Nature-Inspired Optimization Algorithms
eBook - ePub

Nature-Inspired Optimization Algorithms

Xin-She Yang

  1. 310 pagine
  2. English
  3. ePUB (disponibile sull'app)
  4. Disponibile su iOS e Android
eBook - ePub

Nature-Inspired Optimization Algorithms

Xin-She Yang

Dettagli del libro
Indice dei contenuti
Citazioni

Informazioni sul libro

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

Domande frequenti

Come faccio ad annullare l'abbonamento?
È semplicissimo: basta accedere alla sezione Account nelle Impostazioni e cliccare su "Annulla abbonamento". Dopo la cancellazione, l'abbonamento rimarrà attivo per il periodo rimanente già pagato. Per maggiori informazioni, clicca qui
È possibile scaricare libri? Se sì, come?
Al momento è possibile scaricare tramite l'app tutti i nostri libri ePub mobile-friendly. Anche la maggior parte dei nostri PDF è scaricabile e stiamo lavorando per rendere disponibile quanto prima il download di tutti gli altri file. Per maggiori informazioni, clicca qui
Che differenza c'è tra i piani?
Entrambi i piani ti danno accesso illimitato alla libreria e a tutte le funzionalità di Perlego. Le uniche differenze sono il prezzo e il periodo di abbonamento: con il piano annuale risparmierai circa il 30% rispetto a 12 rate con quello mensile.
Cos'è Perlego?
Perlego è un servizio di abbonamento a testi accademici, che ti permette di accedere a un'intera libreria online a un prezzo inferiore rispetto a quello che pagheresti per acquistare un singolo libro al mese. Con oltre 1 milione di testi suddivisi in più di 1.000 categorie, troverai sicuramente ciò che fa per te! Per maggiori informazioni, clicca qui.
Perlego supporta la sintesi vocale?
Cerca l'icona Sintesi vocale nel prossimo libro che leggerai per verificare se è possibile riprodurre l'audio. Questo strumento permette di leggere il testo a voce alta, evidenziandolo man mano che la lettura procede. Puoi aumentare o diminuire la velocità della sintesi vocale, oppure sospendere la riproduzione. Per maggiori informazioni, clicca qui.
Nature-Inspired Optimization Algorithms è disponibile online in formato PDF/ePub?
Sì, puoi accedere a Nature-Inspired Optimization Algorithms di Xin-She Yang in formato PDF e/o ePub, così come ad altri libri molto apprezzati nelle sezioni relative a Biowissenschaften e Biotechnologie. Scopri oltre 1 milione di libri disponibili nel nostro catalogo.

Informazioni

Editore
Academic Press
Anno
2020
ISBN
9780128219898
Edizione
2
Argomento
Biowissenschaften
Categoria
Biotechnologie

Indice dei contenuti

  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
Stili delle citazioni per 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.