差分進化算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肯尼斯·V.普萊斯 等 著，蔡之華 譯

圖書標籤:

• 差分進化算法
• 進化算法
• 優化算法
• 智能算法
• 機器學習
• 算法設計
• 優化技術
• 計算機科學
• 人工智能
• 數值計算

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111554196

版次：1

商品編碼：12061699

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據叢書

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：369

內容簡介

　　《差分進化算法》介紹瞭一種實現簡單、易於使用、可靠快速的全局優化算法——差分進化算法。主要內容有：差分進化算法的研究動機、主要內容、標準測試、問題域、架構和計算環境、編程以及各種應用。 　　本書可作為相關專業的教材使用，同時也適閤對優化問題感興趣的所有讀者。

目錄

前言 第1章差分進化的研究動機1 1·1參數優化引論1 1·1·1引言1 1·1·2單點求導型優化4 1·1·3單點非求導型的優化及步長問題8 1·2局部優化與全局優化對比11 1·2·1模擬退火12 1·2·2多點求導型方法13 1·2·3多點非求導型方法14 1·2·4差分進化的第一印象21 參考文獻25 第2章差分進化算法28 2·1引言28 2·1·1種群結構28 2·1·2初始化28 2·1·3變異29 2·1·4交叉29 2·1·5選擇30 2·1·6初識差分進化算法31 2·1·7可視化DE32 2·1·8注釋36 2·2參數錶示36 2·2·1二進製比特串36 2·2·2浮點數37 2·2·3浮點約束39 2·3初始化39 2·3·1初始化邊界40 2·3·2初始化分布42 2·4基嚮量選擇46 2·4·1選擇基嚮量索引（r0）46 2·4·2一對一基嚮量選擇47 2·4·3幾種隨機基索引選擇方法的比較48 2·4·4退化嚮量組閤49 2·4·5索引值互異51 2·4·6測試退化組閤的影響：球麵函數52 2·4·7偏基嚮量選擇方案54 2·5差分變異54 2·5·1變異縮放因子55 2·5·2隨機化縮放因子58 2·6重組66 2·6·1交叉66 目錄目錄2·6·2Cr在優化中的作用70 2·6·3算術重組75 2·6·4相圖79 2·6·5異或算法83 2·7選擇84 2·7·1生存準則85 2·7·2錦標賽選擇86 2·7·3一對一生存（者）準則87 2·7·4局部選擇和全局選擇的比較88 2·7·5置換選擇的不變性89 2·7·6依賴交叉的選擇壓力89 2·7·7並行性能90 2·7·8延伸90 2·8終止條件91 2·8·1達到目標91 2·8·2限製代數91 2·8·3統計種群92 2·8·4限製時間92 2·8·5人工監測92 2·8·6特定應用92 參考文獻92 第3章差分進化的標準測試97 3·1關於測試97 3·2性能評估98 3·3幾種DE的比較100 3·3·1算法100 3·3·2測試集102 3·3·3相圖103 3·3·4小結110 3·4DE與其他優化算法的比較113 3·4·1可比的性能:針對30維函數113 3·4·2比較研究:非約束優化120 3·4·3其他問題域上的性能比較123 3·4·4基於應用的性能比較126 3·5總結131 參考文獻131 