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柯良军 著

图书标签:

• 蚁群算法
• 优化算法
• 智能优化
• 组合优化
• 机器学习
• 人工智能
• 算法设计
• 工程优化
• 数据挖掘
• 群智能

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302465737

版次：1

商品编码：12195884

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：173

字数：212000

正文语种：中文

内容简介

　　《蚁群智能优化方法及其应用》在简要阐述智能优化方法相关理论的基础上，介绍了蚁群智能优化方法的基本原理、算法基本要素等基本内容。同时，介绍了蚁群智能优化方法在旅行商问题、背包问题、定向问题、属性约简、卫星资源调度问题、旅游路线规划问题以及多目标组合优化问题等复杂组合优化问题的应用示例，详细阐述了蚁群智能优化方法在具体应用中的基本设计方法以及算法性能改善的有效途径。
　　《蚁群智能优化方法及其应用》适合作为从事智能优化方法及其应用研究的相关科技工作者、专业技术人员的参考书，也可作为计算机学科、控制科学等专业研究生和高年级本科生学习蚁群智能优化方法的参考书。

作者简介

　　柯良军，自2008年起任教于西安交通大学系统工程研究所。研究领域为复杂系统建模与优化、模式识别，主要包括资源调度、物流、多目标优化、鲁棒优化。主持国家自然科学基金等科研项目。研究成果在IEE Etransaction on Cybernetics、European Journal of Operational Research、Omega等国际期刊发表。

内页插图

目录

第1章 绪章
1．1 引言
1．2 复杂性理论的基础知识
1．2．1 算法的复杂度
1．2．2 问题的复杂度
1．3 智能优化方法概述
1．3．1 常用的智能优化方法
1．3．2 智能优化方法的一般框架
1．3．3 智能优化方法分类
1．3．4 智能优化方法的特点
1．4 本书内容及组织
参考文献

第2章 蚁群优化方法概述
2．1 蚁群算法的思想起源
2．2 蚁群算法的基本框架
2．3 基本蚁群算法及其典型改进算法
2．3．1 基本蚁群算法
2．3．2 蚁群系统
2．3．3 最大最小蚂蚁系统
2．4 蚁群算法研究现状
2．4．1 蚁群算法的应用
2．4．2 蚁群算法的改进
2．4．3 蚁群算法的理论研究
2．5 小结
参考文献

第3章 旅行商问题
3．1 引言
3．2 算法描述
3．3 算法随机模型与收敛性质分析
3．4 参数设置和数值实验分析
3．4．1 参数设置
3．4．2 与其他改进蚁群算法的比较
3．5 小结
参考文献

第4章 多维背包问题
4．1 问题描述
4．2 现有算法回顾
4．3 算法描述
4．3．1 算法的基本思想
4．3．2 信息素和启发信息的定义
4．3．3 解的构造
4．3．4 信息素的更新规则
4．3．5 局部搜索
4．4 信息素下界的选取
4．4．1 Stützle和Hoos法的分析
4．4．2 自适应方法
4．5 实验分析
4．5．1 解的评价
4．5．2 参数选取
4．5．3 性能分析
4．6 小结
参考文献

第5章 定向问题
5．1 问题描述
5．2 算法描述
5．2．1 启发信息的定义
5．2．2 解的构造
5．2．3 信息素的更新规则
5．3 差异量的性质
5．4 平均差异量的计算
5．5 实验分析
5．6 小结
参考文献

第6章 团队定向问题
6．1 问题描述
6．2 现有算法回顾
6．3 算法描述
6．3．1 信息素和启发信息的定义
6．3．2 解的构造
6．3．3 信息素的更新规则
6．3．4 局部搜索
6．4 实验分析
6．4．1 参数设置
6．4．24 种构造法的比较
6．4．3 与其他算法的比较
6．5 小结
参考文献

第7章 属性约简
7．1 问题描述
7．2 现有算法回顾
7．3 算法描述
7．3．1 边模式蚁群算法
7．3．2 团模式蚁群算法
7．3．3 点模式蚁群算法
7．4 实验分析
7．5 小结
参考文献

