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智能算法原理與實現：群智能優化算法（簡體書）

系列名：人工智能科學與技術叢書
ISBN13：9787302684336
出版社：清華大學出版社(大陸)
作者：李士勇; 李研; 王越紅; 林永茂
出版日：2025/04/01
裝訂／頁數：平裝／512頁
規格：24cm*17cm (高/寬)
版次：一版
關鍵字：智能算法原理與實現：群智能優化算法（簡體書）、智能、算法、法原、原理、實現、優化、簡體、清華大學出版社（大陸）、李士勇、李研、王越紅、林永茂、簡體書、人工智能理論、

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商品簡介

作者簡介

名人/編輯推薦

序

商品簡介

本書內容包括模擬自然界中生物和動物的覓食行為、尋偶行為、交配行為、遷徙策略、狩獵策略等過程中蘊含的優化機制和群體智能行為，原創的106種群智能優化算法。這些生物和動物有分布在廣袤土地上螞蟻、蜜蜂、螢火蟲、蝴蝶、蜻蜓、蜘蛛、天牛、瓢蟲等多種昆蟲，有浩瀚海洋中的麟蝦、被囊群、水母、口孵魚、海豚、鯨魚等多種魚類，有茂密森林草原中的猴群、蜜獾、耳廓狐、金豺、狼群、獅子、大象、大猩猩等，有翱翔在空中的鳥類、鴿子、海鷗、烏燕鷗、大雁、雄鷹等，有北冰洋的企鵝、北極熊等，還有侵入人體極其微小的細菌、病毒等。自然界大量的微生物、昆蟲和動物的群體智能行為正在不斷地啟發人們設計出更多更新的群智能優化算法。本書取材廣泛、內容新穎、撰寫由淺入深、啟迪創新思維，可供智能科學、人工智能、自動化、計算機科學、信息科學、系統科學、經濟管理等相關領域的高校師生、研究人員及工程技術人員學習參考。

作者簡介

李士勇哈爾濱工業大學二級教授、博士生導師，哈工大教學名師，黑龍江省優秀專家。科研和教學成果獲國家級獎2項、省部級獎7項。在智能自動化領域已出版18部著作。作為國內最早開展模糊控制(於1986年)和智能控制(於1988年)的教學及科研工作的開拓者，在智能控制方面，百萬字的代表作《模糊控制· 神經控制和智能控制論》獲1999年“全國優秀科技圖書獎”暨“科技進步獎（科技著作）三等獎”，曾躋身於十大領域中國科技論文引用頻次最高的前50部專著與譯著排行榜。在智能優化方面，著有《蟻群算法及其應用》《量子計算與量子優化算法》《智能優化算法原理與應用》《智能優化算法與涌現計算》。在智能制導方面，著有《智能制導——尋的導彈智能自適應導引律》(國家出版基金資助項目)。在複雜系統方面，著有《非線性科學與複雜性科學》等。

名人/編輯推薦

智能算法正在成為對複雜系統問題建模、預測、識別、分類、決策、診斷及優化求解的強有力工具，已經成為生成式通用人工智能系統研究的前沿領域。群智能優化算法作為智能算法的重要組成部分，它是一種基於生物群體智能行為的啟發式搜索算法，通過利用群體中個體間的信息交互和協同來實現對缺乏精確模型的複雜系統問題優化求解。群智能優化算法其概念及原理必將在推動大模型、隱私計算、具身智能等領域的發展中發揮日益重要的作用。本書系統介紹了106種原創的群智能優化算法，具有取材廣泛，內容新穎，啟迪讀者創新思維、可讀性好的特點，對於智能優化領域的教學、科研及開發人員具有很高的參考價值。

序

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智能計算和智能優化正在成為新一代人工智能科學與技術革命中最活躍的前沿領域。為了及時反映國內外大量原創智能優化算法的研究成果，本書作者出版了《智能優化算法與涌現計算》(清華大學出版社，ISBN 9787302517429)，優選了106種原創智能算法，全書600余頁； 2022年出版了第2版(清華大學出版社，ISBN 9787302603993)，共包括159種智能算法，全書近850頁……但一本書難以承載太多的內容。

