书籍摘要

《Optimization Algorithms: AI techniques for design, planning, and control problems》是由 Dr. Alaa Khamis 编著，Manning Publications 出版的一本专注于优化算法的书籍。该书于 2024 年出版，旨在帮助读者解决复杂的、结构不良的搜索和优化问题。

作者简介

Dr. Alaa Khamis 是通用汽车公司的人工智能和智能交通技术领导者，同时也是多伦多大学的兼职讲师。他在人工智能和机器人领域拥有 25 年的学术和工业经验。

内容概述

本书内容丰富，涵盖了从经典到现代的多种优化算法。全书分为五个部分：

1. 第一部分：确定性搜索算法

   • 介绍搜索和优化的基础概念，包括盲目搜索算法和启发式搜索算法。

2. 第二部分：基于轨迹的优化算法

   • 深入讲解模拟退火和禁忌搜索等算法。

3. 第三部分：进化计算算法

   • 探讨遗传算法及其变体，展示如何通过进化策略解决复杂的优化问题。

4. 第四部分：群体智能算法

   • 介绍粒子群优化和其他群体智能算法，这些算法通过模拟自然界的群体行为来寻找最优解。

5. 第五部分：基于机器学习的方法

   • 讨论监督学习、无监督学习和强化学习在优化问题中的应用。

此外，书中还提供了 Python 的优化库、基准测试和数据集，以及练习和解决方案。

适用人群

本书适合对优化算法感兴趣的实践者，尤其是那些希望使用现代无导数算法解决实际问题的读者。作者假设读者具备中级 Python 和机器学习知识，但不要求读者具备优化领域的先验知识。

特色与优势

• 实用性：书中不仅介绍了优化算法的理论基础，还通过实际案例展示了如何将这些算法应用于现实世界的问题，如定价、资源分配和智能交通等。
• 易读性：作者以清晰的语言讲解优化算法的工作原理，避免复杂的数学符号，使读者能够快速理解和应用。
• 广泛性：涵盖了从确定性算法到随机元启发式算法，再到机器学习方法的多种优化技术。
• 实践性：提供 Python 实现代码和练习，帮助读者通过动手实践来优化和扩展算法性能。

读者评价

本书获得了来自牛津大学、田纳西大学和荷兰皇家航空等机构专家的高度评价，被认为是一本涵盖现代优化算法深度和广度的优秀资源。

总之，《Optimization Algorithms: AI techniques for design, planning, and control problems》是一本适合希望在实际工作中应用优化算法的读者的实用指南。