
Nature-Inspired Computation in Engineering (Studies in Computational Intelligence, 637, Band 637)
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Beschreibung
"Nature-Inspired Computation in Engineering" von Xin-She Yang ist ein Buch, das sich mit der Anwendung von naturinspirierten Rechenmethoden im Ingenieurwesen befasst. Diese Methoden basieren auf Prinzipien und Mechanismen, die in der Natur vorkommen, wie etwa Evolution, Schwarmverhalten oder neuronale Netzwerke. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Algorithmen und Techniken, die von natürlichen Prozessen inspiriert sind. Dazu gehören unter anderem genetische Algorithmen, Ameisenalgorithmen, Partikelschwarmoptimierung und künstliche Immunsysteme. Yang erklärt die theoretischen Grundlagen dieser Methoden und zeigt deren praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen des Ingenieurwesens auf. Dazu gehören Optimierungsprobleme, maschinelles Lernen und komplexe Systemanalysen. Durch eine Kombination aus theoretischer Erörterung und praktischen Beispielen richtet sich das Buch sowohl an Forscher als auch an Praktiker im Bereich der computergestützten Technikentwicklung. Es bietet wertvolle Einblicke in fortschrittliche Lösungsansätze für komplexe ingenieurtechnische Herausforderungen.
Produktdetails

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Über den Autor
- Gebunden
- 2264 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 1078 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- paperback
- 462 Seiten
- Erschienen 1991
- MIT Press
- Hardcover
- 616 Seiten
- Erschienen 2005
- John Wiley & Sons Inc
- Gebunden
- 595 Seiten
- Erschienen 2016
- Wiley-VCH
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-Scrivener
- Taschenbuch
- 545 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer Vieweg
- Hardcover
- 542 Seiten
- Erschienen 2012
- Wiley
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 408 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- paperback
- 688 Seiten
- Erschienen 1989
- Westview Press
- Gebunden
- 445 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 375 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer