頭腦風暴優化算法理論及應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

吳亞麗，焦尚彬 著

圖書標籤:

• 優化算法
• 頭腦風暴優化
• 智能優化
• 群智能
• 算法設計
• 工程優化
• 人工智能
• 機器學習
• 優化理論
• 應用研究

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030548047

版次：31

商品編碼：12218939

包裝：平裝

叢書名： 智能科學技術著作叢書

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

頁數：242

字數：320000

正文語種：中文

內容簡介

作為一種創造性思維的高效方式，頭腦風暴在經濟管理、社會科學等領域已經發揮瞭重要的作用。《頭腦風暴優化算法理論及應用》在論述頭腦風暴過程的基礎上，從係統建模和優化角度齣發，介紹頭腦風暴優化算法的理論分析、擴展算法和典型應用三方麵的內容。主要包括頭腦風暴優化算法的基本原理、性能分析和算法的擴展與改進策略，頭腦風暴優化算法在典型優化問題(如多模態優化、多約束優化和多目標優化)上的求解策略，以及頭腦風暴優化算法在電力係統環境經濟調度問題、火電廠供熱調度問題和熱電聯供係統的經濟調度問題三類大規模復雜調度係統上的應用。

目錄

目錄
《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 優化問題的基本概念 2
1.2.1 優化問題及其分類 2
1.2.2 優化算法及其分類 3
1.2.3 優化算法的研究與發展 4
1.3 智能優化算法及分類 6
1.3.1 進化類智能優化算法 6
1.3.2 機理類智能優化算法 9
1.3.3 群集類智能優化算法 13
1.4 頭腦風暴優化算法的研究現狀 16
1.4.1 算法操作方麵的改進研究 17
1.4.2 擴展應用方麵的研究 19
1.5 算法研究準則 21
1.6 本書主要內容及體係結構 22
1.7 本章小結 23
參考文獻 23
第2章 從頭腦風暴法到頭腦風暴優化算法 33
2.1 頭腦風暴法 33
2.1.1 頭腦風暴法簡介 33
2.1.2 頭腦風暴法的基本過程 34
2.1.3 頭腦風暴法的要求 35
2.1.4 頭腦風暴法的激發機理 36
2.2 頭腦風暴優化算法 37
2.2.1 從頭腦風暴法到頭腦風暴模型 38
2.2.2 頭腦風暴法優化算法原理及步驟 41
2.3 頭腦風暴法優化算法的仿真分析 45
2.3.1 測試函數 45
2.3.2 參數設定 45
2.3.3 仿真結果 46
2.4 頭腦風暴法優化算法的參數分析 47
2.4.1 聚類個數對算法性能的影響 48
2.4.2 斜率k值對算法性能的影響 49
2.4.3 概率參數對算法性能的影響 51
2.4.4 種群大小對算法性能的影響 57
2.5 本章小結 59
參考文獻 59
第3章 基於變異操作改進的頭腦風暴優化算法 60
3.1 常用的變異方法及分類 60
3.1.1 隨機變異 60
3.1.2 位串變異 63
3.2 基於差分變異的頭腦風暴優化算法 64
3.2.1 基於差分變異的頭腦風暴優化算法原理 64
3.2.2 仿真結果分析 65
3.3 基於雲模型的頭腦風暴優化算法 68
3.3.1 雲模型概述 68
3.3.2 基於雲模型的頭腦風暴優化算法原理 70
3.3.3 雲模型變異産生新個體的步驟 70
3.3.4 基於雲模型的頭腦風暴優化算法步驟 71
3.3.5 測試函數測試結果及分析 71
3.4 不同變異操作仿真結果對比分析 74
3.5 本章小結 82
參考文獻 83
第4章 基於聚類操作改進的頭腦風暴優化算法 84
4.1 聚類算法的分類及發展現狀 84
4.1.1 傳統聚類算法 84
4.1.2 現代聚類算法 88
4.2 頭腦風暴優化算法中的聚類方法及其優缺點 90
4.3基 於OPTICS聚類的頭腦風暴優化算法 92
4.3.1 OPTICS聚類概述 92
4.3.2 OPTICS聚類的具體步驟 92
4.3.3 仿真結果分析 95
4.4 基於目標空間的差分頭腦風暴優化算法 98
4.4.1 基於目標空間的差分頭腦風暴優化算法原理 98
4.4.2 仿真結果分析 100
4.5 不同聚類操作的仿真結果對比與分析 104
4.5.1 OPDBSO算法和DBSO-OS算法的尋優性能比較 104
4.5.2 OPDBSO算法和DBSO-OS算法的收斂結果對比分析 106
4.5.3 DBSO算法和CBSO算法的統計性能分析 109
4.6本章小結 112
參考文獻 113
第5章 多模態頭腦風暴優化算法 115
5.1 多模態問題的相關知識 115
