Brain storm optimization algorithms (10 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Cham, Springer. 2019
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
- Hardcover
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XV, 299 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Adaptation, Learning, and Optimization, Vol. 23. Sprache: Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2020
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature 2020
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Paperback. Zustand: Brand New. 316 pages. 9.25x6.10x0.75 inches. In Stock.
Weitere BilderSprache: Englisch
Verlag: Springer 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Brain Storm Optimization Algorithms | Concepts, Principles and Applications | Shi Cheng (u. a.) | Taschenbuch | Adaptation, Learning, and Optimization | xv | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030150723 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, ju…ergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
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Hardcover. Zustand: Brand New. 316 pages. 9.25x6.10x0.87 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2020
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing 2020
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Brain Storm Optimization (BSO) algorithms are a new kind of swarm intelligence method, which is based on the collective behavior of human beings, i.e., on the brainstorming process. Since the introduction of BSO algorithms in 2011, many studies on th…em have been conducted. They not only offer an optimization method, but could also be viewed as a framework of optimization techniques. The process employed in the algorithms could be simplified as a framework with two basic operations: the converging operation and the diverging operation. A 'good enough' optimum could be obtained through recursive solution divergence and convergence. The resulting optimization algorithm would naturally have the capability of both convergence and divergence.This book is primarily intended for researchers, engineers, and graduate students with an interest in BSO algorithms and their applications. The chapters cover various aspects of BSO algorithms, and collectively provide broad insights into what these algorithms have to offer. The book is ideally suited as a graduate-level textbook, whereby students may be tasked with the study of the rich variants of BSO algorithms that involves a hands-on implementation to demonstrate the utility and applicability of BSO algorithms in solving optimization problems.
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Verlag: Springer 2019
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Brain Storm Optimization (BSO) algorithms are a new kind of swarm intelligence method, which is based on the collective behavior of human beings, i.e., on the brainstorming process. Since the introduction of BSO algorithms in 2011, many studies on them have… been conducted. They not only offer an optimization method, but could also be viewed as a framework of optimization techniques. The process employed in the algorithms could be simplified as a framework with two basic operations: the converging operation and the diverging operation. A 'good enough' optimum could be obtained through recursive solution divergence and convergence. The resulting optimization algorithm would naturally have the capability of both convergence and divergence.This book is primarily intended for researchers, engineers, and graduate students with an interest in BSO algorithms and their applications. The chapters cover various aspects of BSO algorithms, and collectively provide broad insights into what these algorithms have to offer. The book is ideally suited as a graduate-level textbook, whereby students may be tasked with the study of the rich variants of BSO algorithms that involves a hands-on implementation to demonstrate the utility and applicability of BSO algorithms in solving optimization problems.
