差分進化算法及其高維多目標優化應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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肖婧，許小可，張永建，劉丹鳳 著

圖書標籤:

• 差分進化算法
• 多目標優化
• 優化算法
• 進化計算
• 智能優化
• 高維優化
• 算法應用
• 優化技術
• 機器學習
• 人工智能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115448545

版次：1

商品編碼：12315687

包裝：平裝

叢書名： 信息與通信創新學術專著

開本：小16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：185

正文語種：中文

編輯推薦

本書的主要特點主要包括3個方麵。
1. 對高維多目標優化問題進行瞭詳細介紹，綜述瞭現階段國內外研究現狀，對該類問題進行瞭深入的技術分析，有利於研究人員全麵、準確掌握該類問題的核心技術難點，給齣瞭具體算法分析設計原理、步驟及實驗數據。
2. 設計並提齣瞭基於DE算法的多目標優化算法，實現瞭針對高維多目標優化問題的高效求解，相關性能指標達到國內外先進水平。
3. 給齣瞭DE算法求解實際工程領域中高維多目標優化問題的應用案例，具有較強的可操作性、可重復性和可執行性。

內容簡介

本書從群智能優化算法和高維多目標優化兩方麵入手，一方麵係統地介紹瞭差分進化算法的基本原理及國內外研究現狀，通過分析算法的模型、關鍵步驟及參數設置，設計和構建瞭高性能的改進算法，並將其應用於醫學圖像處理、電子商務等實際工程領域；另一方麵，深入分析瞭高維多目標優化算法的基本原理、國內外研究現狀及關鍵技術難點，詳細描述瞭基於差分進化算法的高維多目標優化算法設計、構建與實驗分析，以及其在智能交通係統中的實際應用。
本書取材新穎、內容翔實、覆蓋麵廣，案例分析具有較強的可重復性和可執行性，不僅適閤於初學者，也適閤自動化、計算機、信息科學等相關專業的高年級本科生和研究生、進化計算及高維多目標優化研究愛好者以及工程優化人員等。

作者簡介

肖婧 研究方嚮：智能信息處理、復雜網絡 講授課程：網絡科學理論與應用、算法分析與設計 圖書齣版：《信息智能處理技術》電子工業齣版社，***熱銷商品排名: 圖書商品裏排第976,385名。中國石油大學、深圳大學等高校碩士研究生教材

目錄

第 1章 緒論 1
1．1　引言 1
1．2 差分進化算法研究現狀 3
1．2．1 差分進化算法研究數據統計 3
1．2．2 差分進化算法理論及應用研究概況 5
參考文獻 7

第 2章 差分進化算法概述 12
2．1 引言 12
2．2 差分進化算法基本原理 12
2．2．1 算法原理及關鍵步驟 12
2．2．2 算法框架及流程 16
2．3 差分進化算法優化策略及其對算法的影響 17
2．3．1 變異策略及其對算法的影響 18
2．3．2 交叉策略及其對算法的影響 19
2．4 差分進化算法的參數分析及設置 20
2．5 差分進化算法的收斂性分析 22
2．5．1 差分進化算法的隨機過程描述 22
2．5．2 差分進化算法的收斂性定義 23
2．6 本章小結 23
參考文獻 24

第3章 基於分類變異策略的自適應差分進化算法 26
3．1 引言 26
3．2 基於分類策略的新變異方法 27
3．2．1 新DE變異策略DE/rand-to-best/pbest 27
3．2．2 分類策略 28
3．3 新參數自適應調整策略 29
3．4 實驗測試及結果分析 31
3．4．1 測試函數選擇 31
3．4．2 比較算法選擇 32
3．4．3 算法比較策略及準則 33
3．4．4 算法比較結果及分析 33
3．5 本章小結 48
參考文獻 49

第4章 基於DE算法的人腦PET圖像目標邊緣檢測 51
4．1 引言 51
4．2 傳統Snake模型及GVF Snake模型 52
4．3 結閤p-ADE算法的GVF Snake模型實現PET圖像目標邊緣檢測 54
4．4 實驗測試及結果分析 58
4．5 本章小結 61
參考文獻 62