第8章 卫星资源调度问题
8．1 问题描述
8．1．1 卫星测控基本概念
8．1．2 卫星测控资源调度
8．2 卫星测控资源调度模型
8．2．1 决策变量的选择
8．2．2 约束条件的描述
8．2．3 卫星测控资源调度数学模型
8．3 卫星测控资源调度问题求解
8．3．1 蚁群算法
8．3．2 解的构造
8．3．3 实验结果
8．4 小结
参考文献

第9章 旅游路线规划问题
9．1 引言
9．2 问题描述
9．3 旅游路线规划问题的数学模型
9．4 相关算法
9．4．1 GLS（Guided Local Search）
9．4．2 GRASP（Greedy Random Adaptive Search Procedure）
9．4．3 烟花算法
9．5 蚁群算法及其分析
9．6 小结
参考文献

第10章 多目标组合优化问题
10．1 引言
10．2 多目标优化的基本概念
10．3 基于分解的多目标蚁群算法
10．3．1 MOEA/D-ACO求解MOKP
10．3．2 MOEA/D-ACO求解MTSP
10．4 与MOEA/D-GA在MOKP上的比较
10．4．1 实验条件
10．4．2 性能评价指标
10．4．3 结果比较
10．5 与BicriterionAnt在MTSP上的比较
10．5．1 实验条件
10．5．2 实验结果
10．6 小结
参考文献

附录

前言/序言

　　最优化是人类决策的基本准则。智能优化方法作为一类重要的优化方法，通过模拟自然界中的智能行为或现象，在可接受的时间内，得到问题的满意解。智能计算具有很强的适应性，易于实现，广泛应用于工业生产和社会生活中的复杂大规模优化问题，受到国内外学术界和工业界的极大关注。
　　蚁群智能优化方法是一类重要的智能优化方法，已经用于解决许多复杂的优化问题。本书在总结主流智能优化方法的基础上，介绍了蚁群智能优化方法的基本思想和基本要素，同时，详细阐述了蚁群智能优化方法的算法改进和理论研究等方面的研究成果。
　　蚁群智能优化方法原理较简单，但实现起来却并不简单。它的成功应用依赖于使用者对算法原理、待解决问题的理解程度，也依赖于算法编程实现。本书着重讲述了作者在用蚁群智能优化方法解决旅行商问题、背包问题、定向问题、属性约简、卫星资源调度问题以及多目标组合优化问题等复杂组合优化问题时的设计思路，有助于读者更好地理解和掌握蚁群智能优化方法，并用于解决其他难题。
　　本书共10章。第1章讲述智能优化方法的基本概念及其重要性；第2章给出蚁群智能优化方法的基本原理和算法要素，概述其国内外研究现状；在后续的各个章节中，针对8个问题讲述如何利用蚁群智能优化方法进行算法设计和分析。
　　本书适合计算机、自动化等专业本科生和研究生用于了解和学习蚁群智能优化方法等智能计算方法，也可作为科研工作者和工程技术人员的参考书。
　　本书得到国家自然科学基金项目（编号：61573277）和陕西省自然科学基金（编号：2015JM6316）的资助以及宇航动力学国家重点实验室开放基金的支持，在此表示诚挚感谢。本书的完成得益于冯祖仁教授、张青富教授和李晶研究员的指导。
　　由于作者水平有限，书中难免有各种不足，敬请读者不吝批评指正。

