Bewertung:

Das Buch bietet eine Einführung in von der Natur inspirierte Algorithmen und metaheuristische Algorithmen und liefert Pseudocodes und einen guten Überblick. Allerdings mangelt es an tiefgreifenden Analysen und hat einige Qualitätsprobleme, was für Leser, die detaillierte Erklärungen suchen, frustrierend sein kann.
Vorteile:⬤ Fesselnd und leicht zu lesen
⬤ bietet einen guten Überblick
⬤ enthält Pseudocodes
⬤ für Anfänger geeignet
⬤ schöne Präsentation
⬤ einige Leser fanden es trotz Problemen wertvoll.
⬤ Fehlt es an Tiefe, muss man für ein tieferes Verständnis auf externe Papiere verweisen
⬤ einige Kritiken bemerkten schlampige Schreibweise und Fehler
⬤ doppelter Inhalt mit einem anderen Buch
⬤ einige fanden es schlecht geschrieben und bedauerlich in Bezug auf den Wert.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms: Second Edition
Moderne metaheuristische Algorithmen wie die Partikelschwarmoptimierung und die Kuckuckssuche beginnen, ihre Leistungsfähigkeit bei der Bewältigung schwieriger Optimierungsprobleme und sogar NP-harter Probleme zu demonstrieren. In diesem Buch werden die modernsten von der Natur inspirierten metaheuristischen Algorithmen für die globale Optimierung vorgestellt, darunter Ameisen- und Bienenalgorithmen, Fledermausalgorithmus, Kuckuckssuche, Differentialevolution, Firefly-Algorithmus, genetische Algorithmen, Harmoniesuche, Partikelschwarmoptimierung, Simulated Annealing und Support Vector Machines.
In dieser überarbeiteten Ausgabe wird auch der Umgang mit nichtlinearen Randbedingungen behandelt. Die Funktionsweise der einzelnen Algorithmen wird anhand von Arbeitsbeispielen und deren Implementierung gezeigt.
Dieses Buch ist somit ein ideales Lehrbuch für einen Grund- und/oder Aufbaustudiengang sowie für das Selbststudium. Da einige der Algorithmen wie die Kuckuckssuche und die Firefly-Algorithmen an der Spitze der aktuellen Forschung stehen, kann dieses Buch auch als Referenz für Forscher dienen.