第4章問題領域138 4·1引言138 4·2函數及參數量化138 4·2·1均勻量化138 4·2·2非均勻量化139 4·2·3目標函數量化140 4·2·4參數量化142 4·2·5混閤變量145 4·3約束優化145 4·3·1邊界約束146 4·3·2不等式約束148 4·3·3等式約束156 4·4組閤問題162 4·4·1旅行商問題164 4·4·2置換矩陣方法164 4·4·3相對位置索引165 4·4·4Onwubolu方法166 4·4·5鄰接矩陣方法167 4·4·6總結169 4·5設計中心問題171 4·5·1發散、自導嚮性和池化171 4·5·2設計中心的計算173 4·6多目標優化174 4·6·1目標函數加權和175 4·6·2Pareto優化175 4·6·3Pareto前沿的兩個例子176 4·6·4優化多目標的適應性DE178 4·7動態目標函數182 4·7·1穩定優化183 4·7·2不穩定優化185 參考文獻186 第5章架構和計算環境191 5·1基於多處理器的差分進化算法191 5·1·1背景191 5·1·2相關工作191 5·1·3標準模型的缺點194 5·1·4改進的標準模型194 5·1·5主處理器195 5·2基於資源有限設備的差分進化算法198 5·2·1隨機數198 5·2·2排列數生成器200 5·2·3高效的排序202 5·2·4內存節省型的差分進化算法202 參考文獻204 第6章計算機編碼206 6·1差分進化的MATLAB實現——DeMat206 6·1·1DeMat的總體結構206 6·1·2命名和代碼約定207 6·1·3數據流程圖207 6·1·4怎樣使用圖形210 6·2DeWin——Windows下使用C語言的DE212 6·2·1DeWin總體的結構212 6·2·2命名和代碼規範215 6·2·3數據流程圖216 6·2·4怎樣使用圖形217 6·2·5graphics·h的功能219 6·3隨書光盤上的軟件220 參考文獻221 第7章應用222 7·1遺傳算法和相關技術優化Si�睭簇：差分進化的優點分析223 7·1·1引言223 7·1·2係統模型224 7·1·3計算細節225 7·1·4結果和討論226 7·1·5總結231 參考文獻231 7·2差分進化在非成像光學設計中的應用232 7·2·1引言233 7·2·2目標函數233 7·2·3逆嚮工程方法檢驗235 7·2·4更難的問題：擴展源237 7·2·5總結238 參考文獻239 7·3工業壓縮機供應係統的優化239 7·3·1引言239 7·3·2測試問題的背景信息240 7·3·3係統優化240 7·3·4需求概況241 7·3·5改進的差分進化及擴展DE的通性241 7·3·6數據庫中的組件選擇242 7·3·7交叉方法242 7·3·8測試步驟245 7·3·9獲取100%的確定結果246 7·3·10結果246 7·3·11總結247 參考文獻247 7·4基於差分進化算法的多傳感器融閤的極小化錶示248 7·4·1引言248 7·4·2多傳感器融閤的極小化錶示250 7·4·3用差分進化解決多傳感器融閤253 7·4·4實驗結果255 7·4·5對比二進製遺傳算法260 7·4·6總結262 參考文獻263 7·5測定地震震源：差分進化算法的一個挑戰265 7·5·1引言265 7·5·2方嚮性問題解決方案的簡要說明267 7·5·3人造定位測試268 7·5·4收斂屬性269 7·5·5總結271 參考文獻272 7·6並行差分進化在3�睤醫學

前言/序言

　　Kenneth V·Price:獻給我的父親。 　　Rainer M·Storn :獻給曾給我支持的父母、我深愛的妻子Marion、我可愛的孩子Maja和Robin.Jouni A·Lampinen:獻給曾與我在鄉村和城鎮一起愉快生活的、也是我非常要好的朋友——小狗Tonique.前言優化問題廣泛存在於科學研究和工程領域中。什麼形狀的機翼能夠提供最大的升力？何種多項式最能擬閤給定數據？哪種配置的聚焦透鏡組閤能夠生成最銳利的圖像？這些問題是研究人員在工作中經常會碰到的基本問題，毫無疑問，他們需要一種魯棒性的優化算法去解決這些問題。 　　一般來說，解決一個難度大的“優化問題”，其問題本身不應很難，如，一個擁有豐富機械理論知識的結構工程師可能不需要具備同樣程度的優化知識去修改他的設計。除瞭易於使用之外，一個全局優化算法應能足夠有效地收斂到真實最優解。此外，搜尋解的計算時間不應過長。因此，一個真正有效的全局優化算法應該實現簡單、易於使用、可靠快速。 　　差分進化算法(Differential Evolution，以下簡稱DE)正是這種方法。自1995年發錶以來，DE被譽為一種非常高效的全局優化器。但DE並非萬能，它良好的可靠性及魯棒性需要每個科學傢及工程師的智慧。 　　DE源於遺傳退火算法(Genetic Annealing Algorithm)，由Kenneth Price提齣並發錶在Dr.Dobb′s Journal (DDJ) 1994年10月刊上，這是一本很流行的程序員雜誌。遺傳退火算法是一種基於種群的組閤優化算法，實現瞭經由閾值的退火準則。遺傳退火算法在DDJ上齣現後，Ken與Rainer Storn博士(來自西門子當時在加州伯剋利大學的國際計算機科學研究所，現就職於德國慕尼黑的R&S;公司（Rohde & Schwarz GmbH）一起應用遺傳退火算法解決瞭切比雪夫多項式擬閤問題（Chebyshev polynomial fitting problem）。而很多人認為用一種通用的優化算法確定切比雪夫多項式的係數是一項非常睏難的任務。 　　Ken最終用遺傳退火算法解決瞭五維切比雪夫問題，但收斂過程很慢且有效的控製參數很難確定。在此之後，Ken改進瞭遺傳退火算法，使用浮點數替換位串編碼並用算術運算替換邏輯運算，然後他發現瞭DE的基礎差分變異操作。綜閤起來，這些有效的改進形成瞭一種數值優化的組閤算法，即首次迭代DE。為瞭更好地適應並行計算機體係，Rainer提齣創建單獨的父代種群和子代種群。不同於遺傳退火算法，DE在處理33維切比雪夫多項式多項式係數問題時並不睏難。 　　DE的有效性並不隻在切比雪夫多項式中得到瞭證明，在許多其他函數測試中也有不俗的錶現。1995年，Rainer和Ken在ICSI的技術報告TR��95��012中發錶瞭早期的研究結果：“差分進化：一種用於求解連續空間中全局優化的簡單、有效的自適應模式”（Differential Evolution—A Simple and Efficient Adaptive Scheme for Global Optimization over Continuous Spaces）。基於差分進化算法的成功錶現，Rainer和Ken參加瞭1996年5月在日本名古屋市同時舉辦的首屆國際進化算法大賽（ICEO）和IEEE國際進化計算會議。DE算法取得瞭第三名的佳績，雖然前兩名的算法在競賽函數測試中得分很高，但這兩種算法不夠靈活，不能定義為通用的優化算法。排名第一位的算法隻適用於可分量的競賽函數，而排名第二的算法因要計算拉丁方而無法處理大量參數。受此鼓舞，Rainer與Ken於1997年4月在DDJ上又發錶瞭一篇名為Different Evolution—A Simple Evolution Strategy for Fast Optimization的文章，文章深受好評，並將DE介紹給全世界的讀者。 　　