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內容簡介： 本书聚焦于模因计算，将其视为下一代搜索和优化设备的黄金标准，为读者提供过去四十年间模因计算不同发展阶段的客观评价。本书分为两部分。第一部分包括第二、三章，给出模因算法的整体概况，以人们最认可的形式，也就是将进化算法与一种或多种搜索机制相结构，形成的混合优化算法。第二部分包括第四至六章，着重关注最新视角和理论进展，其目标是在互联网时代模因计算范式的综合实现。最后，第七章总结全书，并指出模因计算将来的研究方向。 目錄： 目录 第 1 章 引言：模因论在计算领域的兴起 1.1 搜索和优化的模拟进化 1.1.1 进化计算的致命弱点 1.2 专家知识、学习和优化 1.2.1 综合模因计算的进阶之路 1.3 各章内容概述 参考文献 第一部分 手动设计的模因 第 2 章 经典模因算法 2.1 局部搜索和全局搜索 2.2 经典模因算法的伪代码 2.2.1 拉马克进化 2.2.2 鲍德温效应 2.3 数值实验的启示 2.3.1 实验建立 2.3.2 结果和讨论 参考文献 第 3 章 模因算法中数据驱动的自适应 3.1 自适应的元拉马克学习 3.1.1 子问题分解 3.1.2 与奖励成比例的轮盘赌选择 3.2 可进化性度量 3.2.1 可进化性的随机学习 3.3 模因复合体 3.3.1 模因复合体的表达 3.3.2 模因复合体网络权重的学习 3.4 高代价全局优化中的多代理 3.4.1 专家复合体 3.5 结论 参考文献 第二部分 机器设计的模因 第 4 章 模因自动机 4.1 多问题环境：一种新的优化场景 4.1.1 模因迁移的定性的可行性评估 4.1.2 搜索空间统一的重要性 4.2 模因的概率形式化 4.2.1 大规模、多样化的知识库的作用 4.3 多问题环境的分类 参考文献 第 5 章 问题间的时序知识迁移 5.1 概述 5.2 相关工作的回顾 5.3 通过混合建模实现模因集成 5.3.1 学习最优模型回归 5.3.2 理论分析 5.4 一种自适应模因迁移优化算法 5.5 数值实验 5.5.1 实例 5.5.2 实际案例研究 5.6 高代价函数优化中的知识迁移 5.6.1 针对回归迁移的混合建模 5.6.2 工程设计中的一项研究 参考文献 第 6 章 问题间的多任务知识迁移 6.1 概述 6.2 相关工作综述 6.3 自适应模因多任务优化算法 6.4 数值实验 6.4.1 实例 6.4.2 实际案例研究 参考文献 第 7 章 将来研究方向：压缩模因空间进化 7.1 基于分类的离散优化 7.2 基于神经网络的压缩表征 7.2.1 应用于背包问题 7.3 数值研究 7.4 小结 参考文献 附录 A.1 基于概率模型的优化算法

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