如何求解问题

出版社:中国水利水电出版社
出版日期:2003-2-1
ISBN:9787508413839
作者:Zbigniew Michalewicz,David B.Fogel
页数:360页

书籍目录

引言

一 我的三个小孩的年龄有多大？

1 为何有些问题难以求解？

二 一个模型有多重要？

2 基本概念

三 7-11连锁店里的价格是多少？

3 传统方法――第一部分 

四 这些数是什么？

4 传统方法――第二部分 

五 熊是什么颜色？

5 跳离局部最优

六 你的直觉如何？

6 演化方法

七 这些东西中有一个与众不同

7 演化算法的设计

八 最短路径是什么？

……

附录A 概率与统计

附录B 问题与项目

参考文献

作者简介

《如何求解问题:现代启发式方法》通过一系列贯穿于章节间的有趣难题，《如何求解问题:现代启发式方法》深入浅出地阐述了如何利用计算机来求解问题的一些现代启发式方法。全书包括两部分，共分15章。

图书封面

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发布书评

精彩书评 (总计6条)

这本书的主要目的在于向大家接受各种启发式算法的基本思想。解空间中的移动，局部搜索，全局搜索，局部最优，全局最优，搜索策略等等。这些内容很多书都有，本书的特色在于，它除了介绍如何启发计算机去解决问题的同时，还大大地启发了我。它揭示了很多一般人在问题求解过程中很容易忽略的问题，一些很容易陷入的陷阱。比如，太依赖教科书的问题背景，缺乏联想能力；无法正确把握构建模型的度，太简单，则解不可信，太精确，则无法求解；不能正确区分传统方法与启发式算法（即一些智能算法）的区别，不知道什么时候，什么问题，应该用什么方法；难以找到一个较好的起点，去思考问题；容易陷入局部最优的陷阱；太过迷信智能算法；等等……更赞的是，对于每一个解决问题的思想，作者都采用了一些非常有趣的例子来说明。这些例子大多非常精彩，是作者30多年来的珍藏。通过精彩的例子来反映思想，让人映像非常深刻。虽然只读完传统方法部分，但已经足以让我感到茅塞顿开。
这本书很不错，研一时上高等数值分析课程，老师就有推荐，还出了其中的《斑马属于谁》的题目，之前没有看到书时，是按照老师的思路考虑使用遗传算法写程序来求解这个问题，还查到过一篇相关的论文。后来好不容易找到了电子版的，又从图书馆把书借过来，认真阅读了一遍，才晓得这个问题其实只用逻辑推理就可以搞定的。这并不是一本导论似的算法书，它更强调的是思维的过程，循序渐进地介绍启发式算法。每一章都由一个有趣的问题引出，附录B中给出了一些可供实践的课题和项目。要想真正学好求解问题的方法，实践是王道。貌似作者关于启发式算法的研究主要集中在演化算法这一块，所以书中后面几章在求解问题使用的方法基本上都是以演化算法为核心的。如果能够有一些其它启发式算法的实际应用，那就更好了。
本书的最大亮点在于启发式的方法，他提供了很多很有建设性的方法提示，虽然过于抽象，只是浅谈，但也足以引人入胜了。尤其是里面的问题的解法，给人以丰富的启迪和想象，自认为这本书还不错，值得推荐，它类似于一般算法书，尽管不写算法，他又像是人工智能里的一本引导书，给予很多关于智能搜索的解法，希望有兴趣的朋友可以看看，而且我对他的文献很是赞赏。好好读读

精彩短评 (总计50条)