前言前言許多研究者閱讀瞭Rainer與Ken在1997年12月發錶在The Journal of Global Optimization雜誌上的文章Differential Evolution—A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces， 文章給齣瞭大量DE在各種測試函數中魯棒性的實驗性證據。大約在同一時期，Rainer建立瞭一個DE的網站(http://www.icsi.berkeley.edu/~storn/code/html)，該網站有DE的詳細代碼、DE的應用及改進。 　　Ken參加瞭於1997年4月在美國印第安納州的印第安納波利斯舉辦的第二屆國際進化算法大賽（ICEO），由於種種原因導緻競賽結果未公開，但DE錶現優秀。在本次會議中，Ken遇見瞭David博士，隨後邀請他撰寫瞭DE的概要介紹，名為New Ideas in Optimization(1999)。從此以後，Ken專注於精煉DE算法，並進行理論研究來解釋算法性能。Rainer緻力於在有限資源設備上實現DE，並開發瞭多種編程語言的軟件應用程序。此外Rainer還將DE作為高效工具應用在濾波器設計、中心設計和組閤優化問題中。 　　芬蘭的Jouni Lampinen教授(拉彭蘭塔理工大學，芬蘭，拉彭蘭塔)於1998年開始研究DE。除瞭對DE的理論有所貢獻外，他還證明瞭DE在機械工程應用中的成效，Jouni也針對特彆需求的約束多目標優化問題設計瞭簡單高效的DE自適應算法。Jouni還建立瞭DE的文獻目錄網站(http://www.lut.fi/~jlampine/debiblio.html)。 　　就像DE算法一樣，本書的目的是使讀者對DE便於理解和應用。本書主要講解瞭DE的工作原理，及適閤於在哪些場閤使用。第1章“差分進化的研究動機”，以一個常見的優化問題開始，通過對傳統方法優劣的討論。
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《智能優化算法概覽：從理論到應用》 引言 在現代科學研究與工程實踐的廣闊領域中，優化問題無處不在，其重要性不言而喻。無論是天體運行軌道的計算、藥物分子的設計，還是金融投資組閤的構建、交通網絡的規劃，都離不開對復雜係統進行高效優化的能力。傳統的最優化方法，如梯度下降法，在處理綫性、凸形問題時錶現齣色，但在麵對現實世界中普遍存在的非綫性、多模態、高維度等復雜問題時，往往會陷入局部最優，難以找到全局最優解。正是基於這樣的背景，一係列仿生智能優化算法應運而生，它們模仿自然界中生物群體或物理現象的進化與協作機製，展現齣強大的全局搜索能力和魯棒性。 本書《智能優化算法概覽：從理論到應用》旨在為讀者提供一個全麵而深入的智能優化算法知識體係。我們不拘泥於單一的算法模型，而是著眼於展現各類算法的普適性原理、獨特之處及其在不同領域的創新性應用。本書將係統地梳理各類主流智能優化算法的發展脈絡，剖析其核心思想、數學模型、算法流程以及關鍵參數的設置與調優方法。同時，我們將重點關注這些算法在解決實際問題時的策略選擇、算法改進以及與其他技術的融閤，力求為讀者提供一套既具理論深度又富實踐指導意義的學習框架。 第一部分：智能優化算法的基本原理與分類 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎，使讀者能夠理解智能優化算法的共性與個性。 第一章：優化問題的定義與挑戰 1.1 什麼是優化問題？ 定義：在給定約束條件下，尋找使目標函數達到最大值或最小值的過程。 目標函數、約束條件、決策變量等基本概念的詳細闡述。 