演化学习:理论与算法进展
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作者 周志华 俞扬 钱超
出版社 人民邮电出版社
ISBN 9787115558039
出版时间 2021-07
装帧 平装
开本 16开
定价 99.8元
货号 29260247
上书时间 2024-12-25
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导语摘要 演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 部分(第1~2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3~6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分(第7~12 章) 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果, 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分(第13~18 章) 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法. 本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣进一步探索演化学习理论基础的读者提供分析工具, 第三部分内容或有助于读者进一步理解演化学习过程并为新算法设计提供启发, 第四部分内容或可为读者解决一些现实机器学习问题提供新的算法方案. 作者简介 周志华,南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长。ACM AAAS AAAI IEEE IAPR IET CCF CAAI会士,欧洲科学院外籍院士。中国计算机学会常务理事、中国人工智能学会副理事长。 周志华教授主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作。著有《机器学习》(西瓜书)等广受好评的著作,在本领域顶刊和顶会发表论文两百余篇,被引五万余次。现任AI Magazine顾问,Frontiers of Computer Science(FCS)、Artificial Intelligence等国内外知名期刊主编、副主编、编委等;也担任IJCAI理事会成员(2018-2023),曾担任IJCAI顾问委员会委员、IJCAI 2021程序委员会主席、AAAI 2019程序委员会主席等会议职务。 俞扬,南京大学计算机科学与技术系和LAMDA教授,博导,主要研究领域为人工智能、机器学习、强化学习。 曾获2013年全国优秀博士学位论文奖。发表论文40余篇,包括多篇人工智能、机器学习和数据挖掘国际期刊和会议论文,受邀在IJCAI'18做Early Career Spotlight演讲、在IEEE ICA'17做主旨报告。入选2018年全球AI's 10 to Watch,获2018 PAKDD Early Career Award,并任FCS、Artificial Intelligence等多个一流期刊评审人和IJCAI、ICPR等会议领域主席、程序委员。 钱超,南京大学人工智能学院副教授、博导,国家优青。目前主要关注演化算法理论分析、安全演化算法设计与演化学习。作为作者在国际一流期刊和会议上发表二十余篇论文。担任IEEE计算智能分会生物启发计算理论基础任务组主席、IEEE演化计算技术委员会委员、中国人工智能学会青工委副秘书长、Memetic Computing编委、JCST和FCS青年副编。获ACM GECCO’11理论论文奖、IDEAL’16 论文奖,博士论文获中国人工智能学会、江苏省和南京大学优秀博士论文奖。 目录 序i 主要符号表 iii 第 一部分 绪论与预备知识 1 第 1 章 绪论 3 1.1 机器学习 3 1.2 演化学习 4 1.3 多目标优化 6 1.4 本书组织 8 第 2 章 预备知识 9 2.1 演化算法 9 2.2 伪布尔函数 12 2.3 运行时间复杂度 15 2.4 马尔可夫链建模 16 2.5 分析工具 18 第二部分 分析方法 23 第 3 章 运行时间分析: 收敛分析法 25 3.1 收敛分析框架 25 3.2 收敛分析应用例释 29 3.3 小结 33 第 4 章 运行时间分析: 调换分析法 35 4.1 调换分析框架 35 4.2 调换分析应用例释 40 4.3 小结 43 第 5 章 运行时间分析方法的比较 45 5.1 分析方法的形式化 45 5.2 调换分析与适应层分析 47 5.3 调换分析与漂移分析 50 5.4 调换分析与收敛分析 55 5.5 分析方法综论 58 5.6 小结 59 第 6 章 近似分析 61 6.1 SEIP 框架 62 6.2 SEIP 应用例释 67 6.3 小结 70 第三部分 理论透视 71 第 7 章 边界问题 73 7.1 边界问题辨识 74 7.2 案例分析 76 7.3 小结 80 第 8 章 交叉算子 81 8.1 交叉与变异 82 8.2 采用交叉算子的多目标演化算法 83 8.3 案例分析 86 8.4 实验验证 92 8.5 小结 94 第 9 章 解的表示 95 9.1 遗传编程之解表示 96 9.2 案例分析: 匹配 98 9.3 案例分析: 