现代优化计算方法：智能算法详解

"《现代优化计算方法》是邢文训和谢金星合著的一本教材，由清华大学出版社出版，属于‘最优化基础——模型与方法’系列教材。该书详细阐述了现代智能优化算法，包括禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗日松弛等，并提供了应用技术和案例。本书适用于数学、管理科学、计算机科学、工业工程等相关专业的研究生学习，也可供研究人员参考。" 《现代优化计算方法》一书详细介绍了多种现代优化计算方法，这些方法在解决复杂的优化问题中有着广泛的应用。以下是书中涉及的主要知识点： 1. **算法复杂性**：这是评价算法效率的重要指标，通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量。理解算法复杂性对于选择合适的优化方法至关重要。 2. **禁忌搜索(Tabu Search)**：这是一种避免早熟收敛的局部搜索算法，通过设置“禁忌列表”来防止算法陷入局部最优，从而提高全局搜索能力。在解决组合优化问题中表现出色。 3. **模拟退火(Simulated Annealing)**：模拟退火算法源于固体物理中的退火过程，通过引入温度参数和接受概率，能够在搜索过程中容忍较差的解决方案，从而有可能跳出局部最优，达到全局最优。 4. **遗传算法(Genetic Algorithms)**：基于生物进化原理的全局优化方法，通过选择、交叉和变异操作，模拟自然选择过程，寻找问题的最优解。遗传算法适应性强，能处理多目标和高维度问题。 5. **人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs)**：这是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，常用于模式识别、分类和函数拟合等问题。在优化问题中，神经网络可以作为求解器，通过学习和调整权重来寻找最优解。 6. **拉格朗日松弛(Lagrangian Relaxation)**：在优化问题中，拉格朗日松弛是一种将约束转化为惩罚项的技术，通过松弛原问题的约束条件，将其转化为无约束优化问题，从而简化求解过程。 该书的结构清晰，不仅理论基础扎实，而且注重实践应用，通过实例分析和案例研究，帮助读者理解和掌握这些现代优化计算方法。对于那些希望深入了解和应用优化算法的人来说，是一本非常有价值的参考资料。