5.1.1 多模態優化問題的數學描述 115
5.1.2 多模態優化問題的研究現狀 116
5.2 自適應參數控製的多模態BSO算法的實現 118
5.2.1 收斂性操作 118
5.2.2 發散性操作 119
5.3 自適應參數控製的多模態BSO算法的性能測試與分析 120
5.3.1 測試函數 120
5.3.2 參數設置 121
5.3.3 仿真結果分析 122
5.4 本章小結 127
參考文獻 128
第6章 多約束頭腦風暴優化算法 130
6.1 約束優化問題的描述 130
6.1.1 約束優化問題模型 130
6.1.2 約束處理技術 130
6.1.3 約束優化問題的求解 133
6.2 頭腦風暴約束優化算法 134
6.2.1 子種群的相關操作 135
6.2.2 選擇變異操作 135
6.2.3 保存機製 136
6.2.4 算法的整體步驟 137
6.3 改進的頭腦風暴約束優化算法 137
6.3.1 改進的選擇變異操作 138
6.3.2 關鍵因素選取策略 138
6.3.3 改進的選擇變異操作步驟 139
6.3.4 改進後的算法的整體步驟 139
6.4 頭腦風暴約束優化算法的性能測試與分析 139
6.5 本章小結 149
參考文獻 149
第7章 多目標頭腦風暴優化算法 151
7.1 多目標問題的基本概念 151
7.1.1 多目標優化問題的數學模型及相關定義 151
7.1.2 多目標優化問題的評價指標 152
7.1.3 求解多目標優化問題的智能優化算法 154
7.2 基於決策空間的多目標頭腦風暴優化算法 155
7.2.1 基於決策空間的多目標頭腦風暴優化算法操作分析 155
7.2.2 簡化多目標頭腦風暴優化算法實現步驟 158
7.2.3 多目標頭腦風暴優化算法的性能測試與分析 159
7.3 基於目標空間聚類的多目標頭腦風暴優化算法 168
7.3.1 基於目標空間聚類的多目標頭腦風暴優化算法原理 168
7.3.2 基於目標空間聚類的多目標頭腦風暴優化算法操作分析 169
7.3.3 基於目標空間聚類的多目標頭腦風暴優化算法實現步驟 170
7.3.4 基於目標空間聚類的多目標頭腦風暴優化算法性能測試與分析 171
7.4本章小結 185
參考文獻 185
第8章 多目標頭腦風暴優化算法在電力係統環境經濟調度問題上的應用 187
8.1 電力係統環境經濟調度問題的數學模型 187
8.1.1 電力係統環境經濟調度模型的目標函數 187
8.1.2 電力係統環境經濟調度模型的約束條件 188
8.2 電力係統環境經濟調度問題的研究現狀 189
8.3 基於多目標頭腦風暴優化算法的環境經濟調度問題求解 190
8.3.1 環境經濟調度問題與多目標頭腦風暴優化算法的映射關係 190
8.3.2 環境經濟調度問題的多目標頭腦風暴優化算法流程 192
8.4 實例分析及仿真實現 193
8.4.1 6機組環境經濟調度問題的仿真實現 193
8.4.2 40機組的仿真實現 196
8.5 本章小結 201
參考文獻 201
第9章 頭腦風暴優化算法在火電廠供熱調度問題上的應用 203
9.1 火電廠供熱調度問題的數學模型 203
9.1.1 火電廠供熱調度模型的目標函數 203
9.1.2 火電廠供熱調度模型的約束條件 204
9.2 火電廠供熱調度問題的研究現狀 205
9.3 基於頭腦風暴優化算法的火電廠供熱調度問題求解 206
9.3.1 火電廠供熱調度問題與頭腦風暴優化算法的映射關係 206
9.3.2 火電廠供熱調度問題的頭腦風暴優化算法流程 207
9.4 實例分析及仿真實現 208
9.4.1 模擬係統算例的係統參數 208
9.4.2 算法參數設置 209
9.4.3 仿真結果分析 209
9.5 本章小結 211
參考文獻 212
第10章 頭腦風暴優化算法在熱電聯供經濟調度問題上的應用 214
10.1 熱電聯供經濟調度問題的數學模型 214
10.1.1 熱電聯供經濟調度模型的目標函數 214
10.1.2 熱電聯供經濟調度模型的約束條件 215
10.2 熱電聯供經濟調度問題描述 216
10.3 基於頭腦風暴優化算法的熱電聯供經濟調度問題求解 217
10.3.1 熱電聯供經濟問題與頭腦風暴優化算法的映射關係 217
10.3.2 熱電聯供經濟調度問題的頭腦風暴優化算法流程 219
10.4 案例分析及仿真實現 220
10.4.1 7機組熱電聯供經濟調度問題的仿真實現 220
10.4.2 48機組熱電聯供經濟調度問題的仿真實現 223
10.5 本章小結 229
參考文獻 229
第11章 總結與展望 231
附錄A 單目標優化基本測試函數集 233
附錄B 多模態優化問題基本測試函數集 237
附錄C 多目標優化問題基本測試函數集 239

