從産地i嚮兩個不同的銷地j和l同時配送。　　3.1.2基於矩陣的遺傳算法解法　　Michalewicz等人［1，2］針對綫性和非綫性的配送計劃模型，提齣瞭基於矩陣的遺傳算法。　　a. 基於矩陣的染色體設計　　編碼　　在這裏，以矩陣來構造滿足係統約束條件的某一配送計劃的染色體，錶示如下：　　Xp=x11x12…x1J　　x21x22…x2J　　�螃螃�　　xI1xI2…xIJ（3.25）　　這裏，矩陣Xp是第p個染色體，各元素xij是染色體的遺傳基因，錶示問題的決策變量（配送量）。采用基於矩陣的遺傳算法，生成配送計劃模型配送計劃初始解的編碼流程如下。　　基於矩陣的染色體編碼流程　　解碼　　通常作為配送計劃模型的解碼方法，在這裏采用如下的矩陣碼的解碼方法。　　基於矩陣的染色體解碼流程　　……

前言/序言

　　前言 　　從因特網時代的信息網絡係統，到基於GPS進行車輛導航的道路信息係統，以及軟件開發的項目進度管理係統，均建立在網絡模型的基礎之上。目前，網絡建模已經被靈活地運用到計算機科學、自然科學、運籌學、金融學、工學等諸多領域。網絡建模通過點、弧（連接）以及流量來處理網絡問題並搜索到*佳的解決方案。 　　近年來，由於信息通信技術的快速發展，網絡技術的飛速進步和普及， 以及産業經濟全球化，不僅僅是信息通信業，製造業以及物流業也發生著巨大的變革。優化問題的求解過程，如應用大規模網絡係統的*優化通信路徑，及網絡的開放式*短路徑優先（Open Shortest Path First，OSPF）問題，以附加快速信息交互能力的企業資源軟件包（Enterprise Resource Package，ERP）為基礎的生産信息係統的生産物流調度問題，伴隨網絡環境下物流係統中顧客和供應商的全球化問題的多階段供應鏈管理(Supply Chain Management，SCM)網絡問題等，因其結構復雜、多伴有很多製約條件，且常為多目標優化問題，被我們定義為NP-hard組閤優化問題。 特彆是針對各企業生産物流過程，要求迅速靈活運用準確的信息並給齣閤理決策，具體指從接受訂單到企劃，再到生産過程以及密切相關的適時配送計劃，即根據供應鏈管理係統尋求到全局*優化的解。 　　一般地，大規模組閤優化問題用舊有方法求解時存在解決不瞭的問題，所以在啓發式算法裏*被廣泛靈活應用的遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）受到瞭關注。遺傳算法是進化計算的一種，在業界作為實用技術之一被廣泛地使用。例如，在SAP、i2、IBM等世界各地的企業資源軟件包中， 均標準化地配備瞭基於遺傳算法的*優化工具。近年來，遺傳算法被*廣泛地應用於求解難以用數學模型定義的問題或者結構復雜的*優化問題等。並且從SCI級彆的國際刊物中基於遺傳算法的研究論文數量之多可以看齣很多學者也對遺傳算法的能力錶示肯定。 　　為瞭靈活運用進化計算之一的遺傳算法，本書主要圍繞物流配送計劃問題、網絡的*短路徑優先問題、多階段供應鏈管理網絡問題，以及雙目標網絡問題中的網絡係統的*小費用*大流量問題這幾個可用網絡模型一般化的NP�瞙ard組閤優化問題，介紹如何設計不同的染色體來采用遺傳算法解決網絡設計問題，此外，在數值實驗中通過求解實際問題詳細地介紹瞭遺傳算法的使用方法。進一步地， 怎樣有效地運用遺傳算法求解從基本的網絡模型，到通信網絡、邏輯係統、先進的生産計劃（Advanced Planning and Scheduling,APS）等不同的多目標網絡模型，將在後麵的5章進行說明。 　　在第1章遺傳算法中，對背景和作為基礎的染色體的編碼、評價函數、遺傳操作等進行瞭說明，通過組閤優化問題中的典型模型——配詞問題和背包問題來解釋應用基礎遺傳算法的計算過程，並介紹瞭模糊邏輯和遺傳算法組閤的混閤型遺傳算法。第2章網絡模型基礎中，介紹瞭作為網絡模型中*基本的*短路徑模型、*大流量模型、*小費用流模型和*小生成樹模型。第3章物流網絡模型中介紹瞭物流模型、兩階段物流模型、車輛配送模型和工廠—配送中心物流模型。第4章多目標遺傳算法在簡要地說明瞭多目標*優化模型之後，對多目標遺傳算法概要、多目標遺傳算法過程、Pareto*優解的評價，以及多目標遺傳算法的數值計算實例進行瞭介紹。在第5章多目標網絡模型中，介紹瞭作為該領域中*新的應用研究用例的*小費用*大流量網絡、多目標供應鏈網絡，生産物流係統的網絡以及通信係統可靠性網絡。 　　本書充分考慮到實用性，摒棄工具書中難懂的理論講解，通過使用具體數值實例進行淺顯易懂的講解，保證專科學校學生或者大學低年級學生憑藉現有的數學基礎知識也可以完全理解書中介紹的網絡數學模型和遺傳算法的解法。書中豐富的數值實例能夠加深讀者對算法的理解，為學習帶來便利。 　　本書從1995年策劃開始，已經受到瞭很多國內外人士的指導和建議。特彆是早稻田大學大學院岡本東博士（岩手縣立大學）、椋田實博士（日本工業大學）、訪問學者 Fulya Altiparmak (Gazi University)，以及軟計算研究室的各位博士，特彆要感謝剛田幾太郎氏、安高真一郎氏，也非常感謝共立齣版社（株）的小山透氏、鬆永智仁氏、國井和郎氏在齣版方麵給予的幫助。 　　2008年2月 　　玄光男林林

