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新書推薦:《進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析的理論、方法與工具》
來源: 黃翰/
華南理工大學(xué)
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2023-08-30

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受生物進(jìn)化過程中“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制和遺傳信息傳遞規(guī)律的影響,進(jìn)化算法通過程序迭代模擬這一過程,把待解決的問題看作環(huán)境,在一些可能的解組成的種群中,通過自然演化尋求最優(yōu)解。進(jìn)化計算相關(guān)研究雖然在過去30年里有了巨大的發(fā)展,但是多數(shù)集中于仿真實驗,理論研究的成果相對較少,特別是時間復(fù)雜度的研究。然而,計算時間復(fù)雜度的研究可以回答進(jìn)化算法“為何有效”“何時有效”等根本問題,對揭示進(jìn)化算法的運(yùn)行機(jī)理以及在實踐中指導(dǎo)算法的設(shè)計、應(yīng)用與改進(jìn)方面具有重要的理論與實際意義。這一難題的研究也是當(dāng)前人工智能可解釋性研究熱潮的一部分,其進(jìn)展將促進(jìn)人工智能的發(fā)展。因此,智能算法研究中心的黃翰教授根據(jù)其在進(jìn)化計算領(lǐng)域近20年的研究經(jīng)驗與總結(jié),編著了《進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析的理論、方法與工具》一書。目前,本書已于京東、淘寶、當(dāng)當(dāng)?shù)绕脚_發(fā)售。

【書籍簡介】

進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析的理論、方法與工具》一書主要圍繞不同的進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析方法展開介紹,對進(jìn)化算法的理論研究進(jìn)行了分析、歸納和總結(jié),并且提供了配套的軟件工具EATimeComplexity系統(tǒng)(簡稱EATC系統(tǒng),網(wǎng)址:www.eatimecomplexity. net)輔助讀者開展實踐。EATC系統(tǒng)以數(shù)據(jù)擬合的方式取代人工進(jìn)化算法時間復(fù)雜度數(shù)學(xué)推導(dǎo),為進(jìn)化算法的時間復(fù)雜度分析提供了一種新的出路,適用于實際應(yīng)用中的各類進(jìn)化算法。該系統(tǒng)的主要功能和使用步驟詳見本公眾號所發(fā)《進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析神器:www.eatimecomplexity.net正式上線了》一文。

圖1 EATC系統(tǒng)使用示例

【書籍目錄】

目錄

【作者介紹】

黃翰,男,博士,華南理工大學(xué)軟件學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,國家級青年人才項目入選者,兼任國際學(xué)術(shù)期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation(IF: 14.3)、Complex & Intelligent Systems(IF: 5.8)以及IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence(IF: 5.3)副編、大數(shù)據(jù)與智能機(jī)器人教育部重點(diǎn)實驗室副主任、中國仿真學(xué)會智能仿真優(yōu)化與調(diào)度專委會副主任、廣東省本科高校軟件工程專業(yè)指導(dǎo)委員會主任委員,CCF杰出會員和IEEE高級會員;主講軟件工程必修課“離散數(shù)學(xué)”本科課程,被認(rèn)定為廣東省2021年度省級一流本科課程;主持科技部重點(diǎn)研發(fā)項目、國家自然科學(xué)基金面上項目與廣東省杰出青年基金等國家級和省部級項目等近20項;出版著作2部《智能算法理論與實踐》和《進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析的理論、方法與工具》;以第一作者或通訊作者身份在IEEE TCYB、IEEE TETC、IEEE TSE、IEEE TEVC、IEEE TIP、IEEE TFS和《中國科學(xué)》等專業(yè)學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文80多篇,代表作入選ESI;以第一發(fā)明人授權(quán)國家發(fā)明專利41項以及美國發(fā)明專利7項;以第一完成人獲中國專利優(yōu)秀獎;以第一完成人制定了《無源碼的白盒化測試標(biāo)準(zhǔn)》全國團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn);以主要完成人獲廣東省科技進(jìn)步一等獎、廣東省自然科學(xué)二等獎、中國仿真學(xué)會優(yōu)秀論文獎和中國圖形圖像學(xué)會科技進(jìn)步二等獎等;長期致力于智能算法理論、應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的研究,發(fā)布了單元測試算法平臺www.unittestpc.com.cn、進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析系統(tǒng)www.eatimecomplexity.net、結(jié)構(gòu)方程自動建模系統(tǒng)www.autosem.net 與儲能優(yōu)化系統(tǒng) https://energystorage.autosem.net/ 等6項公開使用的軟件系統(tǒng),完成算法落地應(yīng)用案例70多項。

