Nature-Inspired Optimization Algorithms
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Nature-Inspired Optimization Algorithms

Xin-She Yang

  1. 310 Seiten
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Nature-Inspired Optimization Algorithms

Xin-She Yang

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Inhaltsverzeichnis
Quellenangaben

Über dieses Buch

Nature-Inspired Optimization Algorithms, Second Edition provides an 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 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, and multi-objective optimization. This book can serve as an introductory book for graduates, for lecturers in computer science, engineering and natural sciences, and as a source of inspiration for new applications.

  • Discusses and summarizes the latest developments in nature-inspired algorithms with comprehensive, timely literature
  • Provides a theoretical understanding and practical implementation hints
  • Presents a step-by-step introduction to each algorithm
  • Includes four new chapters covering mathematical foundations, techniques for solving discrete and combination optimization problems, data mining techniques and their links to optimization algorithms, and the latest deep learning techniques, background and various applications

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Information

Verlag
Academic Press
Jahr
2020
ISBN
9780128219898
Auflage
2
Thema
Biowissenschaften
Thema
Biotechnologie

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover image
  2. Title page
  3. Table of Contents
  4. Copyright
  5. About the Author
  6. Preface
  7. Acknowledgements
  8. Chapter 1: Introduction to Algorithms
  9. Chapter 2: Mathematical Foundations
  10. Chapter 3: Analysis of Algorithms
  11. Chapter 4: Random Walks and Optimization
  12. Chapter 5: Simulated Annealing
  13. Chapter 6: Genetic Algorithms
  14. Chapter 7: Differential Evolution
  15. Chapter 8: Particle Swarm Optimization
  16. Chapter 9: Firefly Algorithms
  17. Chapter 10: Cuckoo Search
  18. Chapter 11: Bat Algorithms
  19. Chapter 12: Flower Pollination Algorithms
  20. Chapter 13: A Framework for Self-Tuning Algorithms
  21. Chapter 14: How to Deal With Constraints
  22. Chapter 15: Multi-Objective Optimization
  23. Chapter 16: Data Mining and Deep Learning
  24. Appendix A: Test Function Benchmarks for Global Optimization
  25. Appendix B: Matlab® Programs
  26. Index
Zitierstile für Nature-Inspired Optimization Algorithms

APA 6 Citation

Yang, X.-S. (2020). Nature-Inspired Optimization Algorithms (2nd ed.). Academic Press. Retrieved from https://www.perlego.com/book/1809376 (Original work published 2020)

Chicago Citation

Yang, Xin-She. (2020) 2020. Nature-Inspired Optimization Algorithms. 2nd ed. Academic Press. https://www.perlego.com/book/1809376.

Harvard Citation

Yang, X.-S. (2020) Nature-Inspired Optimization Algorithms. 2nd edn. Academic Press. Available at: https://www.perlego.com/book/1809376 (Accessed: 25 June 2024).

MLA 7 Citation

Yang, Xin-She. Nature-Inspired Optimization Algorithms. 2nd ed. Academic Press, 2020. Web. 25 June 2024.