面向复杂优化问题求解的智能优化方法 [Intelligent Optimization Methods for Solving Complex Optimization Problems] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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辛斌，陈杰 著

图书标签:

• 优化算法
• 智能优化
• 复杂优化问题
• 元启发式算法
• 机器学习
• 人工智能
• 优化模型
• 算法设计
• 数值优化
• 工程优化

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787568248914

版次：1

商品编码：12296115

包装：平装

外文名称：Intelligent Optimization Methods for Solving Complex Optimization Problems

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：3

内容简介

　　《面向复杂优化问题求解的智能优化方法》首先从一般优化问题求解的角度，论述了优化问题的研究意义、优化研究中的基本概念与数学模型、优化问题的分类与求解方法运用原则，并介绍了智能优化的概念、方法分类以及发展历史。然后介绍了8类典型智能优化方法的基本思想、概念和原理、步骤流程、典型的算法变体以及算法的扩展与改进设计等内容。从共性理论与方法角度出发，介绍了智能优化方法的统一框架、探索一开发权衡理论，并介绍了典型的混合智能优化算法以及通用的混合策略分类法。在应用方面，针对多类典型的、具有不同难度特征的优化问题，分别介绍了智能优化方法在这些问题求解中的设计与运用方法。这些问题提炼于作者长期从事的与先进火力与指挥控制系统相关的科研实践。
　　《面向复杂优化问题求解的智能优化方法》可供自动化、计算机、系统工程、信息处理、运筹与管理、应用数学等专业的教师以及相关领域的技术开发人员参考，也可作为相关专业的高年级本科生和研究生的教材。

作者简介

　　辛斌，男，1982年生，山东海阳人，博士。2004年、2012年在北京理工大学分别获学士学位、博士学位，毕业后留校任教，2015年晋升副教授，2017年晋升博士生导师。2012年获关肇直奖。博士学位论文获2013年北京市优秀博士学位论文、2014年中国自动化学会首届优秀博士学位论文。主要研究方向为智能优化的理论和方法及应用，在IEEE-T-EC、IEEE-T-Cybern等国内外刊物与会议上发表论文60余篇，出版学术专著3部。获教育部自然科学奖一等奖1项、国防科技进步二等奖4项。
　　
　　陈杰，男，1965年生，福建福清人，博士。北京理工大学教授、博士生导师。“复杂系统智能控制与决策”国家重点实验室主任、国家杰出青年科学基金获得者、教育部长江学者奖励计划特聘教授、国家自然科学基金创新研究群体学术带头人，973项目首席科学家，新世纪百千万人才工程国家人才，全国优秀科技工作者，北京市优秀博士学位论文指导教师。国际刊物JSSC执行编辑，IEEE-T-Cybern、IjRNC、SC/ChinaInfSci等国内外著名刊物的副主编。主要研究方向为复杂系统的多指标优化与协调控制。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 最优化问题的研究意义
1．2 优化问题的基本概念与数学模型
1．3 优化问题的分类与求解方法运用原则
1．3．1 解的分类
1．3．2 目标的分类
1．3．3 约束的分类
1．3．4 优化问题的分类谱系
1．3．5 问题规模与计算复杂性
1．3．6 求解方法的运用原则与搜索优化算法的一般流程
1．4 智能优化的概念
1．5 智能优化方法的分类
1．6 智能优化研究的发展历史
问题与思考
参考文献

第2章 典型智能优化方法
2．1 伪随机数的生成
2．1．1 均匀分布的伪随机数
2．1．2 任意概率分布的伪随机数
2．2 混沌迭代与混沌搜索算法
2．3 模拟退火算法
2．3．1 模拟退火算法的原理
2．3．2 模拟退火算法的基本结构
2．3．3 多目标模拟退火算法
2．4 禁忌搜索算法
2．4．1 禁忌搜索算法的基本思想
2．4．2 禁忌搜索算法流程
2．5 遗传算法
2．5．1 遗传算法的基本概念和思想
2．5．2 遗传算法的改进研究、经典变体及其应用
2．6 差分进化算法
2．6．1 传统差分进化算法
2．6．2 差分进化算法的先进变体
2．7 分布估计算法
2．7．1 分布估计算法的思想与算法流程
2．7．2 离散型分布估计算法
2．7．3 连续型分布估计算法
2．7．4 动态环境下的分布估计算法
2．7．5 多目标分布估计算法
2．7．6 分布估计算法的应用
2．8 蚁群优化算法
2．8．1 蚁群算法的思想起源
2．8．2 基本蚁群算法原理
2．8．3 改进蚁群算法
2．9 粒子群优化算法
2．9．1 粒子群优化算法的相关背景
2．9．2 经典粒子群优化算法
2．9．3 新型粒子群优化算法
问题与思考
参考文献

第3章 智能优化方法的统一框架与共性理论
3．1 智能优化方法的统一框架
3．2 智能优化方法的收敛性分析
3．2．1 收敛性与全局收敛性的定义
3．2．2 全局收敛性定理
3．2．3 关于收敛性的讨论
3．3 搜索空间的探索一开发权衡
3．3．1 探索与开发的定义与权衡方式
3．3．2 “探索一开发”权衡的多阶段随机压缩模型
3．4 总结与讨论
问题与思考
参考文献

第4章 混合型智能优化方法
4．1 文化基因算法
……
第5章 智能优化方法在作战资源部署问题中的应用
第6章 智能优化方法在作战资源分配问题中的应用
第7章 智能优化方法在运动体路径规划问题中的应用

前言/序言

　　进化计算研究的先驱、进化策略的提出者Schwefel教授曾指出：“无论是关于工程学、经济学、管理学、数学、物理学，还是关于社会科学的现代杂志，几乎每一本都在它的主题索引上有‘优化’的概念。”优化问题普遍存在于作战运筹与规划、企业生产、社会管理等不同领域的科学研究中。对各种优化问题的求解需求促生了各种优化方法，优化问题的多样性和复杂性使得我们难以通过单一的方法来有效地解决所有问题，因此优化方法也呈现出明显的多样性。另一方面，人类对问题求解性能的追求和设计思想的多样化也促进了优化方法的多元化发展。
　　与数学规划领域建立的各种传统优化方法相比，智能优化方法是一类受不同自然规律启发设计而成的优化方法，主要用于解决各种复杂难解的优化问题。科学研究和工程实践中的大量优化问题都呈现出大规模、变量混杂、高复杂度、多目标、强约束、非线性、多极值、不确定性、动态时变，甚至建模困难等难点，很多问题还带有较强的计算实时性要求，这使得传统方法往往难以适用。智能优化方法对问题性质几乎无任何要求，并具有全局搜索优化能力，尤其适合求解具有上述各种难解特征的复杂优化问题，作为一类具有很强通用性的优化方法被广泛应用于不同领域的工程实际中。
　　由于设计思想和具体应用的多样性，智能优化方法门类众多，研究成果非常分散，不利于初学者在短时间内系统地掌握这方面的方法和技术。因此，本书尽量挑选具有代表性的多种经典和热点智能优化方法向读者进行介绍，以求兼顾内容的基础性和前沿性。同时，本书融入作者多年来从事智能优化方法与理论研究的经验和成果，对典型智能优化方法以及共性理论进行了系统的介绍，并从先进火力与指挥控制系统的研究中提炼出多类典型优化问题。这些优化问题各具特点，反映了不同的求解难点和挑战性。本书以这些典型优化问题为例，详细介绍了如何把智能优化方法以及先进的设计思想融入具体问题的求解中。为了便于读者深入学习，各章之后附有思考题和相关的参考文献，书后附有术语的中英文对照表。
　　本书包括7章内容。第1章为绪论，论述了最优化问题的研究意义、优化研究中的基本概念与数学模型、优化问题的分类与求解方法运用原则，并介绍了智能优化的概念、方法分类以及发展历史。第2章首先介绍了伪随机数的生成方法，然后介绍了8类典型的智能优化方法（混沌优化算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、差分进化算法、分布估计算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法），包括各种方法的基本概念和原理、步骤流程、典型的算法变体以及算法的扩展与改进设计等。第3章从智能优化方法的共性角度出发，从统一框架和共性理论层面对智能优化方法进行分析，介绍了算法的收敛性分析方法和作者关于一类共性核心问题——“探索一开发权衡问题”的研究。第4章介绍了一类典型的混合智能优化算法——“文化基因算法”，以及作者建立的一种通用的混合策略分类法，这种分类法可以作为高级混合优化算法的设计指导。第5～7章每一章都以一类具体的优化问题为研究对象和主题线索，具体介绍了智能优化方法的设计和应用，并对相关背景领域的研究进行了系统的介绍和分析。
　　本书大部分内容取自作者自身以及指导的研究生的科研成果，其中包括张兴博士以及博士生丁玉隆、丁舒忻、李娟、曾杰，硕士生王艺鹏、朱阳光等所做的研究工作。第5章由陈杰完成，其余章节由辛斌完成。第2章、第5～7章的内容由研究生参与撰写，包括丁玉隆、王艺鹏、朱阳光、李娟、陈璐、高冠强、高源、徐小桓、展娇杨、曾杰、漆鸣凤。最后由辛斌统一校阅、统调、定稿。在此感谢学生们的辛勤劳动和付出。由于作者水平有限，书中难免存在不足和错误，恳请广大读者批评指正，欢迎读者来信勘误和交流。
　　本书可供自动化、计算机、系统工程、信息处理、管理、应用数学等专业的教师以及相关领域的技术开发人员参考，也可作为相关专业的高年级本科生和研究生的教材。