第5章 基於DE算法的電子商務多邊多議題協商 63
5．1 引言 63
5．2 基於多Agent的多邊多議題協商 64
5．3 p-ADE算法在閤-作環境下多邊多議題協商中的應用 66
5．3．1 基於p-ADE算法的多Agent協商協議 66
5．3．2 基於p-ADE算法的多Agent協商策略 67
5．4 實驗測試及結果分析 69
5．5 本章小結 72
參考文獻 72

第6章 基於精英策略的改進多目標自適應DE算法 74
6．1 引言 74
6．2 多目標優化問題的數學描述 76
6．3 多目標進化算法的研究現狀 78
6．4 精英SDEMO算法 80
6．4．1 精英多目標進化算法模型 81
6．4．2 SDEMO算法精英選擇策略改進 84
6．4．3 SDEMO算法密度估計方法改進 84
6．4．4 SDEMO算法中DE算法變異策略改進 85
6．4．5 SDEMO算法中DE算法參數自適應方法改進 86
6．4．6 SDEMO算法流程 87
6．5 實驗測試及結果分析 87
6．5．1 測試函數及性能評價標準 88
6．5．2 測試結果及分析 90
6．6 本章小結 95
參考文獻 96

第7章 高維多目標進化算法概述 100
7．1 引言 100
7．2 高維多目標進化算法研究進展 101
7．2．1 算法模型框架的國內外研究現狀及分析 102
7．2．2 精英選擇策略的國內外研究現狀及分析 103
7．2．3 多目標分解的國內外研究現狀及分析 104
7．3 高維多目標進化算法的標準測試函數 105
7．4 高維多目標進化算法的性能指標 109
7．4．1 收斂性評價指標 109
7．4．2 分布性評價指標 110
7．4．3 綜閤性評價指標 112
7．5 高維多目標進化算法關鍵技術 112
7．6 本章小結 114
參考文獻 115

第8章 基於改進K支配的高維多目標差分進化算法 118
8．1 引言 118
8．2 K支配關係及排序方法改進 119
8．2．1 K支配關係改進及參數確定 120
8．2．2 K支配等級排序方法改進 121
8．3 基於參考點的擁擠密度估計方法改進 122
8．4 個體適應度值評價方法改進 123
8．5 CAO局部搜索 124
8．6 實驗測試及結果分析 125
8．7 本章小結 129
參考文獻 129

第9章 基於全局排序的高維多目標差分進化算法 131
9．1 引言 131
9．2 高維多目標優化支配排序方法 132
9．3 全局排序高維多目標差分進化算法概述 133
9．3．1 高維多目標優化全局排序策略 134
9．3．2 高維多目標優化全局密度估計 139
9．3．3 高維多目標優化個體適應度值評價 140
9．3．4 GR-MODE算法流程 140
9．4 實驗測試及結果分析 141
9．5 本章小結 143
參考文獻 143

第 10章 基於高維多目標優化的城市智能化動態停車誘導 146
10．1 引言 146
10．2 城市PGS 147
10．2．1 城市PGS及核心關鍵技術 147
10．2．2 城市PGS研究現狀 147
10．3 高維多目標智能停車場及路徑誘導模型 150
10．3．1 齣行前靜態的高維多目標停車場及路徑誘導模型 151
10．3．2 齣行中動態的高維多目標停車場及路徑誘導模型 152
10．4 高維多目標智能停車場及路徑誘導算法 154
10．4．1 基於KS-MODE算法的高維多目標智能停車場誘導算法 154
10．4．2 基於DE算法的單目標*優路徑誘導算法 156
10．5 實驗測試及結果分析 157
10．5．1 齣行前靜態停車場選擇及路徑誘導結果 162
10．5．2 齣行中動態停車場選擇及路徑誘導結果 164
10．6 本章小結 167
參考文獻 167

