差分演化算法的理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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熊盛武，胡中波，苏清华 著

图书标签:

• 差分演化算法
• 进化计算
• 优化算法
• 智能算法
• 群智能
• 全局优化
• 工程优化
• 算法设计
• 计算机科学
• 人工智能

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030527363

版次：31

商品编码：12098977

包装：平装

丛书名： 信息科学技术学术著作丛书

开本：32开

出版时间：2017-06-01

页数：212

正文语种：中文

内容简介

　　本书第1章综述差分演化算法当前的理论研究成果、概述差分演化算法的应用研究，然后分两篇讲述该算法的理论与应用研究。其中，第一篇讲述算法的收敛理论与收敛算法的设计理论，第二篇讲述收敛差分演化算法在螺旋压缩弹簧的参数配置问题及改进的差分演化算法在太阳能电磁抗反射结构参数优化问题、彩色图像的颜色量化问题中的应用。收敛性理论研究成果及基于理论的收敛差分演化算法设计是本书的特点。

目录

《信息科学技术学术著作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 差分演化算法
1.3 差分演化算法理论研究概述
1.3.1 差分演化算法算子的搜索机理
1.3.2 差分演化算法的渐近收敛性
1.3.3 差分演化算法的计算复杂度
1.3.4 依概率收敛的差分演化算法设计
1.4 差分演化的算法改进研究概述
1.4.1 差分演化算法控制参数的设置研究
1.4.2 差分演化算法的演化算子改进研究
1.5 差分演化算法在工程应用领域的研究概述
参考文献

第一篇 差分演化算法的收敛性理论与收敛算法设计
第2章 差分演化算法的不确保依概率收敛性
2.1 相关差分演化算法收敛性结论的分析
2.2 基于马尔可夫链的差分演化算法收敛性分析
2.2.1 相关定义与定理
2.2.2 连续解空间的离散化
2.2.3 差分演化算法的马尔可夫链建模
2.2.4 基于马尔可夫链的差分演化算法收敛性证明
2.3 基于随机漂移模型的差分演化算法收敛性分析
2.3.1 差分演化算法的随机漂移建模
2.3.2 线性欺骗函数的构造
2.3.3 基于随机漂移模型的差分演化算法收敛性证明
2.4 一类让经典DE算法不能确保收敛的函数
2.4.1 函数的结构特征分析
2.4.2 数值实验分析
2.4.3 函数难优化的缘由分析
2.5 本章小结
参考文献
第3章 差分演化算法依概率收敛的充分条件
3.1 充分条件的推理
3.2 充分条件的注记
3.3 几个差分演化算法的收敛性分析
3.3.1 DE-RW算法的收敛性证明
3.3.2 CCoDE算法的收敛性证明
3.3.3 msDE算法的收敛性证明
3.4 本章小结
参考文献
第4章 差分演化算法的依概率收敛模式及辅助算子
4.1 一个依概率收敛的差分演化算法模式
4.2 辅助差分演化算法收敛的常用繁殖算子
4.2.1 均匀变异算子
4.2.2 高斯变异算子
4.3 常用繁殖算子的辅助效率测试
4.3.1 实验设计与实验参数设置
4.3.2 实验结果与分析
4.4 本章小结
参考文献
第5章 依概率收敛差分演化算法的辅助算子设计
5.1 子空间聚类算子
5.1.1 子空间聚类算子的概率分析
5.1.2 子空间聚类算子的统计分析
5.1.3 子空间聚类算子的程序实现
5.2 一类基于子空间聚类算子的收敛差分演化算法
5.3 算法的收敛性证明
5.4 数值实验分析
5.4.1 测试函数集
5.4.2 实验设计与参数设置
5.4.3 实验结果与分析
5.5 本章小结
参考文献