應用數學譯叢：網絡模型與多目標遺傳算法 本書深入探討瞭應用數學領域中兩大核心主題：網絡模型與多目標遺傳算法。旨在為研究人員、工程師以及對復雜係統建模與優化感興趣的學生提供一個全麵而深入的指導。 第一部分：網絡模型 本部分聚焦於網絡的數學錶示、分析與應用。我們將從基礎概念入手，逐步深入到復雜網絡的結構特性、演化機製以及其在現實世界中的廣泛應用。 網絡基礎理論： 圖論基礎： 詳細介紹圖的基本概念，包括頂點、邊、度、路徑、連通性等。我們將探討不同類型的圖（有嚮圖、無嚮圖、加權圖、無權圖）及其數學性質。 網絡度量與拓撲特性： 深入分析網絡的關鍵度量指標，如平均路徑長度、簇係數、中心性度量（度中心性、接近中心性、介數中心性、特徵嚮量中心性）等。這些度量有助於我們理解網絡的結構復雜性、信息傳播效率以及關鍵節點的識彆。 網絡模型： 介紹經典的網絡生成模型，如隨機圖模型（Erdos-Renyi模型）、小世界網絡模型（Watts-Strogatz模型）和無標度網絡模型（Barabasi-Albert模型）。這些模型能夠捕捉到許多現實世界網絡的拓撲特性，並為理解網絡演化提供理論框架。 網絡分析方法： 介紹用於分析網絡結構和功能的多種算法和技術，包括社區檢測算法（如Louvain算法、Label Propagation算法）、圖分割技術、網絡可視化方法等。 復雜網絡的特性與演化： 小世界現象與無標度特性： 詳細解釋為何許多現實網絡錶現齣“小世界”效應（平均路徑短）和“無標度”特性（度分布服從冪律分布），並探討其對網絡動力學（如信息傳播、疾病擴散）的影響。 網絡動力學： 研究信息傳播模型（如SIR模型、SIS模型）、意見動力學、以及網絡上的同步現象等。理解這些動力學過程對於預測和控製網絡行為至關重要。 網絡演化模型： 探討網絡如何隨著時間的推移而生長和變化。我們將研究連接的偏好性（如優先連接）、節點屬性的演化以及網絡結構對節點行為的影響。 網絡模型的應用： 社會網絡分析： 如何利用網絡模型分析人際關係、信息流動、輿論形成等社會現象。 生物網絡： 研究蛋白質相互作用網絡、基因調控網絡、代謝網絡等，理解生命係統的結構與功能。 信息網絡： 分析互聯網、萬維網、交通網絡等，優化路由、提高效率、設計魯棒係統。 經濟與金融網絡： 識彆係統性風險、分析市場結構、理解交易行為。 第二部分：多目標遺傳算法 本部分將詳細介紹多目標遺傳算法（Multi-Objective Genetic Algorithms, MOGAs）的原理、實現與應用。MOGAs是處理具有多個相互衝突優化目標問題的強大工具。 多目標優化的基本概念： 帕纍托最優性： 引入帕纍托最優解的概念，解釋如何定義和識彆多目標優化問題中的最優解集。 帕纍托前沿： 闡述帕纍托前沿的幾何含義，以及求解多目標優化問題的目標是找到盡可能接近真實的帕纍托前沿。 多目標優化問題的挑戰： 分析多目標優化與單目標優化在求解上的根本區彆，特彆是解的不可比性以及權衡不同目標之間的睏難。 多目標遺傳算法的原理與方法： 遺傳算法基礎迴顧： 簡要迴顧標準遺傳算法的核心組成部分，如編碼、選擇、交叉、變異等。 麵嚮多目標的遺傳算法設計： 詳細介紹如何將遺傳算法的框架擴展到多目標問題。 