| 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 科学与自然 书籍 |
| 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。 |
从知识结构的角度来看,这本书的覆盖面和层次感令人印象深刻。它不像某些教材那样只聚焦于某一个特定的算法流派(比如纯粹的进化算法或线性规划),而是构建了一个宏大的、多维度的知识框架。它清晰地勾勒出了从基础的单目标优化概念,如何一步步演化出需要处理相互依赖和冲突的多目标模型,以及在此基础上如何引入不确定性、动态性等更复杂的现实因素。书中对不同算法家族的优缺点对比分析,做到了极为客观和中立,它没有偏袒任何一家之言,而是用一致的评估标准来衡量它们在计算效率、解的分布均匀性以及对初始条件的敏感度等方面的表现。读完这本书,我感觉自己像是站在一个高高的瞭望塔上,俯瞰整个多目标优化领域的全貌,不仅知晓了路径和方法,更理解了不同方法论背后的思想根源和适用边界。这种系统性的知识梳理,对于指导我未来的研究方向选择,提供了极其宝贵的参考坐标。
评分这本书最让我欣赏的一点,是它对“应用”的独特解读。它并没有将应用停留在简单的“案例展示”层面,而是将实际工程问题提升到了理论验证的高度。作者花了大量的篇幅来讨论,如何将现实世界中那些模糊不清、充满噪声的“需求”,成功地转化为可以被算法处理的清晰的数学目标函数。这种从“模糊域”到“精确域”的桥接过程,往往是优化研究中最容易被忽略却也是最关键的一步。我印象特别深刻的是关于“权重分配策略”的讨论,作者没有提供任何放之四海而皆准的万能公式,而是细致地剖析了不同行业背景下,决策者对目标偏好的潜在心理因素,并据此提出了多种动态调整权重的机制。这种将社会学、心理学观察融入硬核优化理论的做法,展现了作者深厚的跨学科视野。它提醒我们,最好的优化算法,不仅要在数学上成立,更要在人类的价值体系中具备合理性,这种深度和广度,是许多纯粹的算法书籍所不具备的。
评分这本书的装帧设计实在是太有年代感了,封面那种略带泛黄的米白色纸张,配上朴素的宋体标题,让我瞬间回到了大学图书馆里翻阅经典教材的那个下午。它给人的第一印象不是那种光鲜亮丽、紧跟潮流的科技前沿读物,而更像是一本沉甸甸的、需要静下心来啃读的学术著作。内页的排版也延续了这种严谨的风格,字体大小适中,图表虽然不多,但每一个都经过精心设计,直指核心概念。翻开第一章,作者似乎并没有急于抛出复杂的数学模型,而是用一种近乎散文的笔调,阐述了“优化”这个概念在人类认知和自然界中扮演的基础角色,这种铺陈的方式,虽然在追求效率的今天略显缓慢,却为后续复杂理论的建立打下了极其坚实的哲学和直觉基础。我尤其欣赏其中关于“权衡取舍的艺术”那部分的论述,它将冰冷的数学问题赋予了人文关怀的色彩,让人在面对多重约束和冲突目标时,不再仅仅是机械地计算,而是开始思考背后的价值判断。这本书的这种“慢工出细活”的匠心,在如今快餐式的知识获取环境中,显得尤为珍贵,它要求读者投入时间,但回报的却是对问题本质更深层次的理解,而非仅仅是几个可复制的算法流程。
评分这本书的叙事逻辑构建得非常精妙,它不是简单地罗列已有的算法,而是像一位经验丰富的老教授在娓娓道来他的研究心得和心路历程。最让我感到震撼的是作者在讲述早期多目标优化算法的局限性时所采用的对比手法。他没有用批判的口吻去否定过去的工作,而是通过详细的案例分析,展示了在特定复杂场景下,那些经典的Pareto前沿搜索方法是如何因为计算复杂度和收敛性问题而显得力不从心。紧接着,作者笔锋一转,引入了群体智能和仿生学的概念,这种从“解决问题”到“模仿自然界”的视角转换,简直是醍醐灌顶。它清晰地揭示了为什么某些看似不那么“优雅”的启发式方法,反而能在实际工程问题中展现出惊人的鲁棒性。阅读过程中,我反复在“精确性”和“泛化能力”之间权衡,这本书巧妙地引导读者去理解,在多维度的目标空间中,找到一个“足够好”的解,往往比追求一个理论上的“绝对最优”解更具实际意义。对于一个初次接触这个领域的工程师来说,这种由浅入深,层层递进的论证结构,极大地降低了理解门槛,让人能以一种更具战略性的眼光去看待算法的选择。
评分我必须承认,这本书的阅读体验是富有挑战性的,它绝不是那种可以躺在沙发上轻松翻阅的休闲读物。它的语言风格极其凝练和专业,仿佛每一个句子都经过了无数次的打磨,删除了所有不必要的修饰词,只留下最精确的数学表述和逻辑推导。在处理那些涉及高维空间投影和非线性约束的章节时,我不得不经常停下来,拿出草稿纸重新推导作者给出的定理。这让我感觉自己像是在参与一场智力上的“马拉松”,而不是简单的信息接收。然而,正是这种高强度的智力投入,带来了极大的成就感。书中穿插的那些历史典故和前沿研究的引用,像是散落在学术迷宫中的路标,指引着读者去探索更广阔的研究领域。特别是关于算法收敛速度的收敛性证明部分,作者的论证结构严密得令人窒息,每一步的逻辑跳跃都要求读者必须跟上,这种“不容许分心”的要求,反而迫使我进入了一种高度专注的学习状态。对于有一定数学基础,渴望深入探究算法底层原理的读者来说,这本书无疑是一座必须攀登的高峰。
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