連續優化與離散優化，單目標優化與多目標優化的區分。 1.2 傳統優化方法的局限性 梯度類方法（如梯度下降、牛頓法）：局部最優陷阱，對初始值敏感，難以處理非光滑、非凸問題。 窮舉法、蠻力搜索：計算復雜度過高，不適用於大規模問題。 綫性規劃、整數規劃：對問題形式有嚴格要求。 1.3 智能優化算法的興起與優勢 模仿自然界中的進化、生存、協作、學習等現象。 全局搜索能力強，不易陷入局部最優。 對問題空間的連續性、可導性等要求較低。 魯棒性好，適應性強。 1.4 智能優化算法的通用框架 種群的初始化與編碼。 適應度函數的設計。 選擇、交叉、變異（或類似操作）等進化機製。 迭代更新與終止條件。 第二章：經典智能優化算法概覽 2.1 基於群體行為的算法 粒子群優化算法 (PSO)： 核心思想：模擬鳥群捕食行為，個體通過經驗和群體經驗進行學習和進化。 數學模型：速度和位置更新公式，慣性權重、認知係數、社會係數的作用。 變種：全局最優PSO (GPSO)、局部最優PSO (LPSO)、動態最優PSO等。 蟻群優化算法 (ACO)： 核心思想：模擬螞蟻尋找食物路徑的行為，信息素的揮發與增強。 數學模型：信息素更新規則，轉移概率計算，信息素蒸發機製。 在路徑規劃、圖論問題中的典型應用。 2.2 基於生物進化的算法 遺傳算法 (GA)： 核心思想：模擬自然選擇和遺傳定律，通過選擇、交叉、變異保留和傳遞優良基因。 數學模型：染色體編碼方式（二進製、格雷碼、實數編碼等），選擇策略（輪盤賭、錦標賽等），交叉算子（單點、多點、均勻交叉），變異算子（位翻轉、高斯變異等）。 參數設置：種群規模、交叉率、變異率的影響。 遺傳編程 (GP)： 核心思想：進化程序結構，而非簡單的參數，用於自動生成計算機程序。 樹狀錶示，針對程序結構進行交叉和變異。 2.3 基於物理現象的算法 模擬退火算法 (SA)： 核心思想：模擬固體退火過程，在高溫時具有較高的概率接受劣質解，隨著溫度降低逐漸穩定。 數學模型： Metropolis準則，降溫計劃（退火調度）。 優點與缺點：全局搜索能力，但收斂速度較慢。 引力搜索算法 (GSA)： 核心思想：模擬宇宙萬物間的引力作用，質量大的物體吸引質量小的物體。 數學模型：引力計算，加速度計算，位置更新。 第二部分：現代智能優化算法及其發展 本部分將聚焦於近年來湧現齣的更具創新性和高效性的智能優化算法，並探討算法的融閤與改進。 第三章：新興的群體智能算法 3.1 鯨魚優化算法 (WOA)： 核心思想：模擬座頭鯨的捕食行為（圍捕和螺鏇式攻擊）。 數學模型：圍捕獵物，螺鏇更新位置。 3.2 海洋捕食者算法 (MPA)： 核心思想：模擬海洋中的捕食者-被捕食者關係，分為“最佳導航者”和“生産者”。 數學模型：社會學習和概率隨機遊走。 3.3 灰狼優化算法 (GWO)： 核心思想：模擬灰狼的等級製度和社會行為（領導者、追隨者、偵察兵）。 數學模型： Alpha、Beta、Delta、Omega 灰狼的追捕行為。 3.4 獅群優化算法 (LSO)： 核心思想：模擬獅群的社會結構和狩獵策略（守衛、追擊、閤作）。 數學模型：不同角色的行為模式。 3.5 其他新興算法簡述：如麻雀搜索算法 (SSA)、烏鴉搜索算法 (CSA)、菜粉蝶算法 (BFOA) 等。 第四章：基於自然啓發的優化算法 4.1 教學優化算法 (TOA)： 核心思想：模擬教學-學習過程，分為教師階段和學生階段。 數學模型：教師對學生的知識傳授，學生間的相互學習。 4.2 思想優化算法 (IOA)： 核心思想：模擬人類思想的演化過程，從不確定性到確定性。 數學模型：思想的産生、評估、傳播和更新。 4.3 氣候變化優化算法 (CCO)： 核心思想：模擬全球氣候變化的自然過程。 數學模型：大氣環流、海洋 currents等。 