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- 2026-03-12 22:36:50
本期推荐书目
《Handbook of Metaheuristics》（《元启发式算法手册》）
《Handbook of Metaheuristics》
学科方向：
数学与数理统计；计算机
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从蚂蚁觅食出发，探索更优解算法？——
20世纪90年代意大利学者Dorigo、Maniezzo等人在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。
于是，蚂蚁觅食行为可以被抽象为一种按照路径寻找最优解的过程。整个蚂蚁觅食的路径可以被看成待优化问题的解空间。这个算法就被称为群蚁算法。
同样的，S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年将热力学的理论套用在统计学上，因为热力学物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。这套算法被称为“退火算法”。
事实上，类似这种依据直观或者经验构造的算法，统称为元启发式算法（metaheuristics）。除了上述群蚁算法，退火算法之外，本书中还对常见的其他算法例如禁忌搜索算法、遗传算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、人工神经网络等进行了概述或者分析比较。
计算机性能的不断提高为算法演进提供了更多可能。不论是深度优先还是广度优先的检索思路。这本手册提供了一个及时更新的算法集合和优劣比较。本手册也将于2019年推出第三版。
Bookmetrix
导师荐读
于福生
数学科学学院教授、博士生导师
研究方向：人工智能；计算智能；数据挖掘；专家系统；模糊控制
《元启发式手册》（Handbook of Metaheuristic）由Fred Glover和Gary A. Kochenberger主编，2003年第1版，2010年第2版。全书共21章，每章均由知名领域专家编写。
元启发式是一种求解方法，它协调局部改进过程和更高级别策略之间的交互，用以创建能够逃离局部最优状态并对解空间执行鲁棒搜索的流程。
该手册涵盖了重要优化领域中的最著名的元启发式概念、实现和应用程序。包括：模拟退火、禁忌搜索、变邻域搜索、分散搜索与路径重联、遗传算法、模因算法、遗传规划、蚁群算法、群体优化、多起点方法、贪婪随机自适应搜索、引导局部搜索、超启发式、并行元启发式、大型邻域搜索、工免疫系统、混合启发式。手册的最后四章专门讨论与元启发式领域相关的更一般问题，即反应搜索、随机搜索、适应度景观分析、性能比较。
这本手册是研究人员、大学生、以及实践人员的很好参考书。
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