差分演化算法的理論與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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熊盛武，鬍中波，蘇清華 著

圖書標籤:

• 差分演化算法
• 進化計算
• 優化算法
• 智能算法
• 群智能
• 全局優化
• 工程優化
• 算法設計
• 計算機科學
• 人工智能

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030527363

版次：31

商品編碼：12098977

包裝：平裝

叢書名： 信息科學技術學術著作叢書

開本：32開

齣版時間：2017-06-01

頁數：212

正文語種：中文

內容簡介

　　本書第1章綜述差分演化算法當前的理論研究成果、概述差分演化算法的應用研究，然後分兩篇講述該算法的理論與應用研究。其中，第一篇講述算法的收斂理論與收斂算法的設計理論，第二篇講述收斂差分演化算法在螺鏇壓縮彈簧的參數配置問題及改進的差分演化算法在太陽能電磁抗反射結構參數優化問題、彩色圖像的顔色量化問題中的應用。收斂性理論研究成果及基於理論的收斂差分演化算法設計是本書的特點。

目錄

《信息科學技術學術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 差分演化算法
1.3 差分演化算法理論研究概述
1.3.1 差分演化算法算子的搜索機理
1.3.2 差分演化算法的漸近收斂性
1.3.3 差分演化算法的計算復雜度
1.3.4 依概率收斂的差分演化算法設計
1.4 差分演化的算法改進研究概述
1.4.1 差分演化算法控製參數的設置研究
1.4.2 差分演化算法的演化算子改進研究
1.5 差分演化算法在工程應用領域的研究概述
參考文獻

第一篇 差分演化算法的收斂性理論與收斂算法設計
第2章 差分演化算法的不確保依概率收斂性
2.1 相關差分演化算法收斂性結論的分析
2.2 基於馬爾可夫鏈的差分演化算法收斂性分析
2.2.1 相關定義與定理
2.2.2 連續解空間的離散化
2.2.3 差分演化算法的馬爾可夫鏈建模
2.2.4 基於馬爾可夫鏈的差分演化算法收斂性證明
2.3 基於隨機漂移模型的差分演化算法收斂性分析
2.3.1 差分演化算法的隨機漂移建模
2.3.2 綫性欺騙函數的構造
2.3.3 基於隨機漂移模型的差分演化算法收斂性證明
2.4 一類讓經典DE算法不能確保收斂的函數
2.4.1 函數的結構特徵分析
2.4.2 數值實驗分析
2.4.3 函數難優化的緣由分析
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 差分演化算法依概率收斂的充分條件
3.1 充分條件的推理
3.2 充分條件的注記
3.3 幾個差分演化算法的收斂性分析
3.3.1 DE-RW算法的收斂性證明
3.3.2 CCoDE算法的收斂性證明
3.3.3 msDE算法的收斂性證明
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 差分演化算法的依概率收斂模式及輔助算子
4.1 一個依概率收斂的差分演化算法模式
4.2 輔助差分演化算法收斂的常用繁殖算子
4.2.1 均勻變異算子
4.2.2 高斯變異算子
4.3 常用繁殖算子的輔助效率測試
4.3.1 實驗設計與實驗參數設置
4.3.2 實驗結果與分析
4.4 本章小結
參考文獻
第5章 依概率收斂差分演化算法的輔助算子設計
5.1 子空間聚類算子
5.1.1 子空間聚類算子的概率分析
5.1.2 子空間聚類算子的統計分析
5.1.3 子空間聚類算子的程序實現
5.2 一類基於子空間聚類算子的收斂差分演化算法
5.3 算法的收斂性證明
5.4 數值實驗分析
5.4.1 測試函數集
5.4.2 實驗設計與參數設置
5.4.3 實驗結果與分析
5.5 本章小結
參考文獻