智慧的灯塔：在繁复中寻径，于未知中探索 在现代科学与工程的洪流中，我们时常遭遇那些如同迷宫般错综复杂、难以捉摸的优化问题。这些问题，遍布于物理、化学、生物、经济、金融、交通、能源乃至人工智能等各个领域，它们共同的特征是变量众多、约束条件苛刻、目标函数非线性甚至不连续，简单的解析方法和穷举搜索往往显得力不从心。正如在浩瀚星海中寻找一颗特定的行星，抑或是在错综复杂的基因序列中定位病变基因，这些“复杂优化问题”的求解，不仅是对人类智慧的严峻考验，更是推动科学技术向前发展的关键驱动力。 本书并非一本关于特定算法的教科书，更非某一种优化技术的详细操作手册。它旨在描绘一幅更广阔的图景，探索那些能够引领我们穿越复杂性迷雾、抵达最优解彼岸的“智能”之光。它所关注的，是一种思维模式的转变，一种认识论的升华，一种处理未知与挑战的哲学。 何谓“复杂优化问题”？ 首先，让我们尝试理解“复杂优化问题”的内涵。这类问题，往往具备以下几个显著特征： 高维性（High Dimensionality）： 优化问题的变量数量巨大，远超传统可控范围。例如，在机器学习模型训练中，参数的数量可能达到数百万甚至数十亿；在生物信息学中，基因的组合可能性更是呈指数级增长。 非线性（Non-linearity）： 变量之间的关系不是简单的直线或平面，而是蜿蜒曲折，呈现出复杂的函数关系。这意味着，随着变量的微小变动，目标函数的值可能会发生剧烈甚至非预期的变化。 多模态性（Multi-modality）： 目标函数可能存在多个局部最优解，它们在性能上各具特色，但只有少数（甚至只有一个）是全局最优解。如何在众多“好”的解决方案中，准确无误地识别出那个“最好”的，是其核心难点。 约束性（Constraints）： 问题的变量往往受到各种限制，这些限制可能非常严格，甚至相互冲突。例如，在资源分配问题中，生产的总量不能超过可用资源；在工程设计中，结构强度必须满足安全标准。 噪声与不确定性（Noise and Uncertainty）： 许多实际问题中的数据本身就带有噪声，或者环境因素充满不确定性。这意味着，我们获得的反馈信息可能并不完全准确，需要能够容忍甚至利用这种不确定性来指导搜索。 动态性（Dynamicity）： 问题的目标函数或约束条件可能随时间发生变化。例如，在金融市场预测中，市场规律随时可能改变；在机器人路径规划中，障碍物可能会随时出现。 面对如此棘手的挑战，传统的“精确”求解方法，如梯度下降、牛顿法等，往往会陷入局部最优、收敛缓慢甚至完全失效的境地。这时，我们需要借助于更为“智慧”的力量，一种能够模仿自然界演化、生物学习过程，或者从人类认知方式中汲取灵感的“智能优化方法”。 “智能”之光：何以照亮前路？ “智能优化方法”并非单一的技术集合，而是一系列处理复杂优化问题的范式和思想。它们的核心在于，不追求一步到位的精确求解，而是通过迭代、探索、学习和适应，逐步逼近最优解，并在复杂性和不确定性中展现出强大的鲁棒性和普适性。本书所探讨的“智能”，体现在以下几个方面： 仿生学启发（Biologically Inspired）： 大自然是无数精妙演化过程的集大成者。诸如遗传算法（Genetic Algorithms, GA）模拟生物进化中的选择、交叉和变异；粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）借鉴鸟群捕食行为中的协作与探索；蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）模仿蚂蚁觅食时释放信息素的路径选择机制；人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）则模拟蜜蜂采集花蜜的行为。这些算法通过模拟生物群体智能，能够有效应对多模态和高维问题，展现出惊人的全局搜索能力。 机器学习驱动（Machine Learning Driven）： 机器学习，尤其是深度学习，为优化问题带来了全新的视角。神经网络本身就是复杂的函数逼近器，而优化算法则是训练神经网络的关键。