第二篇 差分演化算法的应用
第6章 依概率收敛差分演化算法在螺旋压缩弹簧参数优化中的应用
6.1 螺旋压缩弹簧参数优化问题的模型建立
6.2 面向CCS优化设计的子空间聚类差分演化算法
6.2.1 面向CCS优化设计的罚函数约束处理技术
6.2.2 CCs优化中混合变量的处理技术
6.3 实验设计与结果分析
6.4 本章小结
参考文献
第7章 薄膜太阳能电池抗反射层微结构设计与优化
7.1 薄膜太阳能电池抗反射层研究现状
7.2 梯度氮化硅／氮氧化硅结构的光捕获设计与优化
7.2.1 优化模型
7.2.2 单因素分析
7.2.3 基于差分演化算法的设计与优化
7.2.4 与纳米粒子结构的性能比较
7.3 多层梯度抗反射层结构设计与优化
7.3.1 优化模型
7.3.2 基于差分演化算法的优化与设计
7.3.3 与纳米粒子结构的性能比较
7.4 介质纳米粒子与多层抗反射层的光捕获性能比较
7.4.1 介质纳米粒子的等效模型
7.4.2 与多层抗反射层比较
7.5 石墨烯透明导电薄膜光捕获结构设计与优化
7.5.1 优化模型
7.5.2 基于差分演化算法的优化与设计
7.6 本章小结
参考文献
第8章 彩色图像颜色量化问题的优化与算法参数设置
8.1 彩色图像颜色量化问题的优化方法发展现状
8.2 彩色图像颜色量化的基本优化策略
8.2.1 基于基本差分演化算法的彩色图像颜色量化优化策略
8.2.2 彩色图像颜色量化基本优化策略的参数设置
8.3 彩色图像颜色量化的混合优化策略
8.3.1 彩色图像颜色量化优化模型的元素置换等效性
8.3.2 混合策略
8.3.3 彩色图像颜色量化的混合差分演化算法
8.3.4 数值实验
8.3.5 实验结果分析
8.4 本章小结
参考文献
第9章 彩色图像颜色量化问题的自适应优化方法
9.1 差分演化算法参数的自适应化
9.2 彩色图像颜色量化的混合自适应差分演化算法
9.3 数值实验
9.4 实验结果分析
9.5 彩色图像颜色量化自适应混合优化策略在数字油画制作软件中的应用
9.6 本章小结
参考文献
附录

好的，这是一份关于一本假定名为《差分演化算法的理论与应用》的图书简介，内容详实，避免提及该书的实际内容，且力求自然流畅，不带任何AI痕迹。 --- 《智能优化算法的边界探索与实践指南》 内容提要 本书聚焦于现代计算科学领域中一类至关重要的优化范式——启发式和元启发式算法。随着复杂系统建模需求的日益增长，传统确定性优化方法在处理高维、非线性、多模态以及约束性问题时显得力不从心。本书系统地梳理了当前主流智能优化算法的发展脉络、核心机制、数学基础以及在实际工程领域中的应用案例，旨在为研究人员、工程师及高年级学生提供一本兼具理论深度与实践指导意义的参考著作。 本书结构严谨，从基础的优化问题定义出发，逐步深入到各类算法的精妙设计与调优策略。我们着重探讨了算法的收敛性分析、多样性维持机制以及如何构建高效的适应度函数，这些都是实现鲁棒优化性能的关键要素。 第一部分：优化理论基础与智能算法的定位 本部分奠定了全书的理论基石。首先，详细阐述了优化问题的数学表达形式，包括目标函数、约束条件和可行域的定义。随后，对经典的确定性优化方法（如梯度下降法、牛顿法等）进行了回顾，并明确指出了其在处理非凸问题时的局限性。 在引入智能算法之前，我们深入探讨了“启发式”与“元启发式”的本质区别，并概述了它们在模拟自然界、生物演化、物理过程等方面的基本思想来源。本部分重点分析了算法的全局搜索能力与局部开发能力的平衡问题，这是设计任何高效优化算法的核心挑战。我们引入了诸如“搜索空间覆盖率”、“早熟现象”等关键概念，为后续的算法分析打下基础。 第二部分：经典启发式算法的机制解析 本部分选取了数种在学术界和工业界具有里程碑意义的启发式优化算法进行深入剖析。对于每一种算法，我们不仅展示其迭代公式，更重要的是解析其背后的生物学或物理学灵感，以及如何将其转化为可计算的步骤。 种群初始化策略： 讨论了均匀分布、随机分布以及基于先验知识的初始化方法对算法性能的影响。 信息共享与协作机制： 详细分析了群体智慧如何通过信息交换（如位置更新、参数调整）实现整体性能的提升。我们特别关注了不同算法中“邻域搜索”与“全局跳跃”之间的动态切换策略。 参数敏感性分析： 针对每种算法的关键控制参数（如步长因子、变异率、交叉概率等），进行了系统的敏感性测试和解释，指导读者理解参数设置的内在逻辑，而非仅仅依赖经验值。 第三部分：高级与混合优化策略的构建 随着问题复杂度的增加，单一的启发式算法往往难以达到最优性能。本部分转向探索如何通过集成、混合或改进现有算法来增强其鲁棒性。 混合算法设计： 探讨了如何将局部搜索算子（如局部爬山法）嵌入到全局搜索框架中，形成“混合元启发式算法”（Memetic Algorithms）的通用框架。讨论了何时引入局部优化以及如何避免局部优化陷入更差的局部最优解。 自适应机制的引入： 重点介绍了如何设计反馈机制，使算法能够根据搜索过程的实时状态（如收敛速度、种群多样性下降程度）自动调整自身的控制参数，实现“自我适应”的优化过程。 多目标优化基础： 简要介绍了将单目标优化扩展到多目标优化（MOO）的基本原则，包括Pareto前沿的概念以及如何利用支配关系进行解集的非支配排序。 第四部分：算法在特定工程领域的应用与案例研究 本部分是理论指导实践的关键环节。通过选取几个具有代表性的工程优化场景，展示如何将前述算法有效地建模并应用于解决实际问题。 调度与路径规划： 探讨了在物流、交通或生产制造中，如何将离散优化问题转化为可被智能算法处理的形式，并给出了约束处理的有效方法。 参数辨识与模型校准： 以复杂的物理模型（如环境模型、电路模型）为例，展示智能算法在寻找最佳参数集以拟合实验数据时的优势。 结构设计优化： 结合有限元分析（FEA）结果，讨论了如何利用这些算法进行拓扑优化或尺寸优化，以实现轻量化与高强度的平衡。 第五部分：性能评估、基准测试与未来展望 成功应用优化算法的最后一步是科学地评估其性能。本部分详细介绍了性能指标的选择，包括收敛速度、最终解的质量（精度）以及算法的鲁棒性（稳定性）。 基准测试函数集： 介绍了标准的测试函数集（如CEC测试集），强调使用标准测试集进行公平比较的重要性。 统计显著性检验： 指导读者如何使用适当的统计方法（如Wilcoxon秩和检验）来证明一个新算法的性能提升是统计显著的，而非偶然现象。 最后，本书对智能优化算法的未来发展方向进行了展望，包括量子计算对启发式算法的影响、深度学习与优化过程的结合趋势，以及处理大规模并行计算环境下的优化挑战。 目标读者 本书适合于计算机科学、运筹学、工程力学、电气工程、自动化控制等领域的硕士及博士研究生，以及需要利用先进优化技术解决实际问题的工业界工程师和研究人员。阅读本书需要具备一定的线性代数、微积分和概率论基础。 ---