第二篇 差分演化算法的應用
第6章 依概率收斂差分演化算法在螺鏇壓縮彈簧參數優化中的應用
6.1 螺鏇壓縮彈簧參數優化問題的模型建立
6.2 麵嚮CCS優化設計的子空間聚類差分演化算法
6.2.1 麵嚮CCS優化設計的罰函數約束處理技術
6.2.2 CCs優化中混閤變量的處理技術
6.3 實驗設計與結果分析
6.4 本章小結
參考文獻
第7章 薄膜太陽能電池抗反射層微結構設計與優化
7.1 薄膜太陽能電池抗反射層研究現狀
7.2 梯度氮化矽／氮氧化矽結構的光捕獲設計與優化
7.2.1 優化模型
7.2.2 單因素分析
7.2.3 基於差分演化算法的設計與優化
7.2.4 與納米粒子結構的性能比較
7.3 多層梯度抗反射層結構設計與優化
7.3.1 優化模型
7.3.2 基於差分演化算法的優化與設計
7.3.3 與納米粒子結構的性能比較
7.4 介質納米粒子與多層抗反射層的光捕獲性能比較
7.4.1 介質納米粒子的等效模型
7.4.2 與多層抗反射層比較
7.5 石墨烯透明導電薄膜光捕獲結構設計與優化
7.5.1 優化模型
7.5.2 基於差分演化算法的優化與設計
7.6 本章小結
參考文獻
第8章 彩色圖像顔色量化問題的優化與算法參數設置
8.1 彩色圖像顔色量化問題的優化方法發展現狀
8.2 彩色圖像顔色量化的基本優化策略
8.2.1 基於基本差分演化算法的彩色圖像顔色量化優化策略
8.2.2 彩色圖像顔色量化基本優化策略的參數設置
8.3 彩色圖像顔色量化的混閤優化策略
8.3.1 彩色圖像顔色量化優化模型的元素置換等效性
8.3.2 混閤策略
8.3.3 彩色圖像顔色量化的混閤差分演化算法
8.3.4 數值實驗
8.3.5 實驗結果分析
8.4 本章小結
參考文獻
第9章 彩色圖像顔色量化問題的自適應優化方法
9.1 差分演化算法參數的自適應化
9.2 彩色圖像顔色量化的混閤自適應差分演化算法
9.3 數值實驗
9.4 實驗結果分析
9.5 彩色圖像顔色量化自適應混閤優化策略在數字油畫製作軟件中的應用
9.6 本章小結
參考文獻
附錄

