麵嚮復雜優化問題求解的智能優化方法 [Intelligent Optimization Methods for Solving Complex Optimization Problems] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《麵嚮復雜優化問題求解的智能優化方法》首先從一般優化問題求解的角度，論述瞭優化問題的研究意義、優化研究中的基本概念與數學模型、優化問題的分類與求解方法運用原則，並介紹瞭智能優化的概念、方法分類以及發展曆史。然後介紹瞭8類典型智能優化方法的基本思想、概念和原理、步驟流程、典型的算法變體以及算法的擴展與改進設計等內容。從共性理論與方法角度齣發，介紹瞭智能優化方法的統一框架、探索一開發權衡理論，並介紹瞭典型的混閤智能優化算法以及通用的混閤策略分類法。在應用方麵，針對多類典型的、具有不同難度特徵的優化問題，分彆介紹瞭智能優化方法在這些問題求解中的設計與運用方法。這些問題提煉於作者長期從事的與先進火力與指揮控製係統相關的科研實踐。
　　《麵嚮復雜優化問題求解的智能優化方法》可供自動化、計算機、係統工程、信息處理、運籌與管理、應用數學等專業的教師以及相關領域的技術開發人員參考，也可作為相關專業的高年級本科生和研究生的教材。

作者簡介

　　辛斌，男，1982年生，山東海陽人，博士。2004年、2012年在北京理工大學分彆獲學士學位、博士學位，畢業後留校任教，2015年晉升副教授，2017年晉升博士生導師。2012年獲關肇直奬。博士學位論文獲2013年北京市優秀博士學位論文、2014年中國自動化學會首屆優秀博士學位論文。主要研究方嚮為智能優化的理論和方法及應用，在IEEE-T-EC、IEEE-T-Cybern等國內外刊物與會議上發錶論文60餘篇，齣版學術專著3部。獲教育部自然科學奬一等奬1項、國防科技進步二等奬4項。
　　
　　陳傑，男，1965年生，福建福清人，博士。北京理工大學教授、博士生導師。“復雜係統智能控製與決策”國傢重點實驗室主任、國傢傑齣青年科學基金獲得者、教育部長江學者奬勵計劃特聘教授、國傢自然科學基金創新研究群體學術帶頭人，973項目首席科學傢，新世紀百韆萬人纔工程國傢人纔，全國優秀科技工作者，北京市優秀博士學位論文指導教師。國際刊物JSSC執行編輯，IEEE-T-Cybern、IjRNC、SC/ChinaInfSci等國內外著名刊物的副主編。主要研究方嚮為復雜係統的多指標優化與協調控製。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 最優化問題的研究意義
1．2 優化問題的基本概念與數學模型
1．3 優化問題的分類與求解方法運用原則
1．3．1 解的分類
1．3．2 目標的分類
1．3．3 約束的分類
1．3．4 優化問題的分類譜係
1．3．5 問題規模與計算復雜性
1．3．6 求解方法的運用原則與搜索優化算法的一般流程
1．4 智能優化的概念
1．5 智能優化方法的分類
1．6 智能優化研究的發展曆史
問題與思考
參考文獻

第2章 典型智能優化方法
2．1 僞隨機數的生成
2．1．1 均勻分布的僞隨機數
2．1．2 任意概率分布的僞隨機數
2．2 混沌迭代與混沌搜索算法
2．3 模擬退火算法
2．3．1 模擬退火算法的原理
2．3．2 模擬退火算法的基本結構
2．3．3 多目標模擬退火算法
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 遺傳算法
2．5．1 遺傳算法的基本概念和思想
2．5．2 遺傳算法的改進研究、經典變體及其應用
2．6 差分進化算法
2．6．1 傳統差分進化算法
2．6．2 差分進化算法的先進變體
2．7 分布估計算法
2．7．1 分布估計算法的思想與算法流程
2．7．2 離散型分布估計算法
2．7．3 連續型分布估計算法
2．7．4 動態環境下的分布估計算法
2．7．5 多目標分布估計算法
2．7．6 分布估計算法的應用
2．8 蟻群優化算法
2．8．1 蟻群算法的思想起源
2．8．2 基本蟻群算法原理
2．8．3 改進蟻群算法
2．9 粒子群優化算法
2．9．1 粒子群優化算法的相關背景
2．9．2 經典粒子群優化算法
2．9．3 新型粒子群優化算法
問題與思考
參考文獻

第3章 智能優化方法的統一框架與共性理論
3．1 智能優化方法的統一框架
3．2 智能優化方法的收斂性分析
3．2．1 收斂性與全局收斂性的定義
3．2．2 全局收斂性定理
3．2．3 關於收斂性的討論
3．3 搜索空間的探索一開發權衡
3．3．1 探索與開發的定義與權衡方式
3．3．2 “探索一開發”權衡的多階段隨機壓縮模型
3．4 總結與討論
問題與思考
參考文獻

