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2024-10-16 16:57:13
2024-10-16
受生物進化過程中“優勝劣汰”的自然選擇機制和遺傳信息傳遞規律的影響，進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境，在一些可能的解組成的種群中，通過自然演化尋求最優解。進化計算相關研究雖然在過去30年里有了巨大的發展，但是多數集中于仿真實驗，理論研究的成果相對較少，特別是時間復雜度的研究。然而，計算時間復雜度的研究可以回答進化算法“為何有效”“何時有效”等根本問題，對揭示進化算法的運行機理以及在實踐中指導算法的設計、應用與改進方面具有重要的理論與實際意義。這一難題的研究也是當前人工智能可解釋性研究熱潮的一部分，其進展將促進人工智能的發展。因此，智能算法研究中心的黃翰教授根據其在進化計算領域近20年的研究經驗與總結，編著了《進化算法時間復雜度分析的理論、方法與工具》一書。目前，本書已于京東、淘寶、當當等平臺發售。
【書籍簡介】
《進化算法時間復雜度分析的理論、方法與工具》一書主要圍繞不同的進化算法時間復雜度分析方法展開介紹，對進化算法的理論研究進行了分析、歸納和總結，并且提供了配套的軟件工具EATimeComplexity系統（簡稱EATC系統，網址：www.eatimecomplexity. net）輔助讀者開展實踐。EATC系統以數據擬合的方式取代人工進化算法時間復雜度數學推導，為進化算法的時間復雜度分析提供了一種新的出路，適用于實際應用中的各類進化算法。該系統的主要功能和使用步驟詳見本公眾號所發《進化算法時間復雜度分析神器：www.eatimecomplexity.net正式上線了》一文。
圖1 EATC系統使用示例
【書籍目錄】
【作者介紹】
黃翰，男，博士，華南理工大學軟件學院教授、博士生導師，國家級青年人才項目入選者，兼任國際學術期刊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、大數據與智能機器人教育部重點實驗室副主任、中國仿真學會智能仿真優化與調度專委會副主任、廣東省本科高校軟件工程專業指導委員會主任委員，CCF杰出會員和IEEE高級會員；主講軟件工程必修課“離散數學”本科課程，被認定為廣東省2021年度省級一流本科課程；主持科技部重點研發項目、國家自然科學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《進化算法時間復雜度分析的理論、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》等專業學術期刊發表論文80多篇，代表作入選ESI；以第一發明人授權國家發明專利41項以及美國發明專利7項；以第一完成人獲中國專利優秀獎；以第一完成人制定了《無源碼的白盒化測試標準》全國團體標準；以主要完成人獲廣東省科技進步一等獎、廣東省自然科學二等獎、中國仿真學會優秀論文獎和中國圖形圖像學會科技進步二等獎等；長期致力于智能算法理論、應用與產業生態的研究，發布了單元測試算法平臺www.unittestpc.com.cn、進化算法時間復雜度分析系統www.eatimecomplexity.net、結構方程自動建模系統www.autosem.net 與儲能優化系統 https://energystorage.autosem.net/ 等6項公開使用的軟件系統，完成算法落地應用案例70多項。
郝志峰，教授、博士生導師，汕頭大學黨委副書記、校長，兼任教育部大學數學教學指導委員會副主任委員、中國工業與應用數學學會大數據與人工智能專委會副主任、全國大學生數學建模競賽組委會委員、廣東省超級計算機應用產業聯盟理事長。主要研究方向為：代數學及其應用、數據科學理論、人工智能、數學建模等。主持國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金-廣東省聯合基金項目等國家、省部級項目40余項，近年在TNNLS、TKDE、PR、Bioinformatics、《中國科學》等國內外重要刊物上發表高質量論文逾80篇。曾獲國家優秀教學成果獎二等獎、廣東省科學技術獎、廣東省自然科學獎二等獎、教育部自然科學獎二等獎、廣東省優秀教學成果一等獎，獲第十屆廣東青年五四獎章、第九屆廣東省丁穎科技獎、國家專利獎優秀獎、“2020智慧城市先鋒榜領軍人物”、新世紀優秀人才支持計劃、廣東省“南粵優秀教師”等榮譽。
張宇山，男，博士，廣東財經大學統計與數學學院副教授，碩士生導師。主要從事進化算法的理論基礎研究，近年來以第一作者身份在Science China: Information Sciences、Neural Computing and Applications、《計算機學報》等高水平期刊發表論文10余篇。曾主持國家自然科學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化算法時間復雜度研究上的一個總結，匯編了國內外同行在進化算法時間復雜度數學模型與計算方法方面的研究成果，是近30年來為數不多關于進化算法時間復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）的時間復雜度，并在國際學術會議SEAL2006上以分組報告的形式匯報了研究結果。2014年，我們對之前的工作進行總結，系統地提出了基于平均增益的計算時間分析理論，給出了連續型進化算法的計算時間分析數學工具。2019至2021年，我們基于平均增益模型率先提出了進化算法時間復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等標準測試函數的時間復雜度，為進化算法的應用提供了堅實可測的科學依據。這項成果在2020年發表于人工智能領域Q1期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation上[1]。
除此之外，進化算法時間復雜度的研究在2010年、2018年與2022年三次得到了國家自然科學基金立項資助，還得到了多位權威同行的指點。無論你是進化算法領域的研究者或者算法設計者，還是需要使用進化算法時間復雜度分析的技術人員，亦或是對進化算法時間復雜度分析感興趣的小白，都可以在這本書中找到你想要學習的相關知識。鑒于作者水平有限，本書只是拋磚引玉，希望能吸引更多優秀的學者關注此項研究，從而進一步推動人工智能的可解釋性、進化計算的基礎理論等研究。
參考文獻