第五章：多目標優化算法 5.1 多目標優化問題的特點 帕纍托最優解集，非支配解的概念。 目標函數之間的衝突與權衡。 5.2 基於Pareto的算法 NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)： 核心思想：快速非支配排序和擁擠度距離。 在多目標優化領域的廣泛應用。 MOPSO (Multi-Objective Particle Swarm Optimization)： 將PSO的思想擴展到多目標問題。 5.3 基於指標的算法 超體積指標 (Hypervolume) 等。 5.4 權衡法與目標規劃法 將多目標問題轉化為單目標問題。 第六章：算法的混閤與改進策略 6.1 混閤智能優化算法： 將不同算法的優點結閤，例如PSO與GA的混閤。 基於不同算法的搜索特性，互補互助。 6.2 局部搜索策略的引入： 結閤梯度下降、爬山法等局部搜索方法，提高收斂精度。 兩階段優化策略：全局搜索+局部優化。 6.3 參數自適應與動態調整： 使算法參數能夠根據搜索過程自動調整，提高魯棒性。 6.4 協同進化與多智能體係統： 將優化問題分解，由多個智能體協同解決。 第三部分：智能優化算法的應用實踐 本部分將通過大量實際案例，展示智能優化算法在各行各業的強大應用能力。 第七章：工程領域的應用 7.1 結構優化設計： 橋梁、建築、航空器等結構的拓撲優化、形狀優化。 材料分配與輕量化設計。 7.2 機器人路徑規劃與控製： 移動機器人、無人機的最優路徑搜索。 機器人手臂的軌跡規劃與運動控製。 7.3 能源係統優化： 可再生能源（太陽能、風能）發電調度。 電網負荷均衡與故障恢復。 建築物的能耗優化。 7.4 機械工程優化： 發動機燃燒過程優化。 刀具路徑生成與加工工藝優化。 第八章：信息科學與人工智能領域的應用 8.1 機器學習模型參數優化： 神經網絡的權重與偏置優化。 支持嚮量機 (SVM) 的核函數參數與懲罰因子優化。 聚類算法（如K-means）的中心點優化。 8.2 特徵選擇與降維： 在大量特徵中尋找最優子集，提高模型性能。 主成分分析 (PCA) 的替代方法。 8.3 圖像與視頻處理： 圖像分割、目標檢測的優化。 視頻幀的運動估計。 8.4 自然語言處理： 詞嚮量優化、文本分類。 機器翻譯模型的參數調優。 第九章：金融與經濟領域的應用 9.1 投資組閤優化： 在風險控製下最大化收益。 資産配置與風險分散。 9.2 交易策略優化： 量化交易中的買賣點生成。 交易參數的優化。 9.3 風險管理： 信用風險評估、欺詐檢測。 VaR (Value at Risk) 的計算與優化。 9.4 供應鏈管理： 生産調度、庫存管理。 物流配送路徑優化。 第十章：其他領域的應用 10.1 生物醫學工程： 藥物分子設計與蛋白質摺疊。 醫學影像分析與診斷。 基因序列比對。 10.2 交通與物流： 車輛路徑問題 (VRP) 的求解。 交通信號燈配時優化。 快遞員派送路綫規劃。 10.3 環境科學： 汙染物擴散模型優化。 生態係統參數估計。 10.4 調度問題： 車間調度、作業調度。 任務分配與資源調度。 結論 《智能優化算法概覽：從理論到應用》將帶領讀者穿越智能優化算法的奇妙世界，從最基礎的概念齣發，逐步深入到前沿的算法模型，並最終聚焦於其在現實世界中的無限可能。本書不僅僅是一本算法的集閤，更是一次探索“如何更好地解決問題”的思維旅程。通過對各類算法原理的深入剖析和豐富應用案例的展示，我們期望激發讀者對智能優化算法的興趣，培養其獨立分析和解決復雜問題的能力，為他們在各自的研究和實踐領域提供強大的工具和創新的思路。本書的目標是使讀者能夠融會貫通，在麵對新的優化挑戰時，能夠選擇最閤適的算法，或者根據具體問題設計齣更為精妙的優化策略。

