Neuware -This book reviews the state-of-the-art developments in nature-inspired algorithms and their applications in various disciplines, ranging from feature selection and engineering design optimization to scheduling and vehicle routing. It introduces each algorithm and its implementation with case studies as well as extensive literature reviews, and also includes self-contained chapters featuring theoretical analyses, such as convergence analysis and no-free-lunch theorems so as to provide insights into the current nature-inspired optimization algorithms. Topics include ant colony optimization, the bat algorithm, B-spline curve fitting, cuckoo search, feature selection, economic load dispatch, the firefly algorithm, the flower pollination algorithm, knapsack problem, octonian and quaternion representations, particle swarm optimization, scheduling, wireless networks, vehicle routing with time windows, and maximally different alternatives. This timely book serves as a practical guide and reference resource for students, researchers and professionals.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 344 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319884653

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Bibliografische Details

Titel: Nature-Inspired Algorithms and Applied Optimization
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Aug 2018
Erscheinungsjahr: 2018
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3319884654
ISBN-13: 9783319884653
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 19 mm
Gewicht: 522 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Reviews the state-of-the-art developments in nature-inspired algorithms and optimization

Presents a number of theories (no-free-lunch theorems and convergence analysis) and insights into nature-inspired algorithms

Introduces algorithms with an emphasis on applied optimization in real-world applications

Von der hinteren Coverseite

This book reviews the state-of-the-art developments in nature-inspired algorithms and their applications in various disciplines, ranging from feature selection and engineering design optimization to scheduling and vehicle routing. It introduces each algorithm and its implementation with case studies as well as extensive literature reviews, and also includes self-contained chapters featuring theoretical analyses, such as convergence analysis and no-free-lunch theorems so as to provide insights into the current nature-inspired optimization algorithms. Topics include ant colony optimization, the bat algorithm, B-spline curve fitting, cuckoo search, feature selection, economic load dispatch, the firefly algorithm, the flower pollination algorithm, knapsack problem, octonian and quaternion representations, particle swarm optimization, scheduling, wireless networks, vehicle routing with time windows, and maximally different alternatives. This timely book serves as a practical guide and reference resource for students, researchers and professionals.

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