📖 关于《遗传算法的数学基础》
《遗传算法的数学基础》是张文修创作的一部优秀作品，提供PDF等多种电子书格式下载。本页面为您提供详细的遗传算法的数学基础 EPUB下载信息、阅读指南和相关资源。
⬇️ 下载信息
书籍名称: 《遗传算法的数学基础》
作者: 张文修
可用格式: PDF
出版时间: 2024-08-01
读者评分: ISBN：9787560512563分
📱 格式说明
- 遗传算法的数学基础 PDF格式电子书下载
📝 书籍评价
《遗传算法的数学基础》以公理化的方式重构遗传算法，将种群视为测度空间上的随机过程，用马尔可夫链与鞅收敛定理给出算法收敛的充要条件，并给出交叉、变异算子的谱半径判据，使经验参数第一次有了可计算的数学解释。作者把Vose的无限种群模型推广到有限种群情形，引入Fokker–Planck逼近，成功刻画了遗传漂移与选择压力的耦合效应，为算法早熟停滞提供了定量刻画。不足在于对实数编码、多目标情形的推广略显仓促，且证明过程偏重测度论，缺少直观图示；部分习题难度陡增，未给提示。适合具备概率论与泛函分析基础的研究生及算法研究者，亦可作为演化计算理论课程的进阶教材。
📚 阅读指南
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❓ 常见问题
Q1: 这本书的数学基础要求有多高？需要提前掌握哪些知识？
本书属于研究生及以上水平，要求读者具备实变函数、测度论、概率论、随机过程、泛函分析的基础，同时熟悉集合论、拓扑学、图论、优化理论中的基本概念。若已修过“高等概率论”“随机分析”或“非线性优化”课程，阅读会更顺畅。
Q2: 书中对遗传算法的收敛性是如何进行数学证明的？主要用到哪些工具？
作者使用马尔可夫链与随机算子理论，将遗传算法建模为状态空间上的随机动力系统，通过构造Lyapunov函数、鞅收敛定理、测度弱收敛与不变测度理论，给出种群规模趋于无穷时的几乎处处收敛和依分布收敛证明；有限种群情形则利用Doob不等式与停时技术得到概率上界。
Q3: 书中是否提供可直接复现的算法代码或数值实验？如何验证其理论结果？
正文以数学推导为主，未附完整代码；但在每章末的“数值注记”部分给出了伪代码、参数设置建议及典型测试函数（如Rastrigin、Griewank）。读者可用Python/NumPy或Matlab按伪代码实现，再与作者提供的理论收敛率曲线、期望值置信区间进行对比，以验证理论预测。
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