更进一步，我们可以利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）来学习优化策略，让智能体通过与环境的交互来发现最优解；或者利用元学习（Meta-learning）来学习如何学习，即“学会如何设计和调整优化算法”，使其能够快速适应新的优化问题。 启发式搜索与元启发式（Heuristic and Meta-heuristic Search）： 启发式方法提供了一种“直觉”或“经验法则”来指导搜索，它们不保证找到全局最优解，但能在合理的时间内找到一个“足够好”的解。而元启发式方法则是在此基础上，通过更高级的策略来避免陷入局部最优，例如模拟退火（Simulated Annealing, SA）借鉴物理退火过程中的能量降低原理；禁忌搜索（Tabu Search, TS）通过维护一个“禁忌列表”来避免重复搜索。 分布式与并行计算（Distributed and Parallel Computing）： 许多智能优化方法天生适合并行化。将复杂的优化任务分解成多个子任务，在多核处理器或分布式集群上同时执行，可以极大地加速求解过程，使得原本无法企及的规模问题得以解决。 概率模型与统计推断（Probabilistic Models and Statistical Inference）： 许多智能优化方法依赖于概率模型来描述解空间，并通过统计推断来指导搜索。例如，贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在不确定性度量和目标函数建模方面表现出色，尤其适用于昂贵的评估函数。 本书的视野与价值 本书并非要将上述所有方法一一列举并详解其数学推导，而是希望为读者提供一个宏观的、跨学科的视角，去理解这些智能优化方法背后的共同思想、设计哲学以及它们如何能够协同工作，共同解决复杂优化问题。 本书的价值在于： 1. 概念的厘清与整合： 帮助读者理解不同智能优化方法之间的内在联系与区别，避免碎片化学习，建立起一套完整的知识体系。 2. 思维的启发与拓展： 引导读者跳出传统思维框架，以更开放、更具创造性的方式去思考和设计优化解决方案，激发解决新问题的灵感。 3. 应用场景的洞察： 通过对各类复杂优化问题及其智能求解方法的剖析，帮助读者认识到这些方法在各行各业的广泛应用潜力。 4. 未来趋势的展望： 探讨智能优化方法与人工智能、大数据、高性能计算等前沿技术结合的未来发展方向，为研究者和实践者指明前进的道路。 这本书献给那些在科学研究、工程开发、技术创新等领域，正面临着难以逾越的优化挑战的探索者们。它希望成为您探索复杂世界、发现隐藏规律、实现卓越性能的智慧伙伴。当我们被繁复的现实所困，当理论的边界被挑战，我们更需要智慧的光芒来指引方向。愿本书能够点亮您心中的灯塔，助您在复杂优化问题的海洋中，找到通往成功的航道。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会被这本书的书名所吸引，完全是因为它触及了我多年来在能源管理领域所遇到的瓶颈。在这个领域，我们致力于提高能源的利用效率，降低生产和消耗成本，同时还要保证能源供应的稳定性，并最大程度地减少对环境的影响。这些目标都离不开对复杂的能源系统进行优化。例如，在电网调度方面，如何根据实时负荷预测、可再生能源发电波动，以及市场价格，来最优地分配电力资源，就是一个极具挑战性的问题。在工业生产中，如何对能源消耗进行精细化管理，降低生产能耗，也是一个持续优化的过程。“智能优化方法”这个词组，则让我看到了突破现有技术限制的希望。我非常好奇，这本书是否能够深入探讨如何将人工智能技术，如机器学习、预测模型、或者是一些基于仿生学的优化算法，来应对能源领域的复杂优化问题。我期待书中能够提供一些创新的解决方案，能够帮助我们更有效地预测能源需求和供应，更精准地进行能源调度，从而提高能源利用效率，降低运营成本，并促进绿色能源的发展。我希望书中能够有具体的案例分析，展示这些智能优化方法是如何在实际的能源系统中得到应用的，并且能够提供一些关于如何在实践中部署和验证这些方法的指导。这本书的出现，或许能够为我们揭示一条通往更智慧、更可持续的能源管理之路。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本书的预期，更多地是它能否为我提供一套全新的、具有颠覆性的解决问题的框架。