【经典书】全局优化算法：理论与应用，820页pdf

全局优化是一个快速发展的领域，在应用数学和物理科学中有着强大的应用。这本书提供了这一领域的全面概述，材料上的关键主题，如复杂性;启发式方法;极小化问题下界的推导分支定界方法和收敛性。最后一章提供了基准测试问题和全局优化的应用，如寻找分子的构造或规划星际空间旅行的最优轨迹。此外，凸函数和凹函数的基本信息在索引中提供。这本书是为研究生，研究人员，和实践者寻找困难的优化问题的高级解决方法。它适合作为一个补充文本在一个高级研究生水平的研讨会。

这本书致力于全局优化算法，这是为给定问题找到最优解的方法。它特别关注演化计算，通过讨论演化算法，遗传算法，遗传规划，学习分类器系统，进化策略，差分演化，粒子群优化，蚁群优化。它还详细阐述了其他元启发式算法，如模拟退火、极值优化、Tabu搜索和随机优化。这本书不是传统意义上的书:由于频繁的更新和变化，它不是真正的顺序阅读，而是某种材料收集、百科全书或参考工作，你可以在其中查找内容，找到正确的上下文，并提供基础知识。

这本书的内容分为四个部分。第一部分将介绍不同的优化技术，并描述它们的特点。为了便于理解，通常会给出一些小例子。在第二部分，从第315页开始，我们详细阐述了不同的应用实例。在Sigoa框架中，我们讨论了一种用Java实现优化算法的可能方法，并在第3部分(439页)中展示了如何实现前面问题实例的一些解决方案。最后，在455页后面的最后一部分，为本书的其余部分提供了背景知识。优化是与随机密切相关的，因此，可以在这里找到对这一主题的介绍。其他重要的背景信息涉及理论计算机科学和聚类算法。

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