Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence: Algorithms, Theory and Applications
Von der Natur inspirierte Berechnungen und Schwarmintelligenz sind zu beliebten und effektiven Werkzeugen für die Lösung von Problemen in den Bereichen Optimierung, Computational Intelligence, Soft Computing und Data Science geworden. In jüngster Zeit hat sich die Literatur auf diesem Gebiet rasch erweitert, und es sind neue Algorithmen und Anwendungen entstanden.
Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence: Algorithms, Theory and Applications ist ein zeitgemäßes Nachschlagewerk, das einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Algorithmen, Theorie und Anwendungen von naturinspirierten Algorithmen und Schwarmintelligenz gibt. Es gibt einen Überblick über die neuen Entwicklungen und dokumentiert sie, wobei der Schwerpunkt auf von der Natur inspirierten Algorithmen und ihrer theoretischen Analyse liegt, und es bietet einen Leitfaden für ihre Implementierung. Das Buch enthält Fallstudien zu verschiedenen realen Anwendungen, wobei ein Gleichgewicht zwischen der Erklärung der Theorie und der praktischen Umsetzung hergestellt wird.
Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence: Algorithms, Theory and Applications eignet sich für Forscher und Studenten der Informatik, des Ingenieurwesens, der Datenwissenschaft und der Managementwissenschaften, die einen umfassenden Überblick über Algorithmen, Theorie und Implementierung in den Bereichen naturinspirierte Berechnung und Schwarmintelligenz erhalten möchten.
⬤ Einführung in von der Natur inspirierte Algorithmen und ihre Grundlagen, einschließlich: Partikelschwarmoptimierung, Fledermausalgorithmus, Kuckuckssuche, Firefly-Algorithmus, Blumenbestäubungsalgorithmus, differentielle Evolution und genetische Algorithmen sowie Algorithmen zur Mehrzieloptimierung und andere.
⬤ Bietet eine theoretische Grundlage und Analysen von Algorithmen, einschließlich: statistische Theorie und Markov-Ketten-Theorie über die Konvergenz und Stabilität von Algorithmen, Theorie dynamischer Systeme, Benchmarking der Optimierung, No-Free-Lunch-Theoreme und einen verallgemeinerten mathematischen Rahmen.
⬤ Enthält eine Vielzahl von Fallstudien zu realen Anwendungen: Auswahl von Merkmalen, Clustering und Klassifizierung, Tuning von beschränkten Boltzmann-Maschinen, Travelling-Salesman-Problem, Klassifizierung von weißen Blutkörperchen, Musikgenerierung durch künstliche Intelligenz, Schwarmroboter, neuronale Netze, technische Entwürfe und andere.
| ISBN: | 9780128197141 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 442 |
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