第 11章 基於高維多目標優化的道路交叉口信號控製 169
11．1 引言 169
11．2 交叉口混閤交通流信號控製指標 170
11．3 交叉口信號高維多目標優化智能控製模型 174
11．3．1 高維多目標優化信號控製模型建立 174
11．3．2 高維多目標優化信號控製模型求解 175
11．4 實驗測試及結果分析 176
11．5 本章小結 178
參考文獻 179

附 錄 180
名詞索引 183

機器學習在數據挖掘中的革新 一、 引言 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和經濟發展的核心要素。如何從海量、異構、高維的數據中挖掘齣有價值的知識和規律，已成為當今科學研究和工程實踐中的一項重大挑戰。數據挖掘，作為一門交叉學科，旨在探索和發現數據中隱藏的模式、關係和趨勢，為決策支持、模式識彆、預測分析等領域提供科學依據。而機器學習，作為人工智能的核心分支，以其強大的學習能力和泛化能力，正在深刻地革新著數據挖掘的理論與方法，為解決復雜數據問題提供瞭前所未有的強大工具。 本書將聚焦於機器學習在數據挖掘領域所帶來的革命性變革，深入探討其核心理論、關鍵算法以及在實際問題中的應用。我們將從機器學習的基本原理齣發，逐步深入到各種先進模型的構建與優化，並展示如何利用這些模型來解決現實世界中復雜的數據挖掘任務。 二、 機器學習基礎理論與模型 機器學習的核心在於讓計算機能夠從數據中學習，而無需顯式編程。這一過程通常包括以下幾個關鍵環節： 1. 數據預處理與特徵工程： 原始數據往往存在噪聲、缺失值、格式不統一等問題，直接輸入模型可能導緻訓練效果不佳。數據預處理是機器學習流程中的重要一步，包括數據清洗、缺失值填充、異常值檢測、數據歸一化與標準化等。特徵工程則是通過對原始數據進行變換、組閤或提取，生成能夠更好地錶示問題本質的特徵，從而提升模型的性能。例如，在文本挖掘中，可以將原始文本轉換為詞袋模型、TF-IDF嚮量，或者利用詞嵌入技術生成語義豐富的特徵。 2. 模型選擇與構建： 機器學習模型種類繁多，根據學習任務的不同，可以大緻分為監督學習、無監督學習和強化學習。 監督學習 (Supervised Learning)： 在有標簽的數據集上進行訓練，學習輸入特徵與輸齣標簽之間的映射關係。常見的任務包括分類（如垃圾郵件檢測、圖像識彆）和迴歸（如房價預測、股票價格預測）。 經典算法： 綫性模型： 邏輯迴歸（Logistic Regression）用於分類，綫性迴歸（Linear Regression）用於迴歸。它們簡單高效，是理解更復雜模型的基礎。 支持嚮量機 (Support Vector Machines, SVM)： 利用核技巧在高維空間中找到最優超平麵，能夠處理綫性和非綫性可分問題，在文本分類和圖像識彆等領域錶現齣色。 決策樹 (Decision Trees)： 易於理解和解釋，能夠處理數值型和類彆型特徵，通過一係列規則進行預測。 集成學習 (Ensemble Learning)： 通過結閤多個弱學習器來構建一個強學習器，以提高模型的魯棒性和準確性。例如，隨機森林（Random Forests）和梯度提升樹（Gradient Boosting Machines, GBM），如XGBoost、LightGBM等，在各種數據挖掘競賽和實際應用中都取得瞭顯著的成功。 深度學習 (Deep Learning)： 作為監督學習中的一個重要分支，深度學習模型，特彆是深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNN），能夠自動從原始數據中學習層次化的特徵錶示，極大地推動瞭圖像、語音、自然語言處理等領域的突破。 捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNN)： 在圖像識彆、目標檢測等領域錶現突齣，通過捲積層、池化層等結構有效提取圖像的局部特徵。 循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks, RNN)： 適用於處理序列數據，如文本、時間序列，通過循環連接捕捉序列中的依賴關係。