優化算法在復雜係統建模與決策中的前沿進展 圖書簡介 本書聚焦於麵嚮復雜係統建模與決策的優化算法前沿研究與實踐應用。在當代工程、經濟、管理、科學等諸多領域，我們麵臨的係統日益復雜，參數眾多，約束繁多，傳統解析方法往往力不從心。因此，發展高效、魯棒且適應性強的優化算法，成為推動科學進步與技術創新的關鍵。 本書係統性地梳理瞭當前優化算法領域中，尤其是在處理高維、非綫性、非凸、多目標等復雜問題時所展現齣的最新研究成果和創新思想。全書內容緊密圍繞“如何利用先進的算法框架，有效求解現實世界中的難題”這一核心目標展開。 第一部分：現代優化算法的理論基礎與新範式 本部分為全書的理論基石，深入探討瞭構建高效優化算法所必需的數學、計算科學基礎，並引入瞭近年湧現齣的新型優化範式。 第1章：優化問題的數學描述與分類 詳細闡述瞭連續優化、離散優化、混閤整數規劃（MIP）等經典問題的嚴謹數學建模方法。重點分析瞭約束條件的性質（如凸性、光滑性）如何決定瞭可采用的求解策略。此外，探討瞭大規模優化問題（如大數據驅動的機器學習模型訓練）的特殊結構，包括稀疏性與低秩假設下的優化挑戰。 第2章：確定性優化算法的最新進展 本章聚焦於利用梯度信息和結構信息進行高效求解的確定性方法。內容涵蓋瞭加速梯度下降算法（如Nesterov加速梯度法）的理論收斂性分析，以及內點法（Interior Point Methods）在處理大規模綫性與二次規劃中的效率提升。特彆介紹瞭牛頓法及其準牛頓近似（如BFGS、L-BFGS）在非綫性約束優化中的應用擴展與並行化策略。 第3章：隨機優化與概率建模 麵對數據不確定性日益增加的現實，隨機優化成為解決實際問題的核心工具。本章深入講解瞭隨機梯度下降（SGD）及其變體（如Adam、RMSProp）的收斂性分析，並著重探討瞭如何利用方差削減技術（Variance Reduction Techniques）提高隨機優化算法的效率。同時，引入瞭基於場景（Scenario-based）和基於樣本平均逼近（Sample Average Approximation, SAA）的隨機規劃方法，用於量化和管理決策中的風險。 第4章：元啓發式算法的演化與機製創新 本部分詳細剖析瞭不依賴於具體問題結構信息，依靠模擬自然或社會現象的全局搜索策略。本書不僅迴顧瞭遺傳算法（GA）和粒子群優化（PSO）等經典算法，更側重於介紹其最新的改進版本和混閤策略。具體包括： 群體智能的精細化控製： 如何通過動態調整種群規模、交叉率和變異率，以平衡探索（Exploration）與利用（Exploitation）之間的關係。 基於物理過程的啓發式算法： 例如，模擬退火（SA）的現代變體及其在模擬退火調度問題中的應用，以及量子計算思想啓發下的新型搜索機製。 基於信息共享和協同的算法設計： 探討如何構建高效的記憶機製和信息交換網絡，避免陷入局部最優。 第二部分：復雜係統中的應用與多目標決策 本部分將理論算法應用於解決實際工程和科學領域中遇到的復雜挑戰，尤其關注多目標、動態環境下的決策製定。 第5章：多目標優化理論與Pareto前沿的求解 現實世界的許多決策目標往往相互衝突，如成本最小化與性能最大化。本章係統闡述瞭多目標優化（MOO）的基本概念，包括支配性、擁擠距離和個體多樣性。詳細比較瞭主流的MOO算法，如$epsilon$-約束法、加權和法（Weighted Sum Method）的局限性，並重點介紹基於進化計算的Pareto群生成算法，如NSGA-II和SPEA2的最新改進，以應對高維多目標空間的搜索挑戰。 第6章：動態與魯棒優化 當係統參數隨時間變化或存在不確定性時，靜態優化結果往往不再適用。本章引入瞭動態優化框架，研究如何在連續時間或離散時間步中追蹤最優解。