適應度函數設計： 探討如何處理多個目標函數，例如通過Pareto支配關係、排序、擁擠距離等指標來評估個體的優劣。 選擇策略： 介紹常用的多目標選擇策略，如NSGA-II（非支配排序遺傳算法II）、SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）等，以及它們如何保持種群的多樣性和收斂性。 精英保留策略： 討論如何有效地保留非支配解，以確保算法能夠找到接近真實的帕纍托前沿。 常用的多目標遺傳算法族： Pareto支配型算法： 詳細講解基於Pareto支配關係的算法，如NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2。 基於權重的方法： 介紹如何將多目標問題轉化為單目標問題，例如通過加權求和或ε-約束方法，並討論其局限性。 基於滿意度的方法： 探討如何根據用戶定義的滿意度來尋找解。 多目標遺傳算法的實現與調優： 編碼策略： 討論適用於不同問題的編碼方式，如二進製編碼、實數編碼等。 算子設計： 探討交叉和變異算子的選擇與設計，以適應多目標問題的特點。 參數設置： 指導讀者如何閤理設置種群大小、交叉率、變異率、停止準則等關鍵參數。 收斂性與多樣性分析： 介紹評估MOGAs性能的常用指標，如收斂度（GD, IGD）和多樣性（S, Δ），並討論如何分析算法的收斂性和多樣性。 多目標遺傳算法的應用： 工程設計優化： 在航空航天、機械製造、土木工程等領域，同時優化性能、成本、可靠性等多個指標。 資源分配與調度： 在生産計劃、物流調度、項目管理中，平衡效率、成本、響應時間等目標。 機器學習模型選擇與參數調優： 在分類、迴歸等任務中，同時優化準確率、模型復雜度、訓練時間等。 經濟與金融模型： 在投資組閤優化、風險管理中，兼顧收益和風險。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既深入闡述瞭網絡模型和多目標遺傳算法的數學原理，也提供瞭豐富的算法實現細節和實際應用案例。 係統性與前沿性： 覆蓋瞭網絡模型和多目標遺傳算法領域的基礎知識和最新進展。 啓發性： 鼓勵讀者將本書所學知識融會貫通，解決更復雜的實際問題。 本書適閤於高等院校相關專業的本科生、研究生以及從事相關領域研究和開發的科研人員和工程師閱讀。通過學習本書，讀者將能夠熟練運用網絡模型分析復雜係統，並通過多目標遺傳算法解決實際的多目標優化挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的價值在於它提供瞭一個強大的分析工具箱。無論是對現實世界中錯綜復雜的“網絡模型”進行剖析，還是在麵對“多目標遺傳算法”這類能夠兼顧多重需求的優化難題時，這本書都提供瞭清晰的理論框架和實用的方法論。我發現，許多看似棘手的實際問題，一旦用書中提供的數學模型和算法思路去審視，便能豁然開朗。 書中對於“網絡模型”的論述，讓我認識到，很多看似獨立的現象，其實都隱藏著深刻的網絡聯係。比如，在一個金融市場中，不同股票的價格波動並非完全隨機，而是受到股票之間相互關聯性的影響。通過構建這些股票之間的關聯網絡，並運用書中介紹的網絡分析工具，我們可以更好地理解市場的聯動效應，甚至預測潛在的係統性風險。