在过去的工作中，我接触过不少优化算法，比如经典的梯度下降、牛顿法，还有一些启发式算法，如遗传算法、模拟退火等。它们各有优劣，但在面对高度非线性、多模态、大规模的复杂优化问题时，往往会陷入局部最优、收敛速度慢、对初始值敏感等困境。这本书的书名，特别是“智能”二字，让我联想到近年来人工智能领域的飞速发展，比如深度学习、强化学习等。我非常好奇，这本书是否能将这些前沿的AI技术与传统的优化理论相结合，形成一套更强大的“智能优化方法”。我希望它能不仅仅是罗列各种算法，而是能深入浅出地讲解这些方法背后的原理、思想，以及它们是如何“智能”地进行搜索和决策的。例如，它是否能介绍如何利用神经网络来学习目标函数的特性，从而指导优化过程？或者，是否能通过强化学习的框架，让优化器自己学习最优的搜索策略？我对这些可能性充满了憧憬。我希望这本书能够提供一些具体的案例分析，展示这些智能优化方法是如何在实际的复杂问题中大显身手的，比如在自动驾驶的路径规划、金融市场的投资组合优化、药物研发的分子设计等方面。如果能看到具体的算法流程、代码实现，甚至是实验结果的对比分析，那就更好了。这本书如果能做到这一点，那么它将不仅仅是一本理论书籍，更是一本实用的工具手册，能够直接指导我的实践工作，帮助我突破现有技术的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，在我看来，简直就是为我量身定做的。我是一名软件工程师，日常工作中经常需要处理各种性能优化的问题，从算法的效率提升到系统资源的合理分配，都需要进行精细的优化。然而，随着软件系统的日益复杂化，尤其是涉及到海量数据、分布式计算、以及复杂的业务逻辑时，很多优化问题变得异常棘手。传统的一些优化手法，比如经验法则、启发式搜索，往往难以奏效，或者需要耗费大量的人力物力去调试。因此，“智能优化方法”这个概念，对我来说，简直就是久旱逢甘霖。我非常好奇，这本书是否能够提供一些基于机器学习或深度学习的优化框架，能够让我的代码或系统具备一定的“自我学习”和“自我优化”能力。例如，是否能够利用强化学习来动态调整系统的参数，以达到最佳的性能表现？或者，是否能够利用神经网络来预测不同配置下的系统性能，从而快速地找到最优解？我期待书中能够有比较具体的算法介绍，最好是能够提供一些可以落地到实际工程中的思路和方法。如果能有相关的代码示例，或者是一些关于如何在实际项目中实现这些智能优化方法的指导，那就再好不过了。我希望这本书能够帮助我突破现有的技术瓶颈，让我能够用更“智能”的方式去解决那些曾经让我头疼的优化难题，从而提升我工作的效率和软件系统的整体性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，在我看来，直接触及了我所研究的智能制造领域的痛点。在这个领域，我们致力于提升生产效率、产品质量，以及资源的利用率，而这一切都离不开对各种复杂优化问题的求解。例如，在生产调度方面，如何为成千上万的工序、大量的机器、以及不断变化的订单，找到最优的排产方案，是一个NP-hard问题。在质量控制方面，如何根据实时采集的生产数据，动态地调整工艺参数，以保证产品质量，也是一个复杂的优化任务。而“智能优化方法”这个词组，则让我看到了解决这些问题的希望。我非常好奇，这本书是否能够介绍如何利用人工智能技术，比如机器学习、专家系统、或者是一些群体智能算法，来构建更智能、更灵活的生产优化系统。我期待书中能够提供一些关于如何将这些智能方法应用到具体的制造场景中，例如，如何利用机器学习来预测设备故障，并提前进行维护，从而避免生产中断？或者，如何利用强化学习来优化机器人的运动轨迹，以提高生产效率？我尤其希望书中能够包含一些关于如何将这些理论方法转化为实际的生产流程和决策支持系统的指导。这本书如果能够为智能制造领域提供一套切实可行的“智能”优化解决方案，那将极大地推动整个行业的发展。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到这本书的书名时，脑海中立刻浮现出了我在金融风险管理领域所遇到的种种挑战。