長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）是RNN的改進版本，能夠緩解梯度消失問題。 Transformer 模型： 近年來在自然語言處理領域引起巨大反響，其核心的自注意力機製（Self-Attention Mechanism）能夠並行處理序列數據，並捕捉長距離依賴關係，使得模型在機器翻譯、文本生成等任務上取得瞭前所未有的性能。 無監督學習 (Unsupervised Learning)： 在無標簽的數據集上進行訓練，探索數據本身的結構和模式，無需預先知道期望的輸齣。 聚類 (Clustering)： 將數據分成若乾個組（簇），使得同一簇內的數據點相似度高，不同簇之間的數據點相似度低。常見的算法包括K-Means、DBSCAN、層次聚類等。在客戶細分、異常檢測、圖像分割等領域有廣泛應用。 降維 (Dimensionality Reduction)： 降低數據集的特徵維度，同時盡可能保留原始數據的有用信息。這有助於可視化、減少計算復雜度、去除冗餘特徵。經典算法包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、t-分布鄰域嵌入（t-SNE）、均勻流形逼近和投影（UMAP）等。 關聯規則挖掘 (Association Rule Mining)： 發現數據項之間的有趣關係，如“購買商品A的顧客也傾嚮於購買商品B”。Apriori算法是經典的關聯規則挖掘算法，常用於超市購物籃分析。 強化學習 (Reinforcement Learning)： 通過智能體（Agent）與環境（Environment）的交互，學習最優策略以最大化纍積奬勵。智能體通過試錯來學習，適用於需要序貫決策的場景，如機器人控製、遊戲AI、自動駕駛等。 3. 模型訓練與優化： 機器學習模型的訓練過程通常涉及參數的學習，目標是最小化損失函數（Loss Function）。 損失函數： 衡量模型預測值與真實值之間的差距，如均方誤差（Mean Squared Error, MSE）用於迴歸，交叉熵（Cross-Entropy）用於分類。 優化算法： 用於更新模型參數以減小損失函數。最常用的算法是梯度下降（Gradient Descent）及其變種，如隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam、RMSprop等。 正則化 (Regularization)： 用於防止模型過擬閤（Overfitting），即模型在訓練集上錶現很好，但在新數據上錶現不佳。常見的正則化技術包括L1正則化、L2正則化、Dropout等。 超參數調優 (Hyperparameter Tuning)： 模型在訓練前需要設置一些超參數（如學習率、正則化強度、神經網絡層數等），這些超參數會影響模型的性能。常用的超參數調優方法包括網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）和貝葉斯優化（Bayesian Optimization）。 4. 模型評估與選擇： 訓練好的模型需要通過評估指標來衡量其性能，並選擇最優模型。 評估指標： 分類： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score、ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve）、AUC（Area Under the Curve）。 迴歸： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定係數（R-squared）。 交叉驗證 (Cross-Validation)： 將數據集分成若乾個子集，輪流將其中一個子集作為測試集，其餘作為訓練集，以獲得更可靠的模型性能估計，減少模型對特定訓練集劃分的依賴。 三、 機器學習在數據挖掘中的應用 機器學習的強大能力使其在各個數據挖掘領域都展現齣巨大的價值： 1. 文本挖掘與自然語言處理 (NLP)： 情感分析： 通過分析文本中的詞語和句子結構，判斷文本錶達的情感傾嚮（正麵、負麵、中性）。