評分☆☆☆☆☆

讀完《應用數學譯叢：網絡模型與多目標遺傳算法》，我最大的感受是這本書的實踐導嚮性。雖然它是一部嚴謹的學術著作，但其中大量的案例分析和算法實現細節，都極大地降低瞭讀者將其應用於實際問題的門檻。在“網絡模型”的部分，書中針對一些經典的圖算法，如最短路徑、最小生成樹等，都進行瞭詳細的介紹，並且討論瞭它們在交通路由、物流配送等領域的應用。 讓我印象深刻的是，書中對於一些前沿網絡模型的研究也進行瞭介紹，比如動態網絡、分布式網絡等，並且探討瞭如何利用這些模型來解決當前社會麵臨的一些新興問題，如城市交通擁堵、能源網絡優化等。作者在闡述這些復雜模型時，總是能夠抽絲剝繭，從最基本的概念講起，循序漸進，即使是對網絡模型不太熟悉的讀者，也能逐漸掌握其精髓。

評分☆☆☆☆☆

“多目標遺傳算法”這一章節，我更是愛不釋手。書中不僅僅講解瞭算法的原理，更注重實際操作。例如，對於遺傳算法的參數設置，如種群大小、交叉率、變異率等，書中都提供瞭詳盡的指導和建議，並解釋瞭不同參數設置對算法性能的影響。這對於我這樣想要將算法投入實踐的讀者來說，簡直是雪中送炭。 我特彆喜歡書中關於約束處理的章節，在實際應用中，很多優化問題都伴隨著各種各樣的約束條件，如何有效地在遺傳算法中處理這些約束，直接影響到算法能否找到有效的解。書中介紹的多種約束處理技術，如懲罰函數法、修復法等，都通過生動的例子進行瞭講解，讓我能夠清晰地理解它們的工作機製和適用場景。

評分☆☆☆☆☆

在“多目標遺傳算法”方麵，這本書讓我深刻理解瞭“摺衷”的藝術。在現實生活中，很少有完美的解決方案，我們往往需要在不同的目標之間做齣權衡。而多目標遺傳算法，正是為瞭幫助我們在這種權衡中找到最優的“平衡點”。書中對帕纍托最優前沿的講解，讓我明白瞭“最優”的定義並非單一，而是存在一組“最佳可能的”解決方案。 我特彆喜歡書中關於如何評估多目標遺傳算法性能的章節。作者介紹瞭多種評估指標，比如覆蓋度、多樣性等，並且分析瞭這些指標的優缺點。這對於我選擇和改進算法至關重要，能夠幫助我更客觀地衡量算法的錶現，並有針對性地進行優化。

評分☆☆☆☆☆

這本《應用數學譯叢：網絡模型與多目標遺傳算法》絕對是一次知識的深度探險，我迫不及待地想和大傢分享我的閱讀體驗。初拿到這本書，它的厚度和嚴謹的譯叢命名就預示著這是一部不容小覷的學術著作。我本身是對數學模型在解決實際問題中的應用非常感興趣，尤其是在復雜係統分析領域，而“網絡模型”這個詞匯瞬間就抓住瞭我的眼球。眾所周知，現實世界充滿瞭各種各樣的網絡，從社交網絡、交通網絡到生物網絡，理解它們的結構、動態和演化規律是解決許多現實挑戰的關鍵。這本書無疑提供瞭一個堅實的理論基礎，將抽象的網絡概念與具體的數學工具相結閤，讓我得以窺見那些隱藏在數據背後的底層邏輯。 在深入閱讀的過程中，我驚喜地發現，書中對網絡模型的闡述並非停留在理論層麵，而是緊密結閤瞭實際應用場景。例如，在探討某個特定網絡結構的魯棒性時，作者並沒有僅僅羅列枯燥的公式，而是通過分析真實世界的故障傳播案例，生動地解釋瞭這些數學模型是如何描述和預測網絡失效的。這種從抽象到具體的邏輯遞進，極大地增強瞭我的理解力和代入感。更讓我印象深刻的是，書中關於網絡模型的部分，並沒有局限於某種單一類型的網絡，而是涵蓋瞭多種典型的網絡拓撲結構，並且對它們的數學性質進行瞭深入的比較分析。這為我日後在麵對不同類型的網絡問題時，能夠快速定位並選擇最適閤的分析工具打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書是一本真正能夠引發思考的書。在閱讀“網絡模型”部分時，我被書中提齣的各種網絡分析方法深深吸引。作者並沒有僅僅局限於介紹經典的圖論算法，而是深入探討瞭如何利用這些算法來理解現實世界中各種復雜的係統。例如，在分析城市交通網絡時，書中介紹的模型能夠幫助我們識彆交通瓶頸，預測擁堵的發生，並為交通規劃提供科學的依據。 我尤其對書中關於網絡演化模型的研究印象深刻。現實世界中的網絡並非一成不變，而是時刻在變化和發展。書中介紹的各種演化模型，如隨機增長模型、優先連接模型等，為我們理解網絡的形成和演化過程提供瞭理論工具。這讓我對未來的網絡發展趨勢有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺不僅僅是學習知識，更像是一次思維的重塑。在“網絡模型”的部分，作者巧妙地將圖論、概率論、統計學等多個數學分支的知識融會貫通，構建瞭一個完整的分析框架。我尤其對書中關於網絡動力學的討論印象深刻，它不僅僅是描述網絡的靜態結構，更關注網絡中信息、物質或影響的流動和演化過程。例如，在分析社交網絡中的信息傳播時，書中提齣的模型能夠很好地模擬信息擴散的模式，預測哪些節點更有可能成為關鍵傳播者，以及如何在網絡中有效地進行信息推廣。 書中對於復雜網絡的一些經典模型的介紹，如小世界網絡、無標度網絡等，都配有直觀的圖示和嚴謹的數學推導，讓我對這些模型的特性有瞭更深刻的理解。我從中瞭解到，現實世界中的許多網絡都呈現齣非隨機的結構，而這些特定的結構又會對其動力學行為産生深遠的影響。作者並沒有止步於理論講解，而是通過幾個精心設計的仿真實驗，展示瞭這些理論模型在實際應用中的有效性，例如通過改變網絡連接的參數，觀察網絡整體的魯棒性變化。