評分☆☆☆☆☆

《差分進化算法》這本書讓我對算法的設計理念有瞭更深的理解。我之前接觸過一些優化算法，但總覺得它們在某些方麵缺乏靈活性。差分進化算法的齣現，讓我看到瞭另一種解決問題的方式。作者在書中詳細介紹瞭差分進化算法的核心思想，即利用種群中個體之間的差異來生成新的候選解。我尤其喜歡書中關於“策略”的講解，不同的策略組閤，竟然能夠産生如此不同的搜索行為。作者通過大量的圖示和僞代碼，清晰地展示瞭這些策略的運作方式。而且，這本書的可讀性非常高，即使是初學者也能輕鬆理解。書中還包含瞭一些“陷阱”提示，提醒讀者在實際應用中可能遇到的問題，這對我來說非常實用。讀完之後，我感覺自己對差分進化算法的理解進入瞭一個新的層次，並且充滿瞭信心去嘗試用它來解決我遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索瞭差分進化算法的奧秘。我一直對這種能夠模擬自然進化過程的算法感到著迷，而差分進化算法正是其中的佼佼者。作者在書中不僅詳細介紹瞭算法的基本框架，更重要的是，他深入剖析瞭算法背後的數學原理和實現細節。我尤其喜歡書中關於“差分嚮量”生成機製的講解，它巧妙地利用瞭種群中個體間的差異，從而避免瞭陷入局部最優的睏境。此外，書中還提供瞭大量不同應用場景的案例分析，讓我看到瞭差分進化算法在解決實際問題時的強大能力。我特彆贊賞書中對算法參數選擇和優化的指導，這對於提高算法的性能至關重要。總而言之，《差分進化算法》是一本兼具理論深度和實踐指導意義的優秀著作，強烈推薦給所有對智能優化算法感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一本為初學者量身打造的差分進化算法入門指南。我之前接觸過遺傳算法，但總感覺差分進化算法在概念上有些模糊。讀瞭《差分進化算法》之後，我纔豁然開朗。作者非常貼心地從最基礎的生物學概念引入，例如“種群”、“個體”的含義，然後巧妙地將這些概念與優化問題聯係起來。書中關於差分進化算法基本框架的講解，比如“初始化”、“變異”、“交叉”、“選擇”等步驟，都通過大量的圖示和僞代碼來輔助說明，即使是沒有任何編程基礎的人，也能大緻理解其運作流程。我尤其喜歡書中關於“差分嚮量”的講解，這是差分進化算法與其他進化算法最顯著的區彆之一，作者用非常直觀的方式解釋瞭它是如何利用種群中個體之間的差異來産生新的候選解的。此外，書中還詳細介紹瞭差分進化算法的幾個常用變種，比如DE/rand/1/bin，DE/best/1/bin等，並分析瞭它們各自的優缺點，這對於初學者選擇閤適的算法非常有幫助。讀完這本書，我感覺自己已經掌握瞭差分進化算法的核心思想，並且能夠開始嘗試將其應用於實際問題中瞭。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《差分進化算法》這本書，我纔真正理解瞭什麼叫做“靜水流深”。我原本以為這隻是又一本介紹優化算法的書，無非是羅列一些公式、算法流程，然後舉幾個簡單的例子。但這本書給我的衝擊遠不止於此。作者在開篇就拋齣瞭一個引人深思的問題：在參數空間如此廣闊、目標函數如此復雜的世界裏，我們究竟需要什麼樣的工具纔能有效地找到最優解？他沒有直接給齣答案，而是循序漸進地帶領讀者走進差分進化的世界。從最基本的概念——種群、個體、適應度，到差分進化算法的核心思想：差分嚮量的生成與個體更新，作者都用清晰易懂的語言和精心設計的圖示進行瞭闡述。我特彆欣賞書中對算法背後數學原理的深入剖析，這讓我不僅知其然，更知其所以然。例如，關於變異算子和交叉算子如何協同作用，以及它們對算法收斂速度和全局搜索能力的影響，作者都給齣瞭非常精彩的解讀。讀到後麵，我發現書中還探討瞭差分進化算法在不同應用場景下的優化與改進，比如如何處理約束優化問題，如何結閤其他智能算法來提升性能等等。這些內容讓我對差分進化算法的通用性和強大生命力有瞭全新的認識。這本書的語言風格樸實而富有洞察力，讀起來一點都不枯燥，反而像是在與一位經驗豐富的導師對話，不斷激發我的思考。我強烈推薦給所有對優化計算、人工智能、機器學習等領域感興趣的讀者，這本書一定會讓你受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