小生成树 103 9.4 实验验证 109 9.5 小结 111 第 10 章 非精确适应度评估 113 10.1 带噪优化 114 10.2 带噪适应度的影响 115 10.3 抗噪: 阈值选择 119 10.4 抗噪: 抽样 124 10.5 实验验证 130 10.6 小结 134 第 11 章 种群 135 11.1 种群的影响 136 11.2 种群对噪声的鲁棒性 139 11.3 小结 151 第 12 章 约束优化 153 12.1 不可行解的影响 154 12.2 帕累托优化的效用 160 12.3 小结 170 第四部分 学习算法 171 第 13 章 选择性集成 173 13.1 选择性集成 173 13.2 POSE 算法 175 13.3 理论分析 177 13.4 实验测试 182 13.5 小结 188 第 14 章 子集选择 189 14.1 子集选择 190 14.2 POSS 算法 194 14.3 理论分析 195 14.4 实验测试 199 14.5 小结 203 第 15 章 子集选择: 次模化 205 15.1 单调 次模函数化 206 15.2 PO SM 算法 210 15.3 理论分析 212 15.4 实验测试 216 15.5 小结 223 第 16 章 子集选择: 比率小化 225 16.1 单调次模函数的比率小化 226 16.2 PORM 算法 228 16.3 理论分析 230 16.4 实验测试 235 16.5 小结 236 第 17 章 子集选择: 噪声 237 17.1 带噪子集选择 238 17.2 PONSS 算法 244 17.3 理论分析 245 17.4 实验测试 248 17.5 小结 250 第 18 章 子集选择: 加速 251 18.1 PPOSS 算法 251 18.2 理论分析 253 18.3 实验测试 256 18.4 小结 258 附录 A: 证明 259 参考文献 299 内容摘要 演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 部分(第1~2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3~6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分(第7~12 章) 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果, 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分(第13~18 章) 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法. 本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣进一步探索演化学习理论基础的读者提供分析工具, 第三部分内容或有助于读者进一步理解演化学习过程并为新算法设计提供启发, 第四部分内容或可为读者解决一些现实机器学习问题提供新的算法方案. 主编推荐 周志华,南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长。ACM AAAS AAAI IEEE IAPR IET CCF CAAI会士,欧洲科学院外籍院士。中国计算机学会常务理事、中国人工智能学会副理事长。 周志华教授主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作。著有《机器学习》(西瓜书)等广受好评的著作,在本领域顶刊和顶会发表论文两百余篇,被引五万余次。现任AI Magazine顾问,Frontiers of Computer Science(FCS)、Artificial Intelligence等国内外知名期刊主编、副主编、编委等;也担任IJCAI理事会成员(2018-2023),曾担任IJCAI顾问委员会委员、IJCAI 2021程序委员会主席、AAAI 2019程序委员会主席等会议职务。 俞扬,南京大学计算机科学与技术系和LAMDA教授,博导,主要研究领域为人工智能、机器学习、强化学习。 曾获2013年全国优秀博士学位论文奖。发表论文40余篇,包括多篇人工智能、机器学习和数据挖掘国际期刊和会议论文,受邀在IJCAI'18做Early Career Spotlight演讲、在IEEE ICA'17做主旨报告。入选2018年全球AI's 10 to Watch,获2018 PAKDD Early Career Award,并任FCS、Artificial Intelligence等多个一流期刊评审人和IJCAI、ICPR等会议领域主席、程序委员。 钱超,南京大学人工智能学院副教授、博导,国家优青。目前主要关注演化算法理论分析、安全演化算法设计与演化学习。作为作者在国际一流期刊和会议上发表二十余篇论文。担任IEEE计算智能分会生物启发计算理论基础任务组主席、IEEE演化计算技术委员会委员、中国人工智能学会青工委副秘书长、Memetic Computing编委、JCST和FCS青年副编。获ACM GECCO’11理论论文奖、IDEAL’16 论文奖,博士论文获中国人工智能学会、江苏省和南京大学优秀博士论文奖。
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