Nature-Inspired Algorithms and Applied Optimization (Studies in Computational Intelligence, 744, Band 744)
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Beschreibung
"Nature-Inspired Algorithms and Applied Optimization" von Xin-She Yang ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung von naturinspirierten Algorithmen in der Optimierung beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Studies in Computational Intelligence" und bietet einen tiefen Einblick in verschiedene Algorithmen, die von natürlichen Prozessen inspiriert sind, wie genetische Algorithmen, Schwarmintelligenz und Ameisenalgorithmen. Der Autor erklärt zunächst die Grundlagen dieser Algorithmen und deren mathematische Modelle. Anschließend wird gezeigt, wie diese Methoden auf komplexe Optimierungsprobleme angewendet werden können. Das Buch enthält zahlreiche Fallstudien und Beispiele aus verschiedenen Bereichen wie Ingenieurwesen, Wirtschaft und Informatik. Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Implementierung und den Vorteilen dieser Ansätze gegenüber traditionellen Optimierungsmethoden. Durch die Kombination theoretischer Konzepte mit praktischen Anwendungen bietet das Buch sowohl Akademikern als auch Praktikern wertvolle Einblicke in die Welt der naturinspirierten Optimierungstechniken.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 637 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Kartoniert
- 408 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- Gebunden
- 764 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- hardcover
- 1983 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Gebunden
- 320 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 664 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Gebunden
- 542 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 718 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 356 Seiten
- Erschienen 1997
- Teubner Verlag
- Kartoniert
- 432 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 301 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer



