Nature-Inspired Optimization Algorithms
eBook - ePub

Nature-Inspired Optimization Algorithms

Xin-She Yang

  1. 310 pages
  2. English
  3. ePUB (adapté aux mobiles)
  4. Disponible sur iOS et Android
eBook - ePub

Nature-Inspired Optimization Algorithms

Xin-She Yang

DĂ©tails du livre
Table des matiĂšres
Citations

À propos de ce livre

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

Foire aux questions

Comment puis-je résilier mon abonnement ?
Il vous suffit de vous rendre dans la section compte dans paramĂštres et de cliquer sur « RĂ©silier l’abonnement ». C’est aussi simple que cela ! Une fois que vous aurez rĂ©siliĂ© votre abonnement, il restera actif pour le reste de la pĂ©riode pour laquelle vous avez payĂ©. DĂ©couvrez-en plus ici.
Puis-je / comment puis-je télécharger des livres ?
Pour le moment, tous nos livres en format ePub adaptĂ©s aux mobiles peuvent ĂȘtre tĂ©lĂ©chargĂ©s via l’application. La plupart de nos PDF sont Ă©galement disponibles en tĂ©lĂ©chargement et les autres seront tĂ©lĂ©chargeables trĂšs prochainement. DĂ©couvrez-en plus ici.
Quelle est la différence entre les formules tarifaires ?
Les deux abonnements vous donnent un accĂšs complet Ă  la bibliothĂšque et Ă  toutes les fonctionnalitĂ©s de Perlego. Les seules diffĂ©rences sont les tarifs ainsi que la pĂ©riode d’abonnement : avec l’abonnement annuel, vous Ă©conomiserez environ 30 % par rapport Ă  12 mois d’abonnement mensuel.
Qu’est-ce que Perlego ?
Nous sommes un service d’abonnement Ă  des ouvrages universitaires en ligne, oĂč vous pouvez accĂ©der Ă  toute une bibliothĂšque pour un prix infĂ©rieur Ă  celui d’un seul livre par mois. Avec plus d’un million de livres sur plus de 1 000 sujets, nous avons ce qu’il vous faut ! DĂ©couvrez-en plus ici.
Prenez-vous en charge la synthÚse vocale ?
Recherchez le symbole Écouter sur votre prochain livre pour voir si vous pouvez l’écouter. L’outil Écouter lit le texte Ă  haute voix pour vous, en surlignant le passage qui est en cours de lecture. Vous pouvez le mettre sur pause, l’accĂ©lĂ©rer ou le ralentir. DĂ©couvrez-en plus ici.
Est-ce que Nature-Inspired Optimization Algorithms est un PDF/ePUB en ligne ?
Oui, vous pouvez accĂ©der Ă  Nature-Inspired Optimization Algorithms par Xin-She Yang en format PDF et/ou ePUB ainsi qu’à d’autres livres populaires dans Biowissenschaften et Biotechnologie. Nous disposons de plus d’un million d’ouvrages Ă  dĂ©couvrir dans notre catalogue.

Informations

Éditeur
Academic Press
Année
2020
ISBN
9780128219898
Édition
2
Sujet
Biowissenschaften
Sous-sujet
Biotechnologie

Table des matiĂšres

  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: MatlabÂź Programs
  26. Index
Normes de citation pour 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.