商品簡介
作者簡介
黃翰，男，博士，華南理工大學軟件學院教授、博士生導師，國家高層次青年人才計劃入選者，廣東省杰出青年基金獲得者；兼任國際學術期刊IEEE Transaction on Evolutionary Computation（IF: 11.554）副主編、中國仿真學會智能仿真優化與調度專委會副主任、中國工業與應用數學學會大數據與人工智能專委會副秘書長、大數據與智能機器人教育部重點實驗室副主任等職務；CCF杰出會員和IEEE高級會員；主持國家和省部級重大項目等10多項課題，在IEEE TETC、IEEE TSE、IEEE TEVC、IEEE TIP、IEEE TFS、IEEE TII、IEEE CIM、IEEE TCYB和《中國科學》等專業學術期刊發表論文60多篇，代表作入選ESI；申請國家發明專利58項，授權國家發明專利31項，申請PCT 15項，授權美國發明專利3項；獲廣東省科技進步一等獎和廣東省自然科學二等獎；長期致力於智能算法的理論、應用與產業生態的研究。
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智能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。
序
智能算法是計算智能（ComputationalIntelligence）方法的算法形式，是人工智能在智能感知、智能決策與智能規劃等方面的常用技術方法。智能算法在現階段通常表現為進化計算、群體智能、機器學習等算法及其組合，涉及範圍較廣。目前，智能算法的相關著作主要集中在理論、方法與仿真實驗方面，較少涉及實際應用，特別是在人工智能前沿研究領域的應用。本書立足於前沿研究成果，旨在為智能算法的實踐工作者提供一本包含實際案例的參考書籍。
在計算機視覺領域，深度學習方法的應用較為常見，而智能優化算法的應用以及智能優化算法與深度學習方法結合的應用則較少被報道。本書第1章從計算機視覺的基礎技術問題——摳圖入手，探討從數學建模、算法設計到工程應用的智能算法研究實例。摳圖是圖像處理與視頻分析的底層關鍵技術與基礎方法，它在精度和速度上的突破會極大地提高後續應用的性能。本書將介紹包括模糊多目標進化算法在內的多種智能算法，以及摳圖算法在深度學習訓練樣本預處理中的應用（包括人臉檢測、人臉識別、行人檢測等），為計算機視覺領域的技術研發提供實用參考。
在軟件工程領域，軟件測試是軟件開發過程中必要而且非常耗費人力的技術活動。軟件測試用例自動生成技術可以大大減少軟件測試在程序單元測試中的人力消耗，但實際軟件程序的測試用例編碼空間往往非常龐大，造成測試用例生成技術的計算代價較高。本書將從啟發式優化的思想出發，介紹自適應評估函數和關聯矩陣等智能算法策略，實現智能算法計算力的優化分配，以顯著提高軟件測試用例自動生成算法的性能。智能算法的實際效果經過了霧計算、自然語言處理和區塊鏈智能合約等實際軟件工具包和公開程序的實驗驗證，這可以為智能優化軟件工程的技術研發提供有益參考。
智能物流是人工智能與現代物流研究的熱點主題。雙層車輛路徑問題（2E-VRP）是新時代物流體系中一個關鍵的優化問題，也是管理科學領域的一個公開難題。本書將闡述2E-VRP的背景、數學模型與研究現狀，重點介紹求解該問題的前沿智能算法，詳細講述用模糊進化算法解決雙層調度矛盾的新技術，實現2E-VRP問題的高精度求解。本書還展示了這些研究成果在城市物流規劃與大型港口業務調度中的應用與相關產業化實例，可以為智能物流的管理規劃與技術研發提供有效指導。
除少數應用之外，本書還介紹了多目標優化智能算法在軟件配置方面的最新應用，希望能給運用多目標優化算法求解實際複雜優化問題的研究與技術人員帶來啟發。作為總結，本書最後一章介紹了連接理論研究與應用實踐的計算時間估算方法，為智能算法的應用提供理論支持，為智能算法的應用者提供時間複雜度分析的實用工具。
鑒於作者水平有限，本書純屬拋磚引玉之拙作，希望能為從事智能算法應用的實踐者提供一些參考。
黃 翰
2021 年 11 月於廣州五山
目次
前言
第 1 章 智能算法在計算機視覺領域的應用 1
1.1 精確捕捉半透明的視覺效果——基於像素級多目標
優化的采樣算法 1
1.1.1 研究進展簡述 1
1.1.2 科學原理 4
1.1.3 小結 23
1.2 模糊邏輯與進化計算的“強強聯合” 24
1.2.1 研究進展簡述 24
1.2.2 科學原理 26
1.2.3 小結 46
1.3 當醫學遇上人工智能——摳圖算法應用的又一力作 47
1.3.1 研究進展簡述 47
1.3.2 科學原理 48
1.3.3 小結 55
1.4 “深度學習＋摳圖增強”牛刀小試——高效率的紅外圖像行人分類 55
1.4.1 研究進展簡述 55
1.4.2 科學原理 59
1.4.3 小結 82
第 2 章 智能算法在物流規劃領域的應用 83
2.1 研究進展簡述 83
2.2 科學原理 85
2.2.1 問題描述 85
2.2.2 問題分析 87
2.2.3 算法設計 88
2.2.4 算法分析 90
2.2.5 實驗分析 92
2.3 本章小結 94
第 3 章 智能算法在軟件測試領域的應用 95
3.1 軟件測試開銷過大如何解決——從 ATCG 問題開始 95
3.1.1 研究進展簡述 95
3.1.2 科學原理 99
3.1.3 小結 103
3.2 “隨機啟發式算法 + 動態多點搜索策略”小試鋒芒——高效率的 NLP 程序測試 103
3.2.1 研究進展簡述 103
3.2.2 科學原理 104
3.2.3 小結 112
第 4 章 多目標優化智能算法的應用 114
4.1 基於自適應參考點的高維多目標進化算法 114
4.1.1 研究進展簡述 114
4.1.2 科學原理 115
4.1.3 小結 131
4.2 配置軟件產品的有效方法——“多目標進化算法＋分布估計” 131
4.2.1 研究進展簡述 131
4.2.2 科學原理 133
4.2.3 小結 157
第 5 章 智能算法計算時間複雜度分析的新方法 158
5.1 研究進展簡述 158
5.2 科學原理 169
5.2.1 問題描述 169
5.2.2 問題建模 171
5.2.3 理論分析 173
5.2.4 算法設計 174
5.2.5 實驗分析——增益概率密度分布函數的模擬 176
5.2.6 實驗分析——平均增益曲面的擬合 177
5.3 本章小結 179
參考文獻 181
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