Metaheuristics From Design to Implementation
启发式算法设计与实现 ISBN: 978-0-470-27858-1 Hardcover 624 pages June 2009 This book provides a complete background on metaheuristics and shows readers how to design and implement efficient algorithms to solve complex optimization problems across a diverse range of applications, from networking and bioinformatics to engineering design, routing, and scheduling. It presents the main design questions for all families of metaheuristics and clearly illustrates how to implement the algorithms under a software framework to reuse both the design and code. Throughout the book, the key search components of metaheuristics are considered as a toolbox for: Designing efficient metaheuristics (e.g. local search, tabu search, simulated annealing, evolutionary algorithms, particle swarm optimization, scatter search, ant colonies, bee colonies, artificial immune systems) for optimization problems Designing efficient metaheuristics for multi-objective optimization problems Designing hybrid, parallel, and distributed metaheuristics Implementing metaheuristics on sequential and parallel machines Using many case studies and treating design and implementation independently, this book gives readers the skills necessary to solve large-scale optimization problems quickly and efficiently. It is a valuable reference for practicing engineers and researchers from diverse areas dealing with optimization or machine learning; and graduate students in computer science, operations research, control, engineering, business and management, and applied mathematics. ### 启发式算法设计与实现:从设计到实施 #### 一、启发式算法概览 启发式算法是一类不保证找到最优解但能在合理时间内找到满意解的方法。这类算法广泛应用于解决复杂的优化问题,尤其是在传统算法难以处理的情况下表现出色。《启发式算法设计与实现》这本书为读者提供了全面深入的启发式算法背景知识,并指导读者如何有效地设计和实现这些算法来解决来自不同领域的复杂优化问题。 #### 二、启发式算法的应用领域 本书覆盖了多个领域的应用案例,包括但不限于: - **网络通信**:在路由选择、带宽分配等场景中,启发式算法能够帮助设计出高效且可靠的解决方案。 - **生物信息学**:在基因序列比对、蛋白质结构预测等方面,启发式算法可以极大地加速计算过程。 - **工程设计**:在机械结构优化、材料选择等领域,启发式算法有助于寻找最佳设计方案。 - **路径规划与调度**:在物流配送、生产调度等问题上,启发式算法能够快速生成可行方案。 #### 三、启发式算法的主要类型 书中详细介绍了一系列启发式算法及其变体,包括但不限于: 1. **局部搜索(Local Search)**:通过简单的邻域移动策略来探索解空间,寻找更好的解。 2. **禁忌搜索(Tabu Search)**:在局部搜索的基础上引入了记忆机制,避免重复访问相同的解。 3. **模拟退火(Simulated Annealing)**:模仿物理退火过程,在一定概率下接受较差解,以跳出局部最优。 4. **进化算法(Evolutionary Algorithms)**:受自然界生物进化过程启发,通过选择、交叉和变异操作来逐步改进解。 - 遗传算法(Genetic Algorithms) - 进化策略(Evolution Strategies) - 差分进化(Differential Evolution) 5. **粒子群优化(Particle Swarm Optimization)**:基于群体智能理论,模拟鸟群觅食行为来搜索最优解。 6. **分散搜索(Scatter Search)**:结合了精英个体的特征,通过组合不同解的特性来生成新的解。 7. **蚁群优化(Ant Colony Optimization)**:模仿蚂蚁寻找食物的行为,通过信息素浓度的变化来指导搜索过程。 8. **人工免疫系统(Artificial Immune Systems)**:模拟生物免疫系统的机制,识别并排除非最优解。 9. **蜜蜂算法(Bee Algorithms)**:模拟蜜蜂觅食行为,寻找最优解。 #### 四、多目标优化 多目标优化问题是优化领域的一个重要分支,它涉及到同时优化两个或多个相互冲突的目标。书中讨论了如何设计高效的启发式算法来解决这类问题,具体包括: - 如何平衡不同目标之间的关系 - 如何定义有效的适应度函数 - 如何使用帕累托前沿(Pareto Front)来表示多目标优化的结果 #### 五、混合、并行与分布式启发式算法 随着计算能力的提高,混合、并行和分布式启发式算法成为研究热点。本书涵盖了这些高级技术的原理和实践: - **混合启发式算法**:将两种或更多种不同的启发式方法结合起来,以增强算法的性能。 - **并行启发式算法**:利用多核处理器或多台计算机并行执行算法的不同部分,显著提高求解速度。 - **分布式启发式算法**:通过网络将任务分解到多台机器上执行,适合大规模问题的求解。 #### 六、软件框架与实现 为了方便读者理解和实现启发式算法,《启发式算法设计与实现》还提供了一个统一的软件框架。该框架不仅支持各种启发式算法的设计,还能轻松复用设计和代码,便于进一步的研究和开发。 #### 七、案例研究 书中通过大量具体的案例研究展示了启发式算法的实际应用效果。这些案例不仅有助于理解算法的工作原理,也为解决实际问题提供了宝贵的参考。 #### 八、读者对象 本书适用于各个领域的实践工程师、研究人员以及研究生,尤其是那些从事优化或机器学习工作的人士。对于希望快速高效地解决大型优化问题的专业人士来说,《启发式算法设计与实现》无疑是一本不可或缺的参考书。 《启发式算法设计与实现》是一本综合性强、内容丰富的书籍,它不仅详细介绍了启发式算法的基本原理和技术细节,还提供了丰富的实例和应用场景,是一本值得深度阅读和学习的好书。
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- p0073002012-11-18很全面, 对启发式算法的入门很有帮助
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