郝志峰,教授、博士生導(dǎo)師,汕頭大學(xué)黨委副書記、校長,兼任教育部大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)指導(dǎo)委員會副主任委員、中國工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會大數(shù)據(jù)與人工智能專委會副主任、全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽組委會委員、廣東省超級計算機(jī)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長。主要研究方向為:代數(shù)學(xué)及其應(yīng)用、數(shù)據(jù)科學(xué)理論、人工智能、數(shù)學(xué)建模等。主持國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目、國家自然科學(xué)基金-廣東省聯(lián)合基金項目等國家、省部級項目40余項,近年在TNNLS、TKDE、PR、Bioinformatics、《中國科學(xué)》等國內(nèi)外重要刊物上發(fā)表高質(zhì)量論文逾80篇。曾獲國家優(yōu)秀教學(xué)成果獎二等獎、廣東省科學(xué)技術(shù)獎、廣東省自然科學(xué)獎二等獎、教育部自然科學(xué)獎二等獎、廣東省優(yōu)秀教學(xué)成果一等獎,獲第十屆廣東青年五四獎?wù)?、第九屆廣東省丁穎科技獎、國家專利獎優(yōu)秀獎、“2020智慧城市先鋒榜領(lǐng)軍人物”、新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃、廣東省“南粵優(yōu)秀教師”等榮譽(yù)。

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張宇山,男,博士,廣東財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院副教授,碩士生導(dǎo)師。主要從事進(jìn)化算法的理論基礎(chǔ)研究,近年來以第一作者身份在Science China: Information Sciences、Neural Computing and Applications、《計算機(jī)學(xué)報》等高水平期刊發(fā)表論文10余篇。曾主持國家自然科學(xué)基金面上項目子課題、教育部人文社科一般項目、廣東省自然科學(xué)基金、廣州市科技計劃項目等若干項。

【作者的話】

本書是對智能算法研究中心十多年來在進(jìn)化算法時間復(fù)雜度研究上的一個總結(jié),匯編了國內(nèi)外同行在進(jìn)化算法時間復(fù)雜度數(shù)學(xué)模型與計算方法方面的研究成果,是近30年來為數(shù)不多關(guān)于進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析的理論研究成果。我們最早的一個工作是研究單螞蟻算法求解旅行商問題(Traveling Salesman Problem, TSP)的時間復(fù)雜度,并在國際學(xué)術(shù)會議SEAL2006上以分組報告的形式匯報了研究結(jié)果。2014年,我們對之前的工作進(jìn)行總結(jié),系統(tǒng)地提出了基于平均增益的計算時間分析理論,給出了連續(xù)型進(jìn)化算法的計算時間分析數(shù)學(xué)工具。2019至2021年,我們基于平均增益模型率先提出了進(jìn)化算法時間復(fù)雜度估算的實驗方法——平均增益法,得出了ES和CMA-ES等實際算法求解Ackley、Griewank等標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的時間復(fù)雜度,為進(jìn)化算法的應(yīng)用提供了堅實可測的科學(xué)依據(jù)。這項成果在2020年發(fā)表于人工智能領(lǐng)域Q1期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation上[1]。

除此之外,進(jìn)化算法時間復(fù)雜度的研究在2010年、2018年與2022年三次得到了國家自然科學(xué)基金立項資助,還得到了多位權(quán)威同行的指點(diǎn)。無論你是進(jìn)化算法領(lǐng)域的研究者或者算法設(shè)計者,還是需要使用進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析的技術(shù)人員,亦或是對進(jìn)化算法時間復(fù)雜度分析感興趣的小白,都可以在這本書中找到你想要學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。鑒于作者水平有限,本書只是拋磚引玉,希望能吸引更多優(yōu)秀的學(xué)者關(guān)注此項研究,從而進(jìn)一步推動人工智能的可解釋性、進(jìn)化計算的基礎(chǔ)理論等研究。

參考文獻(xiàn)

  1. H. Huang, J. Su, Y. Zhang, and Z. Hao, “An experimental method to estimate running time of evolutionary algorithms for continuous optimization,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 24, no. 2, pp. 275-289, 2020.
  2. 張宇山, 黃翰, 郝志峰, 楊曉偉, “連續(xù)型演化算法首達(dá)時間分析的平均增益模型,” 計算機(jī)學(xué)報, vol. 42, no. 3, pp. 624-635, 2019.
  3. 馮夫健, 黃翰, 張宇山, 郝志峰, “基于等同關(guān)系模型的演化算法期望首達(dá)時間對比分析,” 計算機(jī)學(xué)報, vol. 42, no. 10, pp. 2297-2308, 2019.
  4. 黃翰, 徐威迪, 張宇山, 林智勇, 郝志峰, “基于平均增益模型的連續(xù)型(1+1)進(jìn)化算法計算時間復(fù)雜性分析,” 中國科學(xué): 信息科學(xué), vol. 44, no. 6, pp. 811-824, 2014.

總編:黃翰

責(zé)任編輯:袁中錦

文字:黃翰、鄧淇

圖片:鄧淇

校稿:何莉怡

時間:2023年8月15日


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