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2024-10-16 16:57:13
2024-10-16
受生物進(jìn)化過(guò)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(guò)程序迭代模擬這一過(guò)程，把待解決的問(wèn)題看作環(huán)境，在一些可能的解組成的種群中，通過(guò)自然演化尋求最優(yōu)解。進(jìn)化計(jì)算相關(guān)研究雖然在過(guò)去30年里有了巨大的發(fā)展，但是多數(shù)集中于仿真實(shí)驗(yàn)，理論研究的成果相對(duì)較少，特別是時(shí)間復(fù)雜度的研究。然而，計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度的研究可以回答進(jìn)化算法“為何有效”“何時(shí)有效”等根本問(wèn)題，對(duì)揭示進(jìn)化算法的運(yùn)行機(jī)理以及在實(shí)踐中指導(dǎo)算法的設(shè)計(jì)、應(yīng)用與改進(jìn)方面具有重要的理論與實(shí)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(jì)算領(lǐng)域近20年的研究經(jīng)驗(yàn)與總結(jié)，編著了《進(jìn)化算法時(shí)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_(tái)發(fā)售。
【書籍簡(jiǎn)介】
《進(jìn)化算法時(shí)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(shí)間復(fù)雜度分析方法展開介紹，對(duì)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(jiǎn)稱EATC系統(tǒng)，網(wǎng)址：www.eatimecomplexity. net）輔助讀者開展實(shí)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(shí)間復(fù)雜度數(shù)學(xué)推導(dǎo)，為進(jìn)化算法的時(shí)間復(fù)雜度分析提供了一種新的出路，適用于實(shí)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(jiàn)本公眾號(hào)所發(fā)《進(jìn)化算法時(shí)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】
【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(guó)家級(jí)青年人才項(xiàng)目入選者，兼任國(guó)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(shí)驗(yàn)室副主任、中國(guó)仿真學(xué)會(huì)智能仿真優(yōu)化與調(diào)度專委會(huì)副主任、廣東省本科高校軟件工程專業(yè)指導(dǎo)委員會(huì)主任委員，CCF杰出會(huì)員和IEEE高級(jí)會(huì)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(jí)一流本科課程；主持科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目與廣東省杰出青年基金等國(guó)家級(jí)和省部級(jí)項(xiàng)目等近20項(xiàng)；出版著作2部《智能算法理論與實(shí)踐》和《進(jìn)化算法時(shí)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(guó)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(guó)家發(fā)明專利41項(xiàng)以及美國(guó)發(fā)明專利7項(xiàng)；以第一完成人獲中國(guó)專利優(yōu)秀獎(jiǎng)；以第一完成人制定了《無(wú)源碼的白盒化測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)》全國(guó)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(jiǎng)、廣東省自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、中國(guó)仿真學(xué)會(huì)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)和中國(guó)圖形圖像學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)等；長(zhǎng)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(cè)試算法平臺(tái)www.unittestpc.com.cn、進(jìn)化算法時(shí)間復(fù)雜度分析系統(tǒng)www.eatimecomplexity.net、結(jié)構(gòu)方程自動(dòng)建模系統(tǒng)www.autosem.net 與儲(chǔ)能優(yōu)化系統(tǒng) https://energystorage.autosem.net/ 等6項(xiàng)公開使用的軟件系統(tǒng)，完成算法落地應(yīng)用案例70多項(xiàng)。
郝志峰，教授、博士生導(dǎo)師，汕頭大學(xué)黨委副書記、校長(zhǎng)，兼任教育部大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)副主任委員、中國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)與人工智能專委會(huì)副主任、全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽組委會(huì)委員、廣東省超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長(zhǎng)。主要研究方向?yàn)椋捍鷶?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(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金-廣東省聯(lián)合基金項(xiàng)目等國(guó)家、省部級(jí)項(xiàng)目40余項(xiàng)，近年在TNNLS、TKDE、PR、Bioinformatics、《中國(guó)科學(xué)》等國(guó)內(nèi)外重要刊物上發(fā)表高質(zhì)量論文逾80篇。曾獲國(guó)家優(yōu)秀教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、廣東省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)、廣東省自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、教育部自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、廣東省優(yōu)秀教學(xué)成果一等獎(jiǎng)，獲第十屆廣東青年五四獎(jiǎng)?wù)隆⒌诰艑脧V東省丁穎科技獎(jiǎng)、國(guó)家專利獎(jiǎng)優(yōu)秀獎(jiǎng)、“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(jì)劃、廣東省“南粵優(yōu)秀教師”等榮譽(yù)。
張宇山，男，博士，廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)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(lái)以第一作者身份在Science China: Information Sciences、Neural Computing and Applications、《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》等高水平期刊發(fā)表論文10余篇。曾主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目子課題、教育部人文社科一般項(xiàng)目、廣東省自然科學(xué)基金、廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目等若干項(xiàng)。
【作者的話】
本書是對(duì)智能算法研究中心十多年來(lái)在進(jìn)化算法時(shí)間復(fù)雜度研究上的一個(gè)總結(jié)，匯編了國(guó)內(nèi)外同行在進(jìn)化算法時(shí)間復(fù)雜度數(shù)學(xué)模型與計(jì)算方法方面的研究成果，是近30年來(lái)為數(shù)不多關(guān)于進(jìn)化算法時(shí)間復(fù)雜度分析的理論研究成果。我們最早的一個(gè)工作是研究單螞蟻算法求解旅行商問(wèn)題（Traveling Salesman Problem, TSP）的時(shí)間復(fù)雜度，并在國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議SEAL2006上以分組報(bào)告的形式匯報(bào)了研究結(jié)果。2014年，我們對(duì)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(jì)算時(shí)間分析理論，給出了連續(xù)型進(jìn)化算法的計(jì)算時(shí)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(shí)間復(fù)雜度估算的實(shí)驗(yàn)方法——平均增益法，得出了ES和CMA-ES等實(shí)際算法求解Ackley、Griewank等標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的時(shí)間復(fù)雜度，為進(jìn)化算法的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)可測(cè)的科學(xué)依據(jù)。這項(xiàng)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(shí)間復(fù)雜度的研究在2010年、2018年與2022年三次得到了國(guó)家自然科學(xué)基金立項(xiàng)資助，還得到了多位權(quán)威同行的指點(diǎn)。無(wú)論你是進(jìn)化算法領(lǐng)域的研究者或者算法設(shè)計(jì)者，還是需要使用進(jìn)化算法時(shí)間復(fù)雜度分析的技術(shù)人員，亦或是對(duì)進(jìn)化算法時(shí)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(shí)。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(xiàng)研究，從而進(jìn)一步推動(dòng)人工智能的可解釋性、進(jìn)化計(jì)算的基礎(chǔ)理論等研究。
參考文獻(xiàn)