在这个领域，我们需要预测和控制各种风险，比如市场风险、信用风险、操作风险等。这些风险的量化和管理，往往涉及到极其复杂的优化问题。例如，在构建最优的投资组合时，我们需要在收益最大化和风险最小化之间找到一个平衡点，这涉及到高维度的变量和非线性的约束条件。在进行风险压力测试时，我们也需要模拟各种极端情况下的资产表现，并找到最脆弱的环节。传统的优化方法，在处理这些问题时，往往会因为模型的不确定性、数据的噪声、以及计算的复杂度而显得力不从心。因此，“智能优化方法”这个词组，对我而言，充满了无限的吸引力。我非常希望这本书能够探讨如何利用人工智能技术，例如深度学习、模糊逻辑、或者一些基于仿生学的优化算法，来应对金融领域中的复杂优化问题。我期待它能提供一些创新的解决方案，能够帮助我们更准确地评估和管理风险，制定更有效的投资策略，并提高金融系统的整体稳定性。我希望书中能够有具体的案例分析，展示这些智能优化方法是如何在实际的金融场景中得到应用的，并且能够提供一些关于如何在实践中部署和验证这些方法的指导。这本书的出现，或许能够为我们揭示一条通往更精确、更智能的金融风险管理之路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿计算方法充满好奇的科研人员，我之所以会对这本书产生浓厚的兴趣，完全是因为它触及了我研究领域的核心痛点——复杂优化问题。在我的研究方向中，我们经常会遇到高维度、多目标、动态变化的优化场景，传统的最优化技术往往显得力不从心。例如，在模拟和设计复杂的物理系统时，变量之间可能存在非线性的耦合关系，目标函数可能高度离散或不连续，而且很多情况下我们对目标函数的解析形式一无所知，只能通过大量的仿真实验来获取评估值。在这种情况下，如何有效地搜索最优解，避免陷入不可接受的次优区域，就成为了一个巨大的挑战。“智能优化方法”这个词组，在我看来，就蕴含着解决这些问题的巨大潜力。我期待这本书能够深入探讨如何将人工智能的强大能力，如模式识别、机器学习、甚至是一些仿生算法（例如蚁群优化、蜂群算法等）的原理，与传统的优化理论进行巧妙地融合，从而构建出能够适应复杂环境、具备学习能力、并能高效发现全局最优解的新型优化框架。我希望书中能够提供详细的理论推导，解释这些智能方法是如何在数学层面保证其有效性和效率的，同时我也非常期待书中能有丰富的案例研究，展示这些方法在解决一些具有代表性的复杂优化问题时的出色表现，比如在机器学习模型训练、机器人路径规划、供应链优化等领域的应用。这本书如果能为我们提供一套系统性的理论指导和实践经验，那么它将是指导我们科研工作的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，我是在一个偶然的机会下在书店翻到的，当时被它的书名吸引了。“面向复杂优化问题求解的智能优化方法”，光是这几个字就充满了神秘感和挑战性。作为一个长期在工程领域摸爬滚打的人，我深知优化问题在我们工作中占据着多么核心的地位，无论是设计参数的选择、生产流程的调度，还是资源配置的最优解，都离不开对复杂优化问题的求解。而“智能优化方法”这几个字，则像是一束光，照亮了传统优化方法可能存在的瓶颈，暗示着一种更高效、更灵活的解决方案。我当时就产生了一种强烈的求知欲，想知道这本书到底揭示了哪些“智能”的奥秘，它们又是如何被应用于解决那些看似棘手的“复杂”问题的。在接下来的几天里，我反复思考着书名所传达的信息，脑海中不断涌现出各种复杂的工程场景，以及我过去为了找到最优解而付出的辛劳。这本书的出现，仿佛是对我多年来在优化领域探索的一种回应，也可能是一种指引，指向我尚未涉足但却充满潜力的未知领域。我想，如果这本书真的能够提供有效的“智能”工具，那么它将极大地改变我们解决实际问题的思路和方法，甚至可能引发一场新的技术革命。我开始想象，那些曾经让我们夜不能寐的难题，是否能因为书中介绍的方法而变得迎刃而解，那些曾经需要耗费巨大计算资源和时间的迭代过程，是否能被更简洁、更高效的智能算法所替代。这种期待，让我对接下来的阅读充满了无比的兴奋和好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我联想到了我在城市交通规划领域所面临的挑战。