廣泛應用於社交媒體分析、産品評論分析、輿情監控。 主題模型： 發現文檔集閤中潛在的主題，如LDA（Latent Dirichlet Allocation）。有助於理解大規模文本數據的核心內容。 機器翻譯： 將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言，基於統計模型和深度學習模型（如Transformer）的進步，機器翻譯的準確率大幅提升。 文本生成： 自動生成具有連貫性和創造性的文本，如新聞報道、故事、詩歌等。 信息抽取： 從非結構化文本中提取結構化信息，如命名實體識彆（NER）、關係抽取。 2. 圖像與視頻分析： 圖像識彆與分類： 識彆圖像中的物體、場景或人物，如人臉識彆、醫學影像診斷。CNN的齣現極大地推動瞭這一領域的發展。 目標檢測： 在圖像中定位並識彆齣多個目標物體，如自動駕駛中的行人、車輛檢測。 圖像分割： 將圖像劃分為多個有意義的區域，如醫學圖像中的器官分割。 視頻內容分析： 運動檢測、行為識彆、視頻摘要等。 3. 推薦係統： 協同過濾 (Collaborative Filtering)： 基於用戶的曆史行為（如購買、評分）來預測其偏好，為用戶推薦可能感興趣的物品。 基於內容的推薦： 分析物品的屬性和用戶的畫像，推薦與用戶偏好相似的物品。 混閤推薦係統： 結閤多種推薦策略，以提高推薦的準確性和多樣性。 4. 異常檢測： 金融欺詐檢測： 識彆交易數據中可能存在的欺詐行為。 網絡安全： 檢測網絡流量中的惡意活動和入侵行為。 工業故障診斷： 監測設備運行數據，預測潛在的故障。 5. 時間序列分析： 股票價格預測： 利用曆史股票數據預測未來的價格走勢。 交通流量預測： 預測特定路段的交通流量，優化交通信號燈。 傳感器數據分析： 監測和預測傳感器采集的各類數據（如氣溫、濕度）的變化趨勢。 6. 生物信息學： 基因序列分析： 預測基因功能、識彆基因突變。 蛋白質結構預測： 預測蛋白質的三維結構，對藥物研發至關重要。 四、 機器學習的未來趨勢與挑戰 盡管機器學習在數據挖掘領域取得瞭輝煌成就，但其發展仍麵臨著諸多挑戰和機遇： 1. 可解釋性AI (Explainable AI, XAI)： 許多深度學習模型被視為“黑箱”，其決策過程難以理解。提高模型的可解釋性對於建立信任、滿足監管要求以及發現新的科學洞見至關重要。 2. 小樣本學習 (Few-Shot Learning) 與零樣本學習 (Zero-Shot Learning)： 在數據量稀缺的情況下，如何訓練齣高性能的模型是一個重要的研究方嚮，特彆是在一些專業領域。 3. 遷移學習 (Transfer Learning) 與元學習 (Meta-Learning)： 如何將在一個任務上學習到的知識遷移到另一個相關任務上，以及如何讓模型“學會學習”，是提升模型效率和泛化能力的關鍵。 4. 對抗性攻擊與魯棒性： 機器學習模型容易受到對抗性樣本的攻擊，導緻錯誤的預測。研究模型的魯棒性並提齣防禦策略是保證模型安全可靠運行的必要條件。 5. 聯邦學習 (Federated Learning)： 在保護用戶隱私的前提下，利用分布式設備上的數據進行模型訓練，適用於醫療、金融等對隱私要求極高的領域。 6. AI倫理與社會影響： 隨著AI應用的普及，如何避免算法偏見、確保公平性、保護個人隱私以及應對AI對就業等社會結構的影響，已成為亟待解決的重大問題。 五、 結論 機器學習正以前所未有的力量重塑著數據挖掘的格局。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的機器學習知識體係，從基礎理論到前沿應用，幫助讀者掌握利用機器學習解決復雜數據問題的能力。通過對經典算法的剖析、對深度學習模型的探索以及對實際案例的分析，讀者將能夠理解機器學習的強大之處，並將其有效地應用於各自的研究和工程實踐中，從而在數據驅動的時代抓住機遇，應對挑戰。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題時，我立刻想到瞭我之前在研究中遇到的一些瓶頸。我一直對“差分進化算法”這個名字有印象，知道它是一種比較高效的優化算法，但對於它在“高維多目標優化”這樣復雜場景下的具體應用，我感到非常好奇。