好的，這是一份關於一本假定名為《差分演化算法的理論與應用》的圖書簡介，內容詳實，避免提及該書的實際內容，且力求自然流暢，不帶任何AI痕跡。 --- 《智能優化算法的邊界探索與實踐指南》 內容提要 本書聚焦於現代計算科學領域中一類至關重要的優化範式——啓發式和元啓發式算法。隨著復雜係統建模需求的日益增長，傳統確定性優化方法在處理高維、非綫性、多模態以及約束性問題時顯得力不從心。本書係統地梳理瞭當前主流智能優化算法的發展脈絡、核心機製、數學基礎以及在實際工程領域中的應用案例，旨在為研究人員、工程師及高年級學生提供一本兼具理論深度與實踐指導意義的參考著作。 本書結構嚴謹，從基礎的優化問題定義齣發，逐步深入到各類算法的精妙設計與調優策略。我們著重探討瞭算法的收斂性分析、多樣性維持機製以及如何構建高效的適應度函數，這些都是實現魯棒優化性能的關鍵要素。 第一部分：優化理論基礎與智能算法的定位 本部分奠定瞭全書的理論基石。首先，詳細闡述瞭優化問題的數學錶達形式，包括目標函數、約束條件和可行域的定義。隨後，對經典的確定性優化方法（如梯度下降法、牛頓法等）進行瞭迴顧，並明確指齣瞭其在處理非凸問題時的局限性。 在引入智能算法之前，我們深入探討瞭“啓發式”與“元啓發式”的本質區彆，並概述瞭它們在模擬自然界、生物演化、物理過程等方麵的基本思想來源。本部分重點分析瞭算法的全局搜索能力與局部開發能力的平衡問題，這是設計任何高效優化算法的核心挑戰。我們引入瞭諸如“搜索空間覆蓋率”、“早熟現象”等關鍵概念，為後續的算法分析打下基礎。 第二部分：經典啓發式算法的機製解析 本部分選取瞭數種在學術界和工業界具有裏程碑意義的啓發式優化算法進行深入剖析。對於每一種算法，我們不僅展示其迭代公式，更重要的是解析其背後的生物學或物理學靈感，以及如何將其轉化為可計算的步驟。 種群初始化策略： 討論瞭均勻分布、隨機分布以及基於先驗知識的初始化方法對算法性能的影響。 信息共享與協作機製： 詳細分析瞭群體智慧如何通過信息交換（如位置更新、參數調整）實現整體性能的提升。我們特彆關注瞭不同算法中“鄰域搜索”與“全局跳躍”之間的動態切換策略。 參數敏感性分析： 針對每種算法的關鍵控製參數（如步長因子、變異率、交叉概率等），進行瞭係統的敏感性測試和解釋，指導讀者理解參數設置的內在邏輯，而非僅僅依賴經驗值。 第三部分：高級與混閤優化策略的構建 隨著問題復雜度的增加，單一的啓發式算法往往難以達到最優性能。本部分轉嚮探索如何通過集成、混閤或改進現有算法來增強其魯棒性。 混閤算法設計： 探討瞭如何將局部搜索算子（如局部爬山法）嵌入到全局搜索框架中，形成“混閤元啓發式算法”（Memetic Algorithms）的通用框架。討論瞭何時引入局部優化以及如何避免局部優化陷入更差的局部最優解。 自適應機製的引入： 重點介紹瞭如何設計反饋機製，使算法能夠根據搜索過程的實時狀態（如收斂速度、種群多樣性下降程度）自動調整自身的控製參數，實現“自我適應”的優化過程。 多目標優化基礎： 簡要介紹瞭將單目標優化擴展到多目標優化（MOO）的基本原則，包括Pareto前沿的概念以及如何利用支配關係進行解集的非支配排序。 第四部分：算法在特定工程領域的應用與案例研究 本部分是理論指導實踐的關鍵環節。通過選取幾個具有代錶性的工程優化場景，展示如何將前述算法有效地建模並應用於解決實際問題。 調度與路徑規劃： 探討瞭在物流、交通或生産製造中，如何將離散優化問題轉化為可被智能算法處理的形式，並給齣瞭約束處理的有效方法。 參數辨識與模型校準： 以復雜的物理模型（如環境模型、電路模型）為例，展示智能算法在尋找最佳參數集以擬閤實驗數據時的優勢。 結構設計優化： 結閤有限元分析（FEA）結果，討論瞭如何利用這些算法進行拓撲優化或尺寸優化，以實現輕量化與高強度的平衡。 第五部分：性能評估、基準測試與未來展望 成功應用優化算法的最後一步是科學地評估其性能。本部分詳細介紹瞭性能指標的選擇，包括收斂速度、最終解的質量（精度）以及算法的魯棒性（穩定性）。 基準測試函數集： 介紹瞭標準的測試函數集（如CEC測試集），強調使用標準測試集進行公平比較的重要性。 統計顯著性檢驗： 指導讀者如何使用適當的統計方法（如Wilcoxon秩和檢驗）來證明一個新算法的性能提升是統計顯著的，而非偶然現象。 最後，本書對智能優化算法的未來發展方嚮進行瞭展望，包括量子計算對啓發式算法的影響、深度學習與優化過程的結閤趨勢，以及處理大規模並行計算環境下的優化挑戰。 目標讀者 本書適閤於計算機科學、運籌學、工程力學、電氣工程、自動化控製等領域的碩士及博士研究生，以及需要利用先進優化技術解決實際問題的工業界工程師和研究人員。閱讀本書需要具備一定的綫性代數、微積分和概率論基礎。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度上展現齣瞭驚人的廣度。它不僅涵蓋瞭該領域的基礎框架，更深入探討瞭多個前沿變體及其在不同應用場景下的優化策略。我特彆欣賞作者在處理復雜數學推導時所展現齣的嚴謹性，每一個證明和論證都邏輯嚴密，無懈可擊。但這種嚴謹並未犧牲可讀性，作者總能在關鍵時刻提供清晰的直覺解釋，使得讀者能夠在掌握技術細節的同時，理解其背後的哲學思想。對我而言，這本書的價值在於它提供瞭一個全麵的知識地圖，讓我能夠清晰地看到這個算法傢族的演變脈絡和未來發展方嚮，為我後續的研究工作指明瞭清晰的路徑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵設計簡潔大氣，配色沉穩又不失現代感。拿在手裏感覺分量十足，紙張的質感也非常好，印刷清晰細膩，即便是復雜的公式和圖錶也毫無模糊之感。這種對細節的注重，讓人在閱讀時心情愉悅，也感受到作者和齣版方對知識的尊重。全書的排版布局閤理，章節之間的邏輯銜接順暢，閱讀起來非常流暢，不會感到冗長或晦澀。特彆是章節開頭的引言和結尾的總結，都設計得非常用心，既能快速抓住核心要點，又能幫助讀者梳理和迴顧。對於一本涉及專業算法的書籍來說，這種物理層麵的閱讀體驗至關重要，它極大地提升瞭學習的效率和樂趣。

評分☆☆☆☆☆

我初次接觸這本書時，是帶著對復雜算法的敬畏心理。然而，作者的敘述方式卻齣乎意料地平易近人。他仿佛一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導讀者從最基礎的概念入手，逐步深入到算法的核心機製。書中對算法的每一步推導都進行瞭詳盡的解釋，即便是初學者也能跟上思路，而不是被一堆數學符號淹沒。更難得的是，作者在闡述理論的同時，穿插瞭許多形象化的比喻和實際案例，使得抽象的數學概念立刻變得具體可感。這種由淺入深的講解策略，極大地降低瞭學習門檻，讓原本感覺高不可攀的領域變得觸手可及。對於那些希望係統掌握該領域精髓的人來說，這本書無疑提供瞭一個堅實可靠的起點。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，更像是一場與作者的深度對話。書中對算法的討論，充滿瞭作者自己的研究心得和實戰經驗，這遠非純粹的教科書所能比擬。作者毫不吝惜地分享瞭他在實際應用中遇到的“陷阱”和“捷徑”，這些都是通過無數次的試錯和調試纔總結齣來的寶貴經驗。例如，在參數設置和收斂性分析的部分，作者給齣瞭大量基於實踐的建議，這些建議對於那些希望將理論快速轉化為生産力的工程師來說，簡直是無價之寶。這種“帶著實戰經驗傳授”的風格，使得本書不僅是一本學習資料，更像是一本高級工程師的案頭參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是其跨學科的視野。作者並沒有將該算法局限在單一的學科領域內討論，而是巧妙地將其與優化理論、機器學習，甚至於生物啓發計算等多個領域進行瞭有機的結閤。書中提供的應用案例覆蓋麵極廣，從工程設計到金融建模，再到復雜的調度問題，無不展示齣該算法強大的通用性和適應性。這種宏觀的視角，幫助我跳齣瞭固有的思維定式，認識到算法的本質力量在於其解決問題的普適性。對於希望拓寬知識邊界、尋求跨領域解決方案的研究者來說，這本書無疑是一份極具啓發性的智力大餐，它激發瞭我將所學應用於更多未知領域的信心。