在这个领域，我们需要解决的核心问题是如何提高交通系统的效率，缓解拥堵，保障安全，同时还要考虑环境影响和居民的出行需求。这些目标往往是相互冲突的，需要通过复杂的优化来找到一个最佳的平衡点。例如，信号灯配时优化、公交线路规划、道路网络设计等，都涉及到高维度的变量、复杂的约束条件，以及动态变化的环境因素。传统的优化方法，在处理如此庞大且复杂的交通系统时，往往难以获得令人满意的结果，或者需要耗费巨大的计算资源。因此，“智能优化方法”这个概念，对我来说，充满了吸引力。我非常希望这本书能够探讨如何将人工智能技术，比如深度学习、元学习、或者是一些基于仿生学（如粒子群、蚁群）的优化算法，应用于解决城市交通领域的优化问题。我期待它能提供一些创新的思路，例如，如何利用深度学习来预测交通流量，并动态地调整信号灯配时？或者，如何利用强化学习来训练智能交通控制器，使其能够实时响应交通变化？我希望书中能够有具体的案例分析，展示这些智能优化方法是如何在实际的交通系统中得到应用的，并且能够提供一些关于如何在实践中部署和验证这些方法的指导。这本书的出现，或许能够为我们揭示一条通往更智慧、更高效的城市交通管理之路。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我买这本书更多的是出于一种“碰运气”的心态，希望能够从中获得一些灵感，解决我目前工作中遇到的一个非常棘手的优化难题。这个问题涉及到高维度的参数空间，目标函数是非凸的，而且存在大量的局部最优解，传统的全局优化算法收敛效果不佳，耗时巨大。我曾尝试过多种方法，包括多启动策略、全局优化算法（如粒子群优化、差分进化），但效果始终不尽如人意。这本书的书名，尤其是“智能优化方法”几个字，给了我一丝希望。我设想，这本书里或许会介绍一些利用机器学习技术来辅助优化过程的方法，例如，如何利用模型来近似复杂的损失函数，或者如何利用数据驱动的方式来指导搜索方向。我也希望书中能够提供一些关于“智能”决策的思路，比如如何让优化算法具备一定的“自我学习”能力，能够根据搜索过程中获得的反馈信息，动态地调整搜索策略，从而更快地避开局部最优，找到全局最优解。我期待书中能够包含一些前沿的研究成果，或者是一些作者在实际应用中总结出的宝贵经验。如果书中能提供一些具体的算法框架，甚至是一些可以参考的伪代码，那就更完美了。当然，我也明白，解决复杂优化问题并非易事，这本书不可能提供一个万能的“银弹”。但我希望它能为我提供一个新的视角，一套新的工具，让我能够以更有效、更智能的方式去应对我所面临的挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书的关注，源于我长期以来在医学影像分析领域所面临的困境。在这个领域，我们经常需要处理海量的医学影像数据，例如CT、MRI、X光片等，并从中提取有用的信息，进行疾病的诊断、治疗方案的制定等。很多时候，这就需要进行复杂的图像分割、配准、特征提取等优化过程。然而，医学影像的特点是噪声多、对比度低、结构复杂，使得传统的图像处理和优化算法难以达到理想的效果。比如，在进行肿瘤分割时，如何精确地勾勒出肿瘤的边界，避免漏割或误割，就是一个极其困难的优化问题。而且，由于不同患者的影像数据存在差异，如何训练出能够泛化能力强的模型，也是一个巨大的挑战。“智能优化方法”这个书名，立刻吸引了我的注意，因为我认为人工智能技术，特别是深度学习，在处理这类复杂的感知任务方面展现出了惊人的潜力。我非常期待这本书能够深入探讨如何将深度学习、计算机视觉以及一些先进的优化技术相结合，来解决医学影像分析中的关键优化问题。例如，是否能够利用卷积神经网络来自动学习影像特征，并指导分割过程？或者，是否能够利用强化学习来优化影像处理的参数，以达到最佳的诊断效果？我希望书中能够包含一些具体的算法细节，以及一些在医学影像分析领域取得成功的应用案例，最好是能够提供一些关于如何将这些方法应用到实际临床诊断中的指导。这本书如果能为我们揭示一条更高效、更准确的医学影像分析之路，那将是极大的福音。

评分☆☆☆☆☆

非常好，质量杠杠滴，值得购买

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