評分☆☆☆☆☆

至於“多目標遺傳算法”部分，這本書的講解方式讓我覺得非常接地氣。作者在介紹算法的各個環節時，都緊密結閤瞭實際應用場景，使得抽象的算法概念變得生動易懂。我從中學習到瞭如何將現實世界的復雜需求，轉化為數學模型能夠處理的問題，並且如何利用遺傳算法來尋找最優的解決方案。 書中關於多目標遺傳算法的案例分析，涵蓋瞭多個領域，如工程優化、資源分配、機器學習等。這些案例都非常具有代錶性，並且詳細介紹瞭算法的應用步驟和關鍵技術。這讓我對多目標遺傳算法的實際應用有瞭更直觀的認識，也為我日後在自己的研究和工作中應用這些算法打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

談到“多目標遺傳算法”，我首先想到的是書中那些令人眼花繚亂的優化問題。這本書不僅僅是介紹算法，更重要的是教會我如何“思考”如何用算法去解決問題。作者在解釋遺傳算法的各個環節時，都非常注重其背後的數學原理和直觀含義。例如，在解釋“選擇”操作時，書中並沒有簡單地提及輪盤賭法或錦標賽選擇，而是深入分析瞭不同選擇策略對算法收斂速度和搜索能力的影響。 我特彆欣賞書中關於“適應度函數”設計的討論。在多目標優化中，如何設計一個能夠同時反映多個目標優劣的適應度函數，是至關重要的。書中提供瞭多種實用的策略，並且結閤瞭實際案例，比如在工程設計中，如何同時優化産品的性能和製造成本，以及如何將它們轉化為一個統一的適應度評估標準。我從中學習到瞭很多關於如何將現實世界的復雜需求，轉化為數學模型可以理解和處理的形式，這對我日後的項目研發工作非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

當我翻閱到“多目標遺傳算法”的部分時，我感到一陣豁然開朗。在現實世界中，很多決策問題都不是單一目標驅動的，而是需要同時考慮多個相互衝突的目標。比如，在項目管理中，我們可能既希望降低成本，又希望提高效率，這兩個目標往往是此消彼長的。傳統的優化算法在麵對這類多目標問題時，常常顯得力不從心。而書中對多目標遺傳算法的詳盡介紹，則像為我打開瞭一扇新的大門。作者不僅清晰地闡述瞭遺傳算法的基本原理，如選擇、交叉、變異等，更重要的是，深入剖析瞭如何將其應用於多目標優化場景。 書中關於帕纍托最優解的概念講解得尤為透徹，通過豐富的圖示和案例，我得以清晰地理解多目標優化問題的核心在於尋找一組“非支配解”，即在這個解集中，不存在一個解比另一個解在所有目標上都更優。而遺傳算法正是通過迭代演化，逐步逼近這個帕纍托前沿。我特彆喜歡書中對不同多目標遺傳算法變種的比較分析，比如NSGA-II、MOEA/D等，它們在處理不同規模和復雜度的多目標問題時各有優劣，書中對這些算法的優缺點、適用場景以及實現細節都進行瞭深入的探討，這對於我實際應用算法解決問題非常有指導意義。