复杂系统建模与仿真技术研究 图书简介 本书聚焦于现代科学与工程领域中日益凸显的复杂系统分析与设计难题，系统阐述了从理论基础到前沿应用的先进建模与仿真方法。全书内容紧密围绕如何精确捕捉、有效模拟和优化处理涉及大量相互作用、非线性动态以及不确定性的复杂系统展开，旨在为研究人员、工程师及决策者提供一套坚实的理论框架和实用的技术工具集。 本书共分为五个主要部分，共计十七章，结构严谨，层层递进。 第一部分：复杂系统基础理论与描述（第1章至第3章） 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石。 第1章：复杂系统的本质特征与分类 详细探讨了复杂系统的基本定义、核心特征，如涌现性、自组织性、鲁棒性与脆弱性等。通过对经典复杂系统案例（如生态系统、社会经济网络、大规模制造流程）的剖析，阐明了将系统分解为相互联系的子系统和要素的重要性。本章还梳理了当前复杂系统研究的哲学基础和主要流派，强调了跨学科研究方法的必要性。 第2章：系统建模的基本范式与选择标准 系统地介绍了建模的几种主要范式，包括基于微分方程的连续模型、基于状态机和规则的离散事件模型，以及面向对象和代理的建模方法。本章重点讨论了如何根据系统的动态特性、数据可得性和分析目标来选择最合适的建模范式。内容涵盖了模型的简化、抽象层次的确定，以及模型有效性（Validity）与可靠性（Reliability）的初步评估准则。 第3章：网络科学与拓扑分析在复杂系统中的应用 将网络理论作为描述系统结构的关键工具。深入剖析了图论的基本概念，包括各种网络拓扑结构（如随机网络、小世界网络、无标度网络）的生成模型和统计特性。内容涉及中心性度量（度中心性、介数中心性、接近中心性）在识别关键节点和瓶颈环节中的应用，为后续的动态分析提供了结构基础。 第二部分：先进建模技术精讲（第4章至第7章） 本部分深入探讨了几种在处理高维、非线性系统时表现卓越的特定建模技术。 第4章：基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）的构建与实现 详细介绍了ABM的理论框架、核心组件（代理、环境、交互规则）。本章侧重于如何设计具有异质性行为的代理，并利用面向对象编程思想实现高效的仿真环境。通过实例演示了ABM在模拟人群流动、市场行为扩散等自下而上涌现现象中的优势和具体步骤。 第5章：系统动力学（System Dynamics, SD）的反馈环路分析 系统地阐述了SD的建模流程，从识别关键存量（Stocks）、流量（Flows）和辅助变量入手，到构建因果回路图（Causal Loop Diagrams）和存量-流量图（Stock and Flow Diagrams）。重点分析了反馈机制对系统稳定性和长期行为的影响，并展示了如何利用非线性关系来捕捉复杂系统的延迟效应和饱和现象。 第6章：混合建模方法论：集成不同范式的策略 鉴于单一模型难以完全刻画复杂系统的所有方面，本章专门研究了混合建模（Hybrid Modeling）的必要性和实现策略。内容包括如何将基于主体的微观模型与宏观的连续模型进行耦合（例如，ABM与微分方程模型的集成），以及如何利用有限元方法处理空间分布问题，实现多尺度、多层次的系统描述。 第7章：不确定性量化与概率图模型 关注系统中固有的随机性和不确定性处理。介绍了概率图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场）在描述变量间概率依赖关系中的应用。深入讨论了如何量化输入参数和模型结构中的不确定性，并引入了敏感性分析和不确定性传播的量化方法。 