對於魯棒優化（Robust Optimization），重點討論瞭如何定義不確定性集（Uncertainty Sets），並采用保守策略確保解在所有可能情景下的可行性和性能，這在供應鏈管理和金融風險控製中至關重要。 第7章：組閤優化與圖論算法的深度結閤 許多實際問題（如網絡路由、資源分配）本質上是組閤優化問題。本章探討瞭如何將先進的啓發式算法與圖論的精確方法相結閤。內容包括： 列生成（Column Generation）與割平麵法（Cutting Plane Method）在大型MIP中的結閤應用。 求解旅行商問題（TSP）和設施選址問題（Facility Location Problem）的混閤策略，如何利用局部搜索快速改善基於精確鬆弛得到的初步解。 稀疏性約束下的網絡優化，例如在網絡設計中最小化連接成本的同時確保關鍵路徑的魯棒性。 第8章：大數據環境下的優化挑戰與解決方案 在“大數據”背景下，數據的規模和速度對算法提齣瞭極高的計算效率要求。本章聚焦於麵嚮大規模、高維數據的優化策略： 分布式與並行優化： 探討參數服務器（Parameter Server）架構下的優化算法設計，以及如何處理通信延遲和數據不平衡問題。 低精度計算與近似算法： 分析在有限的計算預算下，如何設計可證明誤差界限的近似優化算法，以換取可接受的計算速度提升。 在綫學習與優化： 介紹算法如何在接收新數據點的同時，實時調整模型參數，常用於推薦係統和實時控製。 第三部分：前沿交叉領域與未來趨勢 本部分展望瞭優化算法與其他新興技術交叉融閤的方嚮，體現瞭該領域的前沿動態。 第9章：可解釋性與公平性優化 隨著優化模型在關鍵決策中的作用日益增強，對模型的可解釋性（Explainability）和公平性（Fairness）提齣瞭新的要求。本章討論瞭如何將可解釋性約束集成到優化目標函數中，例如，通過最小化模型決策的敏感性度量。同時，探討瞭在資源分配和信用評分等場景下，如何通過優化技術實現對不同群體的公平待遇，例如最小化群體間誤差差異的優化模型。 第10章：神經優化與強化學習中的優化 本章探討瞭優化理論如何賦能和被賦能於人工智能領域的核心技術。一方麵，分析瞭深度學習訓練過程中的優化挑戰，以及如何設計更具泛化能力的優化器。另一方麵，深入研究瞭強化學習（RL）中的優化基礎，特彆是策略梯度法、Actor-Critic架構中的方差處理和信任域方法（Trust Region Methods），這些都是建立在經典優化理論之上的高級應用。 結論與展望 全書最後總結瞭當前優化算法研究的主要成就，並指齣瞭未來發展的關鍵方嚮，如自適應學習率的理論深化、量子計算對組閤優化的潛在顛覆，以及優化算法在復雜能源係統、生物信息學等前沿領域的深入拓展。本書旨在為從事算法研究、工程應用和決策科學的專業人士提供一本深入、全麵且富有啓發性的參考著作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名經常需要組織和參與各種創意會議的從業者，我深知一個高效的頭腦風暴過程對項目成功的重要性。市麵上關於創意和思考的書籍不少，但很多都停留在經驗分享或者技巧羅列的層麵，缺乏係統性的理論指導。這本書的齣現，讓我眼前一亮。我猜想，它會從理論的源頭齣發，深入剖析頭腦風暴的心理學基礎、認知過程，以及可能存在的瓶頸。然後，它會引入“優化算法”的視角，這對我來說是一個全新的概念，我非常好奇它是如何將算法的嚴謹性與頭腦風暴的靈活性結閤起來的。我期待書中能夠詳細介紹各種優化算法在頭腦風暴過程中的具體應用，比如如何通過算法來篩選、組閤、評估想法，如何避免群體思維的陷阱，如何最大化信息的流動和碰撞。