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Nature-Inspired Optimization Algorithms (Cód: 8970527)

Yang,Xin-she

Elsevier Usa

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Descrição

Nature-Inspired Optimization Algorithms provides a systematic introduction to all major nature-inspired algorithms for optimization. The book's unified approach, balancing algorithm introduction, theoretical background and practical implementation, complements extensive literature with well-chosen case studies to illustrate how these algorithms work. Topics include particle swarm optimization, ant and bee algorithms, simulated annealing, cuckoo search, firefly algorithm, bat algorithm, flower algorithm, harmony search, algorithm analysis, constraint handling, hybrid methods, parameter tuning and control, as well as multi-objective optimization. This book can serve as an introductory book for graduates, doctoral students and lecturers in computer science, engineering and natural sciences. It can also serve a source of inspiration for new applications. Researchers and engineers as well as experienced experts will also find it a handy reference. Discusses and summarizes the latest developments in nature-inspired algorithms with comprehensive, timely literature Provides a theoretical understanding as well as practical implementation hints Provides a step-by-step introduction to each algorithm

Características

Produto sob encomenda Sim
Marca Elsevier Usa
Cód. Barras 9780124167438
Altura 22.86 cm
I.S.B.N. 9780124167438
Profundidade 1.75 cm
Referência 9780124167438
Acabamento Capa dura
Ano da edição 2014
Idioma Inglês
Número de Páginas 300
Peso 0.54 Kg
Largura 15.24 cm
AutorYang,Xin-she

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