第三部分：仿真与数值求解技术（第8章至第11章） 本部分转向对已建立模型的动态模拟和计算求解。 第8章：离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）的核心算法 详述了DES的框架，包括事件调度机制、仿真时钟的推进、系统状态的更新。本章重点剖析了各种先进的DES技术，如并行与分布式仿真架构的构建，以应对大规模系统的实时或近实时模拟需求。 第9章：常微分方程组（ODE）与偏微分方程（PDE）的数值积分 针对连续模型，系统回顾了数值积分器的原理与选择。详细对比了欧拉法、龙格-库塔法（Runge-Kutta methods）在精度和计算效率上的权衡。对于PDE，介绍了有限差分法和有限体积法在处理空间离散化问题中的应用，并讨论了刚性系统的求解策略。 第10章：蒙特卡洛模拟与统计推断 深入讲解了蒙特卡洛（MC）方法的原理及其在复杂系统中的广泛应用，特别是在评估高维积分和随机过程方面。本章重点介绍了高级采样技术，如重要性采样（Importance Sampling）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，以提高对系统稳定状态的统计估计效率。 第11章：大规模仿真的并行计算与高性能实现 讨论了现代计算架构（如多核CPU和GPU）在加速复杂系统仿真中的作用。内容包括数据并行与任务并行的策略设计、消息传递接口（MPI）和开放计算语言（OpenCL/CUDA）在仿真代码优化中的实践案例。 第四部分：系统分析、校准与验证（第12章至第14章） 高质量的仿真依赖于准确的输入参数和可靠的模型验证。 第12章：模型校准与参数估计技术 本章探讨了如何利用实际观测数据对模型参数进行估计和优化，以使仿真结果与真实世界行为最佳匹配。介绍了回归分析、卡尔曼滤波及其扩展（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF）在状态估计和系统跟踪中的应用。 第13章：模型验证、确认与不确定性分析（V&V） 严格区分了模型验证（Verification，模型是否正确求解了数学方程）和模型确认（Validation，模型是否准确代表了现实系统）。详细介绍了面向复杂系统的半定量和全定量V&V技术，包括假设检验、输入灵敏度分析的系统化流程。 第14章：仿真结果的可视化与解释 关注如何有效地将复杂的仿真输出转化为可理解的洞察。本章涵盖了动态轨迹的可视化、多维数据投影技术（如主成分分析PCA）的应用，以及如何设计交互式仿真界面以支持决策者对系统动态的实时探索。 第五部分：应用案例与前沿研究方向（第15章至第17章） 本部分通过具体案例展示建模与仿真技术的实际效能，并展望未来发展趋势。 第15章：交通流与城市规划的复杂性建模 以城市交通网络为例，展示如何结合ABM和网络理论来模拟拥堵的形成与消散，以及智能信号控制策略对系统性能的影响。分析了应急疏散场景下的动态压力测试。 第16章：工业制造与供应链韧性仿真 重点探讨在面对需求波动、设备故障和物流中断时，供应链的动态行为。利用混合建模方法评估库存策略和弹性缓冲机制对系统整体吞吐量和成本的影响。 第17章：面向决策支持的仿真框架设计 总结了如何将上述建模、仿真与分析技术整合到一个统一的决策支持框架中。讨论了“数字孪生”概念的实现路径，即如何利用实时数据流驱动的仿真模型，为在线决策提供预测性分析和干预效果评估。本书最后探讨了未来在异构数据融合、计算资源的持续优化，以及提高模型透明度方面的研究挑战。