為什麼新算法像雨後春筍般涌現出來呢？1997年Wolperthe Macready在研究最優理論時，在IEEE Transactions on Evolutionary Computation上發表了論文No Free Lunch Theorems for Optimization，稱無免費午餐定理，又稱NFL定理。通俗地講，沒有一種算法能夠在所有優化問題的性能上都優於其他算法。因此，NFL定理就激勵著廣大科研人員設計、創造出更多的智能優化算法，以滿足人們對科學、工程、經濟、管理等更複雜的優化問題的迫切需要。

從人工智能到計算智能，再到智能計算

人工智能(Artificial Intelligence，AI)的研究始於1956年，由年輕的美國學者麥卡錫(McCrthay)、明斯基(Minsky)、洛徹斯特(Lochester)和香農(Shannon)共同發起，邀請了莫爾(More)、塞繆爾(Samuel)、紐維爾(Newell)及西蒙(Simon)等在美國達特茅斯大學舉辦。這一關於用機器模擬人類智能問題的長達2個月的研討會，開啟了人工智能研究的先河。人類的智能主要表現在人腦的思維功能及人在和環境交互過程中的適應行為、學習行為、意識的能動性等。在對人工智能的長期研究過程中，逐漸形成了用機器模擬人類智能的符號主義、聯結主義、行為主義。

計算智能(Computational Intelligence，CI)的研究始於1994年，IEEE在美國佛羅裡達舉辦了模糊系統、神經網絡和進化計算的首屆計算智能大會，掀起了用計算機模擬生命、模擬自然等的計算智能研究熱潮。計算智能是指用計算機通過某些優化算法來模擬生物及自然中蘊含的適應、進化、優化機制而體現出的智能。這種智能是在優化算法的執行計算過程及優化結果中表現出來的，即這種智能是靠算法計算出來的，故稱為計算智能，因此這種優化算法也稱為計算智能優化算法。計算是靠軟件實現的，被扎德稱為軟計算。

人工智能和計算智能是兩個密切相關又有區別的概念。它們都是用計算機模擬智能行為；但是，人工智能側重於模擬人類的智能行為，問題求解是傳統人工智能的核心問題；計算智能著重模擬生物、動植物、自然現象和自然系統等群體中蘊含的適應、進化、優化、靈性、智能性，問題優化是計算智能的核心問題。

智能計算(Intelligent Computing，IC)研究的重要標志性成果是始於2016年推出的AI圍棋程序AlphaGo和AlphaZero，隨著AlphaGo和AlphaZero相繼戰勝世界圍棋大師，AI浪潮的發展被推向全新的高度；另一個重要的標志性成果是大型預訓練模型的出現，2022年，美國Open AI研發的聊天機器人程序ChatGPT，其中最具代表性的是自然語言處理模型GPT3，其所具有的高度結構複雜性和應用大量參數的大模型可以提高深度學習的性能。

科學家們從解決複雜的科學和社會問題的角度提出了智能計算的新定義： “智能計算是支撐萬物互聯的數字文明時代新的計算理論方法、架構體系和技術能力的總稱。智能計算根據具體的實際需求，以最小的代價完成計算任務，匹配足夠的計算能力，調用最好的算法，獲得最優的結果。”從智能方面要求：在更高智能層次上，包括理解、表達、抽象、推理、創造和反思等模擬人腦和群體的智能。從計算方面要求：計算機的智能要成為通用智能。通用智能以硅基設施為載體，將由個體和群體計算設備產生的生物智能移植到計算機上的數據智能、感知智能、認知智能和自主智能。在智能計算的理論體系中，人類的智能是智能的源泉，計算機智能是人類智能的賦能，稱為通用智能。

智能優化算法的產生、種類及特點

基於精確模型的傳統優化算法，當優化問題缺乏精確數學模型時，其應用就受到極大限制。然而，人們從自然界的各種植物、動物的生長、競爭過程中，以及各種自然現象生生不息、周而復始的變化中，發現了許多隱含在其中的信息存儲、處理、適應、組織、進化的機制，其中蘊含著優化的機理。於是，人們從中獲得了優化思想的設計靈感。

霍蘭(Holland)創立的遺傳算法奠定了智能優化算法的重要基礎。義大利多利戈(Dorigo)博士1991年提出的模擬蟻群覓食行為的蟻群優化算法開辟了群智能優化算法的先河。1995年提出的模擬鳥類飛行覓食行為的粒子群優化算法進一步豐富了群智能優化算法的內涵，極大地推動了智能優化算法開發的速度、深度和廣度。