2004年左右看的。现在还记得里面的一些问题，据说只有n%的人能求解，那天运气好做出来了，贼高兴
妈的，好好一本书翻译成狗屎了；看到第二章实在看不下去了。
有的地方文字完全不够，印刷错误多的吓人，伪码写的坑爹。不过确实有料，还是打5星。
真不错的一本书，堪比算法书
思考题是从其他的地方来的，算法讲的也很模糊。
非常好，可惜是写给计算机的人看的。但对于计算机系的人而言，又太科普了。
优点：简单。缺点：太简单了。优点：封面挺吸引人。缺点：也就封面吸引人。
非常好的一本综述和入门书。不过看完了以后，仍然对“启发式”这个词感到困惑。查了一下heuristic refers to experience-based techniques for problem solving, learning, and discovery.因此可能用“探索式”更能代表其含义。也即是在解空间中进行搜索。介绍了搜索解空间的传统方法，演化方法（即遗传算法），约束处理。最后还讲了神经网络和模糊系统。非常值得一读。
读不太懂
粗粗读了一遍，有点不太负责任，但确实看不下去了~
智能算法之经典
高中时期
很有趣的一本算法书，例子很经典，循序渐进的描述方式让我想起Head First系列
经典，绝对思维的启发
优点是书里有一些蛮难得的小问题，可以检验下自己是否有思维缺陷。缺点是有些算法讲的太杂太泛，深入了解还得看书后的论文，总体而言算法的思想算是讲的还好吧。
不能说是一本算法书，更像是一本启发人解决问题的书。。。如果只是为了找到代码的话，这本书还是别考虑了
高屋建瓴，适合略读。于是我最近基本上都在略读？？
其实有点无聊。。。
大约是初三的时候买的，当时只粗略地看了看。现在偶尔也拿出来翻翻。
非常赞。程序员必读。
书的组织很缜密，从第一章就感觉到精心与智慧
: TP391.75/5442
对我没用。。所以用了3星。。。计算机数学方面。。。。
这个。数学建模计算机算法科普优秀书籍~
对我用处不大，该书更关注的是算法方面
理解高级程序思维的本质
启发式方法已经比书里面所述的了解的多了。。
从思维、方法论的角度来阐释如何求解问题，主要介绍的是现代演化算法，对于开启解决问题的新思路很有帮助
通过一系列贯穿于章节间的有趣难题，本书深入浅出地阐述了如何利用计算机来求解问题的一些现代启发式方法。
当千方百计把解空间缩小到还有一个对象时,你就赢了.
很好的一本书，有很多很好，很有趣的引入性的问题，但是后面的章节偏专业，对遗传算法不了解的人较难看懂。
最早看的启发式算法教材，相当赞
学习解决实际问题的步骤
人工智能搜索算法的介绍，虽然不深入，但比较形象。
相逢恨晚，推荐
虽然我是理工出身虽然我很喜欢数学虽然我对算法也很有兴趣这么多个虽然也挽救不了我读不懂这本书的悲剧……那些个算法真真太复杂……
讲数学与编程原理，实在太赞，只能看懂其中一部分，可这足以让我在数学的魅力和精彩之前颤栗。
通用问题解决思路本身的分析和量化
开头非常好，感觉不错。但接着往下看，作者虽然说不是讲算法，但是后面的都涉及算法。无奈自己水平有限，无法坚持看下去了，不自欺欺人了。看本书的评价挺高，可能是其他读者水平高。如果你的数学水平高，可以尝试看看。
不错的书。看了开头的一点，通俗地介绍了用heuristics解决discrete optimization的思想和思路。
好书啊学校里只找到一本
和设计没啥关系，买飚了
怎样解题现代版，我承认我是被他上面每一章开头有趣的题目所吸引的。
金陵图书馆借的一本很有趣的书, 值得一读.
本书首先指出了问题求解困难的根源，综述了一些经典的优化算法，随后引入了两种现代搜索算法，继而转向问题求解的演化算法，展开了神经网络、模糊系统和混合系统。循序渐进，丝丝入扣。在波利亚的“怎样解题”之后，又一问题求解方面的专著。
开拓思维
明确目标->构建模型->确定解空间的搜索方法，然后加上恒心和毅力。求解问题是一门艺术，就像追求艺术需要付出努力一样，它需要实践。实践，实践，再实践。
总算看了一遍唯一满足的是每一张的题目都认真做了大概有个印象对讲的知识但是如果真的要实施的话肯定还得看细
很小的时候读过，至今仍印象深刻
其实是本人工智能、机器学习的书吧

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