| 商品基本信息,请以下列介绍为准 | |
| 商品名称: | 多目标进化优化 | 
| 作者: | 郑金华,邹娟著 | 
| 定价: | 128.0 | 
| 出版社: | 科学出版社 | 
| 出版日期: | |
| ISBN: | 9787030521491 | 
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| 装帧: | 精装 | 
| 开本: | 16开 | 
| 内容简介 | |
| 本书比较全面地综述了MOEA的研究现状和发展趋势,介绍了MOEA的基础知识和基本原理;论述和分析了构造Pareto解集的方法、保持进化群体分布性的方法和策略,以及MOEA的收敛性等内容。 | 
这本书的封面设计得相当引人注目,那种深邃的蓝色调,配上简洁有力的标题字体,一下子就抓住了我的眼球。我最近一直在寻找一本能够系统梳理现代优化算法脉络的著作,而这本《多目标进化优化》无疑给人一种专业、严谨的预期。拿到手翻阅,它的排版清晰,图表设计直观易懂,这对于理解复杂数学模型至关重要。书中对算法的基本原理阐述得非常透彻,即便是初次接触进化计算的读者,也能通过细致的步骤分解,快速建立起正确的认知框架。尤其是对Pareto最优性的几何解释部分,作者用非常巧妙的方式,将抽象的概念具象化,让人豁然开朗。我尤其欣赏作者在绪论部分对该领域发展历程的梳理,不仅介绍了经典的NSGA-II、SPEA2等算法,还对近些年新兴的基于分解(Decomposition-based)的方法进行了详尽的对比分析,展现了作者深厚的学术功底和对前沿动态的敏锐把握。这本书的理论深度足以支撑研究生级别的学习和研究,同时其实用性也体现在大量的案例分析中,这些案例的选择非常贴合实际工业应用中的痛点,让人读来非常有代入感,迫不及待想动手实践一番。
评分这本书的价值,远超其作为一本技术专著的定位。从装帧质量来看,纸张的厚度和墨水的清晰度都达到了顶级出版物的标准,长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更重要的是,作者在叙事结构上采用了一种层层递进的逻辑链条,让人感觉仿佛在攀登一座知识的高峰。初识者可以从前几章建立基础认知,而经验丰富的研究者,则可以直接跳跃到关于“超体积优化器与分解方法的耦合”等章节,直接汲取前沿的创新点。我个人最喜欢的部分是书中对“适应度分配”策略的深入分析,特别是对动态权重分配机制的批判性探讨。作者并没有盲目推崇某一种方法,而是基于大量的实验数据,客观地评价了每种方法的优缺点,这种冷静而客观的学术态度令人非常信服。全书行文流畅自然,即便是涉及到复杂的拓扑结构优化问题,作者也总能用最精炼的语言勾勒出核心的数学模型,极大地提升了阅读效率,对于时间宝贵的专业人士来说,这本书是不可多得的精品。
评分这本书的阅读体验,对我这样一个在金融建模领域摸索的实践者而言,是一次知识结构的全新升级。我原本对进化算法的理解停留在启发式搜索的范畴,但《多目标进化优化》彻底颠覆了我的固有认知。它对决策支持理论与优化结果交互的探讨,是我之前阅读的许多纯算法书籍中缺失的关键环节。书中有一章专门讨论了如何将“满意度”和“权衡分析”融入到算法的迭代过程中,而不是仅仅追求最优解集的完整性。这种将人类偏好融入算法设计(Preference Incorporation)的理念,极大地拓宽了我的视野。作者引用的案例中,穿插了大量关于风险-收益权衡的实例,这些内容与我日常的量化交易策略开发息息相关。阅读过程中,我发现书中的数学推导非常严谨,但作者总能适时地插入一些历史渊源或哲学思考,使得枯燥的公式变得有血有肉,不再是冰冷的符号堆砌。例如,作者在阐述多样性维护机制时,联系到了生物进化中的物种隔离现象,这种跨学科的类比,极大地增强了知识的记忆点和理解深度。
评分我对这本书的感受,可以用“体系的完备性”来概括。很多教材在讲述完核心算法后,往往会草草收尾,但《多目标进化优化》的后半部分展现了极其强大的后处理能力和前沿展望。它不仅详尽地介绍了近些年涌现出的新型群体初始化策略,这些策略极大地提升了算法的收敛速度,更令人称奇的是,它对“不确定性环境下的多目标优化”这一交叉领域进行了深入的探讨。在实际的工程系统中,输入参数往往带有随机性,如何确保得到的帕累托前沿在面对噪声时依然稳健,是业界亟待解决的难题。这本书提供了一种将鲁棒性指标融入目标函数的系统性方法,这无疑是极具前瞻性的内容。此外,作者在附录中给出的算法伪代码,结构清晰,注释详尽,对于希望将其转化为C++或Python代码的读者来说,无疑是极大的便利。这本书的价值,在于它不仅告诉你“怎么做”,更告诉你“为什么这样做最好”,并指明了未来可能的优化方向。
评分坦白说,我购买这本书是希望能找到一套能够将理论与工程实践无缝衔接的工具书,而这本《多目标进化优化》在这一点上做得非常出色。我最欣赏的是它对算法性能评估指标的介绍。很多教科书往往只是简单罗列如超体积(Hypervolume)、世代距离(Generational Distance)等指标,但这本书不仅深入剖析了这些指标的数学定义,更重要的是,它详细讨论了不同指标在特定问题场景下的适用性和局限性。例如,在处理高维目标空间时,不同指标对搜索效率的影响差异,书中通过详尽的仿真数据进行了对比,这对于一个需要用量化结果说服决策者的工程师来说,简直是太宝贵了。此外,书中对约束处理策略的章节也令我印象深刻。它没有停留在传统的惩罚函数层面,而是深入探讨了如何将约束信息有效地融入到种群的进化过程中,特别是对基于辩证关系的约束处理方法进行了详尽的描述,这为我在处理复杂的拓扑优化问题时,提供了全新的思路和可能。这本书的语言风格非常务实,没有过多华丽的辞藻,每一个段落都直指核心,像一位经验丰富的导师在耳边指导,效率极高。
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