近半個世紀以來，科學工作者提出了數以百計的不依賴被優化問題數學模型的優化算法，被稱為元啟發式算法、仿生計算、自然計算等。這些優化算法中有些在一定程度上模擬人的智能行為，有些模擬自然界中某些動物、植物生存過程的適應性、靈性、智能性，本書將它們統稱為智能優化算法。

國內外有關智能優化算法尚沒有統一的分類標準。本書的分類是基於以下的基本原則：按照優化算法所模擬的主體的智能性、生物屬性、自然屬性來歸類。從生物層面劃分，包括人類、動物、植物、微生物等。人類區別於其他動物的本質特徵在於人有高度發達的大腦，是自然界智能水平最高的生命體。因此，把模擬人、人體系統、組織，人類社會、組織機構乃至國家等智能行為的相關優化算法歸為智能計算和仿人智能優化算法。

根據作者上述的分類思想，將智能計算和優化算法劃分為如下五大類。

(1) 智能計算與仿人優化算法：模擬人腦思維、認知行為、人體系統、組織、細胞、基因等及人類社會進化、企業管理、團體競爭等過程中的智能行為。

(2) 進化算法：模擬生物生殖、繁衍過程中的遺傳、變異、競爭、優勝劣汰的進化行為。

(3) 群智能優化算法：模擬群居昆蟲、動物覓食、繁殖、捕獵、搜索策略的群智能行為。

(4) 植物生長算法：模擬花、草、樹的向光性、根吸水性、種子繁殖、花朵授粉、雜草生長等的適應行為。

(5) 自然計算：模擬風、雨、云，基於數學、物理、化學定律，混沌現象、分形等的仿自然優化算法。

智能優化算法和傳統的優化算法相比，智能優化算法主要具有如下優點。

(1) 不需要優化問題的精確數學模型。

(2) 一種智能優化算法往往可以用於多種問題求解，具有較好的通用性。

(3) 採用啟發式規則和隨機搜索能夠獲得全局最優解或準最優解，具有全局性。

(4) 適用於不同初始條件下的尋優，具有適應性。

(5) 群智能優化算法更適合於複雜大型系統問題的並行求解，具有並行性。

(6) 智能優化算法一般比傳統優化算法的效率更高、速度更快。

智能算法原理與實現：群智能優化算法

在自然界中，地上、地下、空中、水中、森林中、草原上分布著多種生物和動物，如昆蟲、鳥類、魚類、狼、獅子等。這些生物和動物群體都是由一些相對簡單、低級智能的昆蟲或動物的個體組成，大量個體在群體活動中的聚集、協同、適應等行為表現出了個體所不具有的較高級的群體智能行為，這種智能行為稱為群體智能、群集智能、群聚智能，統稱為群智能。

群智能優化算法是模擬自然界中的群居生物和動物在覓食、求偶、繁殖、遷徙、狩獵等過程中的群體智能行為及其蘊含的優化機制，實現對問題求解的一大類智能優化算法的統稱。

近年來，不斷涌現出的群智能優化新算法在智能優化算法中占有絕大部分。因此，本書介紹了精選的106種群智能優化算法，具有取材寬廣、內容豐富新穎、多學科交叉融合、啟迪創新思維等特點。

致謝

在本書的編寫中，引用了原創算法作者發表的論文，還參考了國內外相關算法研究的重要文獻及有價值的學位論文。為便於讀者查閱，將這些主要論文一並列入本書的參考文獻。在此，對被引用文獻的作者表示衷心的感謝！

參加本書編寫、提供素材或提供多種幫助的有宋申民、張秀杰、寧永臣、班曉軍、李盼池、左興權、黃金杰、袁麗英、趙寶江、柏繼云、李浩、張逸達、王振楊、黃忠報、李世宏、欒秀春、章錢、郭成、郭玉、楊丹、張恒、徐保華等。

本書的出版始終得到清華大學出版社的大力支持，在此表示由衷的感謝！

編寫這樣一套全面反映智能算法原理與實現的原創性成果的專著，不僅篇幅大，而且內容涉及自然科學、社會科學和哲學等幾乎所有學科門類，受編著者知識面所限，書中內容難免存在不足之處，懇請廣大讀者給予指正!

李士勇
2024年12月
於哈爾濱工業大學

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