第4章 混閤型智能優化方法
4．1 文化基因算法
……
第5章 智能優化方法在作戰資源部署問題中的應用
第6章 智能優化方法在作戰資源分配問題中的應用
第7章 智能優化方法在運動體路徑規劃問題中的應用

前言/序言

　　進化計算研究的先驅、進化策略的提齣者Schwefel教授曾指齣：“無論是關於工程學、經濟學、管理學、數學、物理學，還是關於社會科學的現代雜誌，幾乎每一本都在它的主題索引上有‘優化’的概念。”優化問題普遍存在於作戰運籌與規劃、企業生産、社會管理等不同領域的科學研究中。對各種優化問題的求解需求促生瞭各種優化方法，優化問題的多樣性和復雜性使得我們難以通過單一的方法來有效地解決所有問題，因此優化方法也呈現齣明顯的多樣性。另一方麵，人類對問題求解性能的追求和設計思想的多樣化也促進瞭優化方法的多元化發展。
　　與數學規劃領域建立的各種傳統優化方法相比，智能優化方法是一類受不同自然規律啓發設計而成的優化方法，主要用於解決各種復雜難解的優化問題。科學研究和工程實踐中的大量優化問題都呈現齣大規模、變量混雜、高復雜度、多目標、強約束、非綫性、多極值、不確定性、動態時變，甚至建模睏難等難點，很多問題還帶有較強的計算實時性要求，這使得傳統方法往往難以適用。智能優化方法對問題性質幾乎無任何要求，並具有全局搜索優化能力，尤其適閤求解具有上述各種難解特徵的復雜優化問題，作為一類具有很強通用性的優化方法被廣泛應用於不同領域的工程實際中。
　　由於設計思想和具體應用的多樣性，智能優化方法門類眾多，研究成果非常分散，不利於初學者在短時間內係統地掌握這方麵的方法和技術。因此，本書盡量挑選具有代錶性的多種經典和熱點智能優化方法嚮讀者進行介紹，以求兼顧內容的基礎性和前沿性。同時，本書融入作者多年來從事智能優化方法與理論研究的經驗和成果，對典型智能優化方法以及共性理論進行瞭係統的介紹，並從先進火力與指揮控製係統的研究中提煉齣多類典型優化問題。這些優化問題各具特點，反映瞭不同的求解難點和挑戰性。本書以這些典型優化問題為例，詳細介紹瞭如何把智能優化方法以及先進的設計思想融入具體問題的求解中。為瞭便於讀者深入學習，各章之後附有思考題和相關的參考文獻，書後附有術語的中英文對照錶。
　　本書包括7章內容。第1章為緒論，論述瞭最優化問題的研究意義、優化研究中的基本概念與數學模型、優化問題的分類與求解方法運用原則，並介紹瞭智能優化的概念、方法分類以及發展曆史。第2章首先介紹瞭僞隨機數的生成方法，然後介紹瞭8類典型的智能優化方法（混沌優化算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、遺傳算法、差分進化算法、分布估計算法、蟻群優化算法、粒子群優化算法），包括各種方法的基本概念和原理、步驟流程、典型的算法變體以及算法的擴展與改進設計等。第3章從智能優化方法的共性角度齣發，從統一框架和共性理論層麵對智能優化方法進行分析，介紹瞭算法的收斂性分析方法和作者關於一類共性核心問題——“探索一開發權衡問題”的研究。第4章介紹瞭一類典型的混閤智能優化算法——“文化基因算法”，以及作者建立的一種通用的混閤策略分類法，這種分類法可以作為高級混閤優化算法的設計指導。第5～7章每一章都以一類具體的優化問題為研究對象和主題綫索，具體介紹瞭智能優化方法的設計和應用，並對相關背景領域的研究進行瞭係統的介紹和分析。
　　本書大部分內容取自作者自身以及指導的研究生的科研成果，其中包括張興博士以及博士生丁玉隆、丁舒忻、李娟、曾傑，碩士生王藝鵬、硃陽光等所做的研究工作。第5章由陳傑完成，其餘章節由辛斌完成。第2章、第5～7章的內容由研究生參與撰寫，包括丁玉隆、王藝鵬、硃陽光、李娟、陳璐、高冠強、高源、徐小桓、展嬌楊、曾傑、漆鳴鳳。最後由辛斌統一校閱、統調、定稿。在此感謝學生們的辛勤勞動和付齣。由於作者水平有限，書中難免存在不足和錯誤，懇請廣大讀者批評指正，歡迎讀者來信勘誤和交流。
　　本書可供自動化、計算機、係統工程、信息處理、管理、應用數學等專業的教師以及相關領域的技術開發人員參考，也可作為相關專業的高年級本科生和研究生的教材。

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