我希望它能提供一套循序漸進的實踐指南，讓我在未來的會議組織中，能夠更加遊刃有餘，真正做到“集思廣益，事半功倍”。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手的時候，是被它那濃厚的研究氣息所吸引。封麵設計簡約而不失力量感，透露齣一種嚴謹和深度。翻開扉頁，一股學術的莊重感撲麵而來，仿佛置身於知識的殿堂。我迫不及待地想探究其中蘊含的奧秘，特彆是那些關於“頭腦風暴”這個我一直覺得很有意思的概念，希望能從中找到更係統、更科學的理論支撐。我一直對如何激發創造力、如何讓團隊的思考效率最大化充滿瞭好奇，而這本書的名字恰好戳中瞭我的痛點。我期待它能為我提供一套行之有效的框架，讓我能夠理解頭腦風暴的本質，更重要的是，能夠掌握如何將其優化，從而在實際工作和生活中取得突破性的進展。書中對“優化算法”的提及，也讓我對它充滿瞭期待，因為這意味著它不僅僅停留在概念層麵，而是有具體的、可操作的方法論。我設想，它會包含大量的理論推導、模型構建，以及一些實際案例的分析，來佐證其理論的有效性。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對人工智能和算法應用感興趣的讀者，尤其關注它們在非傳統領域的創新實踐。這本書的標題《頭腦風暴優化算法理論及應用》讓我立刻産生瞭極大的興趣。我一直在思考，如何將那些在工程、金融等領域大放異彩的優化算法，引入到更具人文色彩、更依賴直覺和創造力的場景中。頭腦風暴本身就是一個極具挑戰性的過程，充滿瞭不確定性和主觀性，用算法來對其進行“優化”，這本身就是一個極具吸引力的研究方嚮。我非常期待書中能夠闡述清楚，究竟是如何將算法的數學模型和邏輯應用於頭腦風暴的各個環節，例如如何設計算法來引導討論方嚮、如何量化和評估想法的價值、如何通過算法來打破思維定勢，從而産生更具創新性的解決方案。我希望這本書能為我打開一扇新的大門，讓我看到算法的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我對知識體係的構建和創新方法的論證一直有著濃厚的興趣。這本書的書名《頭腦風暴優化算法理論及應用》引起瞭我對跨學科研究的思考。我一直認為，將不同領域的理論和方法相結閤，往往能夠産生意想不到的創新火花。頭腦風暴作為一種激發創意的技術，其核心在於信息的聚閤和碰撞，而“優化算法”則代錶著一種精煉、高效的處理和選擇機製。我非常好奇，作者是如何將這兩個看似毫不相關的概念融閤在一起的。我期待書中能夠深入探討，例如，算法在頭腦風暴的初期，如何幫助收集和整理海量的原始想法；在中期，如何通過算法來評估想法的潛在價值，並進行有效的組閤；在後期，又如何利用算法來協助做齣最優決策。我希望這本書能提供一套具有高度理論深度和實踐價值的體係，讓我能夠從根本上理解並掌握如何對頭腦風暴進行科學的優化。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在關注一些關於集體智慧和決策科學的著作，試圖理解群體協作的深層機製。這本書的名字《頭腦風暴優化算法理論及應用》恰好觸動瞭我對於“優化”這個概念的敏感神經。我很好奇，在頭腦風暴這種看似隨性、非綫性的過程中，如何能夠引入“算法”進行“優化”？我設想，這本書可能不僅僅是教你如何更好地開會，而是要告訴你，如何從一個科學的角度，去理解頭腦風暴的每一個環節，並找到可以改進的地方。比如，它是否會討論如何用數學模型來分析討論的效率？或者如何設計一種算法來識彆和剔除那些低質量的想法，從而讓團隊的精力聚焦在更有價值的方嚮上？我期待書中能提供一些切實可行的理論框架和操作方法，讓我能夠跳齣傳統的思維模式，用一種更科學、更嚴謹的態度去麵對團隊的集體思考過程。