评分☆☆☆☆☆

最近入手了一本关于算法的书籍，它的标题让我立刻联想到了那些在我求学阶段遇到的，既令人兴奋又略带挑战的优化问题。我一直对那些能够模拟自然界生物行为来解决工程难题的方法非常感兴趣，总觉得大自然中蕴含着无数等待我们发掘的智慧。这本书的名称，恰恰点出了一个我一直很好奇的方向——蚁群智能。我想象中的这本书，大概会从蚂蚁这种微小生物身上所体现出的集体智慧出发，逐步引导读者理解它们是如何通过简单规则，在群体层面展现出惊人的组织能力和问题解决能力。我特别期待书中能够深入剖析信息素这个关键概念，它是如何被蚂蚁感知、释放以及如何影响后续蚂蚁的行为，从而形成一种自组织的、动态的优化过程。我也希望这本书能为我揭示蚁群智能算法在解决诸如旅行商问题、调度问题等经典NP-hard问题时的原理和优势。更重要的是，我希望能看到书中能够给出一些实际工程中的应用范例，比如如何利用蚁群智能来优化工厂的生产流程，或者在复杂的网络环境中寻找最高效的通信路径。我对这本书抱有很高的期望，希望它能为我打开一扇了解如何将生物启发式算法应用于解决现实世界复杂挑战的大门。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它的主题所吸引——蚁群智能优化方法及其应用。这个书名所蕴含的智慧，让我联想到那些在自然界中默默发生的，却又充满奇迹的协同作用。我一直在思考，如何将这种源于生命体的智慧，转化为解决现实世界中各种复杂优化问题的有力工具。我期待这本书能够提供一个清晰的框架，让我理解蚁群智能算法的底层逻辑，例如信息素的动态更新机制，以及蚂蚁个体的行为规则是如何协同作用，最终实现全局最优解的。我希望书中能够详细介绍不同版本的蚁群算法，并分析它们各自的优缺点，以便我能够根据不同的应用场景选择最合适的算法。而“应用”这个词，更是激起了我极大的兴趣。我迫切地想知道，蚁群智能在哪些领域展现出了卓越的性能，比如在物流配送中的路径优化，在通信网络中的数据路由，或者在资源分配中的高效调度。我希望书中能提供详实的案例分析，并展示如何将理论转化为实际的解决方案。这本书，在我看来，或许能为我打开一扇全新的门，让我以一种更加自然、更加智能的方式去面对和解决我工作和研究中遇到的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《蚁群智能优化方法及其应用》的书名，听起来就充满了一种探索未知、揭示奥秘的吸引力。作为一名软件工程师，我常常需要在各种复杂的约束条件下寻找最佳的解决方案，而传统的算法有时显得力不从心。我对那些能够从自然界中汲取灵感，发展出高效、鲁棒的优化算法的方法论非常着迷。蚁群智能，这个概念本身就充满了奇妙的联想。我脑海中浮现出的是，无数微小的个体，通过简单的交互，如何能够涌现出解决宏大问题的智慧。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解蚁群智能的核心思想，比如信息素的浓度变化如何模拟经验的积累，个体蚂蚁如何通过概率性的选择来探索解空间，以及群体如何通过正反馈机制来收敛到最优解。我希望书中不仅仅停留在理论层面，更能提供一些具体的算法实现指南，甚至是一些代码示例，让我能够快速地将这些思想应用到我自己的项目中。同时，我也迫切地想知道，蚁群智能在哪些实际的工程领域得到了成功的应用，比如在智能交通系统中规划最优路线，或者在机器人路径规划中实现高效的自主导航。这本书，在我看来，或许是一把能够开启智能优化新篇章的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配一个抽象的蚁群路径图形，瞬间就勾起了我作为一名科研工作者对算法的好奇心。我一直对自然界中的协同行为在解决复杂问题上的潜力深感着迷，尤其是在优化领域。蚁群的觅食行为，那种集体智慧如何涌现出最优路径的机制，是我一直想要深入了解的。我期待这本书能够详细阐述蚁群智能算法的核心原理，包括信息素的更新机制、蚂蚁的行为规则，以及如何将这些抽象的概念转化为具体的算法模型。同时，我也非常关注书中会介绍哪些实际的应用案例。在我看来，一个理论的生命力很大程度上取决于其在现实世界中的落地能力。我希望书中能够涵盖诸如交通流量优化、物流配送、通信网络路由、甚至生物信息学等领域的成功应用，并通过这些案例生动地展示蚁群智能在解决复杂、动态、大规模问题时的独特优势。我设想，这本书或许会包含一些算法的伪代码或者流程图，帮助读者更直观地理解算法的实现细节，并且或许会探讨不同参数设置对算法性能的影响，以及如何根据具体问题调整算法策略。总而言之，我希望这本书能够成为我深入探索蚁群智能领域的坚实起点，激发我更多关于智能优化算法的思考和研究。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《蚁群智能优化方法及其应用》这个书名时，脑海里立刻涌现出一幅画面：一群勤劳的蚂蚁，在复杂的地形中，能够准确无误地找到通往食物的最短路径。这种自然界的神奇现象，一直让我对生物启发式算法产生了浓厚的兴趣。我一直在寻找一本能够系统地介绍这类算法的书籍，特别是蚁群智能，因为它所展现出的分布式、自组织的特性，与我所研究的领域有着异曲同工之妙。我希望这本书能够带领我深入了解蚁群智能的起源，它是如何受到蚂蚁觅食行为的启发而诞生的。更重要的是，我希望这本书能够详细阐述蚁群智能的核心算法，包括其数学模型、关键参数以及不同变种。我非常看重书中的“应用”部分，因为理论的生命力在于实践。我渴望了解蚁群智能在解决诸如组合优化问题、路径规划问题，甚至是机器学习模型的训练等领域有哪些成功的应用案例。我希望通过这本书，我能够掌握如何将蚁群智能的思想融入到实际问题中，并从中获得实际的收益。这本书，对我来说，可能是一次关于如何从大自然学习解决复杂问题的重要启迪。

评分☆☆☆☆☆

不错的专业书籍，买来学习一下，赞一下京东，搞活动价格很好。

评分☆☆☆☆☆

不错，值得好好看的书，对于研究和实验都非常有意义！

评分☆☆☆☆☆

好书天天看，天天看好书

评分☆☆☆☆☆

没看 买着压箱底的

评分☆☆☆☆☆

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