《差分進化算法》這本書是一次非常令人興奮的學術探索之旅。我一直對智能優化算法在解決NP-hard問題上的能力感到好奇，而差分進化算法正是其中一個非常有代錶性的算法。作者在書中不僅詳細介紹瞭差分進化算法的基本原理，更重要的是，他深入探討瞭算法的內在機製，例如如何通過差分嚮量的構建來打破局部最優解的睏境，以及交叉和變異操作如何協同作用以實現全局搜索。我特彆欣賞書中關於算法收斂性和全局搜索能力的理論分析，作者用清晰的數學語言解釋瞭差分進化算法為何能夠有效避免早熟收斂，並在高維度的搜索空間中找到最優解。此外，書中還涉及瞭一些高級主題，比如如何設計自適應的差分進化算法，以及如何將其與其他算法結閤以解決更復雜的問題。這本書的深度和廣度都令人印象深刻，它不僅為我提供瞭一個紮實的理論基礎，也激發瞭我進一步研究差分進化算法的興趣。

評分☆☆☆☆☆

《差分進化算法》這本書給我最大的感受是它的“厚重感”。它並非一本淺嘗輒止的介紹性讀物，而是深入到瞭差分進化算法的方方麵麵。作者在書中不僅僅是介紹瞭算法本身，更重要的是探討瞭算法的理論基礎、數學證明以及其在解決復雜優化問題時的優勢。我印象深刻的是書中對算法收斂性與穩定性的分析，作者通過嚴謹的數學推導，闡述瞭差分進化算法為何能夠在全局範圍內有效地搜索最優解，並給齣瞭相關的理論證明。這讓我對這個算法的可靠性有瞭更深的認識。此外，書中還詳細討論瞭差分進化算法在不同領域的應用案例，例如在工程設計、金融建模、生物信息學等領域的實際應用。這些案例分析非常具有啓發性，讓我看到瞭差分進化算法的廣闊應用前景。我尤其欣賞書中對算法參數敏感性的分析，以及如何根據具體問題來調整和優化這些參數，這對於實際應用中的算法調優至關重要。這本書的語言風格嚴謹又不失學術深度，對於有一定數學和計算機基礎的讀者來說，絕對是一本不可多得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭認識差分進化算法的新視角。我之前對這個算法的認識比較片麵，主要停留在它是一個“進化”算法的層麵。《差分進化算法》這本書讓我看到瞭算法背後更深層次的數學原理和工程實踐。作者在書中對算法的收斂性、全局搜索能力以及參數敏感性進行瞭深入的分析，並給齣瞭相關的理論證明。這讓我對算法的可靠性有瞭更深的認識。此外，書中還詳細討論瞭差分進化算法在不同領域的應用案例，例如在工程設計、金融建模、生物信息學等領域的實際應用。這些案例分析非常具有啓發性，讓我看到瞭差分進化算法的廣闊應用前景。我尤其欣賞書中對算法的優化和改進的探討，例如如何處理約束優化問題，如何結閤其他智能算法來提升性能等等。這本書的深度和廣度都令人印象深刻，它不僅為我提供瞭一個紮實的理論基礎，也激發瞭我進一步研究差分進化算法的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一個寶藏，裏麵充滿瞭關於差分進化算法的各種“秘密”。我一直對這種“進化”的思想在算法中的應用感到著迷，而差分進化算法正是這種思想的完美體現。作者用非常生動的語言，將復雜的算法過程描述得像一個自然演化的過程。我尤其喜歡書中關於“種群多樣性”和“搜索效率”的探討，作者詳細分析瞭這些因素如何影響算法的性能，並給齣瞭一些提高算法性能的策略。書中提供的案例分析也非常豐富，從簡單的函數優化到復雜的工程問題，都進行瞭詳細的闡述，讓我看到瞭差分進化算法在不同領域的強大適用性。我尤其贊賞書中對算法調優的指導，例如如何選擇閤適的參數，如何進行參數自適應調整，這對於實際應用來說至關重要。這本書讓我對差分進化算法有瞭更全麵的認識，並且更加期待能夠將這些知識應用到我的研究中。

評分☆☆☆☆☆

《差分進化算法》這本書給我帶來瞭耳目一新的感覺。我之前對一些傳統的優化算法的理解，總覺得它們在麵對復雜、高維度的搜索空間時顯得力不從心。差分進化算法則提供瞭一種全新的解決方案。作者在書中非常詳細地介紹瞭差分進化算法的基本原理，並且用非常直觀的方式解釋瞭它如何利用種群的“差分”信息來指導搜索。我特彆欣賞書中對不同變異和交叉策略的分析，以及它們對算法性能的影響。作者通過大量的圖錶和僞代碼，生動地展示瞭這些策略的差異和適用場景。而且，這本書的可讀性非常高，即使是初學者也能輕鬆理解。書中還包含瞭一些“陷阱”提示，提醒讀者在實際應用中可能遇到的問題，這對我來說非常實用。讀完之後，我感覺自己對差分進化算法的理解進入瞭一個新的層次，並且充滿瞭信心去嘗試用它來解決我遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一個算法的初學者，之前嘗試過一些其他優化算法，但總覺得很難入門。《差分進化算法》這本書徹底改變瞭我的看法。作者用一種非常友好的方式，將一個聽起來很復雜的算法，拆解成瞭一個個易於理解的模塊。我最喜歡的是書中對“策略”的講解，不同的差分嚮量生成策略和個體更新策略，竟然能夠對算法的性能産生如此大的影響。作者通過大量的圖錶和簡單的代碼示例，生動地展示瞭這些策略的區彆和適用場景。而且，這本書的可讀性非常強，即使遇到一些稍微專業的術語，作者也能夠用通俗易懂的語言進行解釋，讓我感覺自己不是在讀一本技術書籍，而是在聽一位經驗豐富的老師講課。書中還包含瞭一些“陷阱”提示，提醒讀者在實際應用中可能遇到的問題，這對我來說非常實用。讀完之後，我感覺自己對差分進化算法的理解進入瞭一個新的層次，並且充滿瞭信心去嘗試用它來解決我遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

書的封皮都是壞的，要脫落瞭

評分☆☆☆☆☆

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