《数据驱动的进化优化: 进化计算、机器学习和数据科学的集成》 [德]金耀初（Yaochu Jin），[中]王晗丁（Handing Wang），[中]孙超利（Chaoli Sun）著王晗丁，孙超利，[德]金耀初译 9787302663669 【清华大学出版社官方正版电子书】- 文泉书局

数据驱动的进化优化: 进化计算、机器学习和数据科学的集成

作者： [德]金耀初（Yaochu Jin），[中]王晗丁（Handing Wang），[中]孙超利（Chaoli Sun）著王晗丁，孙超利，[德]金耀初译

出版日期： 2024-06-01

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简介

本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的最新方法的全面描述。本书共分12章，第1~4章简要介绍了优化、进化计算和机器学习中精心挑选的重要主题和方法。第5章提供了数据驱动优化的基础知识，包括启发式算法和基于获取函数的代理模型管理。第6章介绍使用多个代理模型进行单目标优化的方法。第7~8章中描述用于求解多目标和多目标优化算法的代表性进化算法以及代理模型辅助数据驱动的进化多目标和多目标优化。第9章详细阐述了高维数据驱动优化的方法。第10章描述迁移学习和迁移优化。第11章讨论离线数据驱动的进化优化，以翼型设计优化等实际优化问题为例、原油蒸馏优化和急救系统优化。最后，第12章强调了深度神经架构搜索作为数据驱动的昂贵优化问题。

编辑推荐

（1）聚焦数据驱动的优化，探索演化算法用于求解数据驱动优化问题的代表性研究成果。（2）系统介绍演化算法与演化优化、机器学习及数据科学在复杂优化应用中的相互融合及它们在解決实际工程与科学问题中的重要作用，破解复杂科学及工程问题进化优化难题。（3）结合进化计算与机器学习技术，全书提供一系列数据驱动的优化方法以解决复杂优化问题中存在的各类挑战。

更多出版物信息

版权：清华大学出版社
出版： 2024-06-01
作者：[德]金耀初（Yaochu Jin），[中]王晗丁（Handing Wang），[中]孙超利（Chaoli Sun）著王晗丁，孙超利，[德]金耀初译
更新： 2024-12-25
书号：9787302663669
中图：TP274
学科：

工学

控制科学与工程
工学

计算机科学与技术

封面 1

扉页 2

版权页 3

序言 4

前言 5

译者序 8

缩略语 9

符号 12

目录 13

第1章　最优化导论 24

第2章　经典优化算法 52

第3章　进化和群智能优化 61

第4章　机器学习简介 95

第5章　数据驱动的代理模型辅助的进化优化 124

第6章　多代理模型辅助的单目标优化 142

第7章　代理模型辅助的多目标进化优化 164

第8章　代理模型辅助的高维多目标进化优化 185

第9章　数据驱动进化优化中的知识迁移 215

第10章　代理模型辅助的高维进化优化 242

第11章　离线大或小数据驱动的优化及应用 268

第12章　代理模型辅助进化神经架构搜索 289

正文结束 298

参考文献 299

封底 320

作者信息

[德]金耀初（Yaochu Jin），[中]王晗丁（Handing Wang），[中]孙超利（Chaoli Sun）著王晗丁，孙超利，[德]金耀初译

金耀初，欧洲科学院院士，IEEE Fellow，英国萨里大学计算科学系计算智能学科杰出讲席教授，自然计算与应用研究组主任。金耀初曾是教育部“长江学者”讲座教授，芬兰国家技术创新局“芬兰讲座教授”。2021年获德国“洪堡人工智能教席奖”。目前担任《IEEE认知与发育系统汇刊》、Springer《复杂与智能系统》主编，《IEEE 进化计算汇刊》，《IEEE 控制论汇刊》，《进化计算》(MIT),《软计算》（Springer）等多个国际期刊的副编辑/编委，并担任《智能科学与技术学报》副主编、《自动化学报》编委。已出版专/编著及会议论文集11本，发表学术论文400余篇。论文被引用总次数26000余次，其中SCI引用12000余次，h-index为77。获美国、欧盟和日本专利共9项。入选2019、2020年Clarivate Web of Science“全球高被引科学家”。长期从事计算智能(包括进化计算，神经网络及模糊系统)、机器学习(包括半监督学习，集成学习，联邦学习及进化多目标学习)、智能控制与自适应控制、计算神经科学、计算生物学及形态发育自组织机器人等交叉学科的理论研究和工程应用。