我猜想這本書會深入探討DE算法如何在高維空間中有效地搜索，避免陷入局部最優，以及如何在存在多個相互衝突的目標函數時，找到一組滿足“最優”定義的解集。我特彆想瞭解書中是否會介紹一些DE的改進版本，或者提齣新的策略來增強其在高維多目標優化中的性能，比如如何處理搜索空間的稀疏性，如何有效地估計和逼近Pareto前沿。如果書中能提供一些清晰的算法流程圖，以及一些實際應用場景的分析，那將極大地幫助我理解和掌握這些技術。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書的時候，主要被“高維多目標優化”這個概念所吸引。我之前接觸過一些多目標優化算法，但普遍存在處理高維問題時效率低下、收斂睏難的問題。DE算法本身在單目標優化領域錶現不錯，所以我對它在高維多目標優化中的潛力非常期待。我猜想這本書會深入探討DE算法在應對高維多目標問題時遇到的挑戰，例如搜索空間的稀疏性、多目標之間的相互製約如何影響DE的尋優過程，以及如何設計更精巧的策略來維持種群的多樣性，避免過早收斂到局部最優。我尤其希望看到作者能夠分享一些針對DE進行改進的思路，比如如何引入自適應機製來動態調整DE的參數，或者如何結閤其他技術，如降維方法、粒子群優化、遺傳算法的某些思想，來增強DE在高維多目標空間的探索能力。如果書中能夠提供清晰的算法框架和詳細的實現細節，甚至是一些理論上的分析，那就更棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的目錄時，我就知道我找到瞭我一直在尋找的東西。我對“差分進化算法”這個名字並不陌生，它一直是我在處理各種優化問題時的一個常用工具，以其直觀和有效而著稱。然而，“高維多目標優化”這個概念將它提升到瞭一個新的高度。我非常好奇作者是如何將DE算法擴展到如此復雜的場景的。我期待書中會詳細闡述DE在高維多目標優化中的基本原理，比如如何設計有效的差分算子來處理多個維度，以及如何構建和維護Pareto最優解集。我希望看到書中能夠探討一些先進的DE變體，比如那些專門為高維或多目標問題設計的算法，以及作者提齣的新的改進策略。如果書中能提供一些實際的基準測試結果，對比DE與其他先進算法在高維多目標優化問題上的性能，那就更能說明問題瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《差分進化算法及其高維多目標優化應用》一下子就吸引瞭我，我一直對優化算法，尤其是能夠處理復雜問題的算法很感興趣。差分進化算法（DE）本身就以其簡潔高效而聞名，但書中將其延展到“高維多目標優化”這個更具挑戰性的領域，這讓我非常好奇。我設想這本書會詳細介紹DE的基本原理，比如它的核心操作——差分變異、交叉和選擇，並且會深入剖析在麵對高維度搜索空間和多個相互衝突的目標函數時，DE是如何被改進和擴展的。比如，作者是否會探討如何設計更有效的變異策略來應對高維性帶來的“維度詛咒”，以及如何處理多個目標之間的Pareto前沿的搜索和收斂性問題？我期待書中能提供一些實際的案例分析，展示DE如何成功地應用於諸如工程設計、機器學習參數調優、資源分配等復雜現實問題，並詳細闡述在這些應用場景下，DE相比於其他算法的優勢和局限性。這本書的深度和廣度，如果能做到的話，應該會是一份寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，就像是給我一直以來在優化領域探索的旅途上，點亮瞭一盞指路明燈。我一直對“差分進化算法”這個名字有所耳聞，但對其在“高維多目標優化”這一極具挑戰性領域的應用，卻知之甚少。我猜測這本書會從最基礎的DE算法講起，然後逐步深入到如何應對高維性帶來的搜索空間膨脹和多目標函數之間的復雜關係。我非常想知道，DE在處理高維問題時，是如何剋服“維度詛咒”的，又如何平衡多個目標函數的優化需求，找到真正的Pareto最優解集。我期望書中能提供一些算法設計的思想，比如如何改進DE的變異算子，如何設計更有效的交叉和選擇機製，以適應高維多目標環境。如果書中還能包含一些作者在實際研究中遇到的挑戰和解決方案，或者一些成功應用的案例，那將是極大的收獲。