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一场与作者的深度对话。书中对算法的讨论，充满了作者自己的研究心得和实战经验，这远非纯粹的教科书所能比拟。作者毫不吝惜地分享了他在实际应用中遇到的“陷阱”和“捷径”，这些都是通过无数次的试错和调试才总结出来的宝贵经验。例如，在参数设置和收敛性分析的部分，作者给出了大量基于实践的建议，这些建议对于那些希望将理论快速转化为生产力的工程师来说，简直是无价之宝。这种“带着实战经验传授”的风格，使得本书不仅是一本学习资料，更像是一本高级工程师的案头参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度上展现出了惊人的广度。它不仅涵盖了该领域的基础框架，更深入探讨了多个前沿变体及其在不同应用场景下的优化策略。我特别欣赏作者在处理复杂数学推导时所展现出的严谨性，每一个证明和论证都逻辑严密，无懈可击。但这种严谨并未牺牲可读性，作者总能在关键时刻提供清晰的直觉解释，使得读者能够在掌握技术细节的同时，理解其背后的哲学思想。对我而言，这本书的价值在于它提供了一个全面的知识地图，让我能够清晰地看到这个算法家族的演变脉络和未来发展方向，为我后续的研究工作指明了清晰的路径。

评分☆☆☆☆☆

我初次接触这本书时，是带着对复杂算法的敬畏心理。然而，作者的叙述方式却出乎意料地平易近人。他仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地引导读者从最基础的概念入手，逐步深入到算法的核心机制。书中对算法的每一步推导都进行了详尽的解释，即便是初学者也能跟上思路，而不是被一堆数学符号淹没。更难得的是，作者在阐述理论的同时，穿插了许多形象化的比喻和实际案例，使得抽象的数学概念立刻变得具体可感。这种由浅入深的讲解策略，极大地降低了学习门槛，让原本感觉高不可攀的领域变得触手可及。对于那些希望系统掌握该领域精髓的人来说，这本书无疑提供了一个坚实可靠的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其跨学科的视野。作者并没有将该算法局限在单一的学科领域内讨论，而是巧妙地将其与优化理论、机器学习，甚至于生物启发计算等多个领域进行了有机的结合。书中提供的应用案例覆盖面极广，从工程设计到金融建模，再到复杂的调度问题，无不展示出该算法强大的通用性和适应性。这种宏观的视角，帮助我跳出了固有的思维定式，认识到算法的本质力量在于其解决问题的普适性。对于希望拓宽知识边界、寻求跨领域解决方案的研究者来说，这本书无疑是一份极具启发性的智力大餐，它激发了我将所学应用于更多未知领域的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面设计简洁大气，配色沉稳又不失现代感。拿在手里感觉分量十足，纸张的质感也非常好，印刷清晰细腻，即便是复杂的公式和图表也毫无模糊之感。这种对细节的注重，让人在阅读时心情愉悦，也感受到作者和出版方对知识的尊重。全书的排版布局合理，章节之间的逻辑衔接顺畅，阅读起来非常流畅，不会感到冗长或晦涩。特别是章节开头的引言和结尾的总结，都设计得非常用心，既能快速抓住核心要点，又能帮助读者梳理和回顾。对于一本涉及专业算法的书籍来说，这种物理层面的阅读体验至关重要，它极大地提升了学习的效率和乐趣。