Anthony Brabazon; Se?n McGarraghy Foraging-Inspired Optimisation Algorithms 9783319591551

Варианты приобретения

Цена: 9781.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Anthony Brabazon; Se?n McGarraghy
Название: Foraging-Inspired Optimisation Algorithms
ISBN: 9783319591551
Издательство: Springer
Классификация:

Исследование операций

Теория вычислительных машин и систем, кибернетика

Искусственный интеллект

Разработка и эксплуатационная простота пользовательского интерфейса

ISBN-10: 331959155X
Обложка/Формат: Hardcover
Вес: 0.87 кг.
Дата издания: 12.01.2018
Серия: Natural Computing Series
Язык: English
Издание: 1st ed. 2018
Иллюстрации: Xviii, 478 p.
Размер: 234 x 156 x 27
Читательская аудитория: Professional & vocational
Основная тема: Computer Science
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: This book is an introduction to relevant aspects of the foraging literature for algorithmic design, and an overview of key families of optimization algorithms that stem from a foraging metaphor. The authors first offer perspectives on foraging and foraging-inspired algorithms for optimization, they then explain the techniques inspired by the behaviors of vertebrates, invertebrates, and non-neuronal organisms, and they then discuss algorithms based on formal models of foraging, how to evolve a foraging strategy, and likely future developments.No prior knowledge of natural computing is assumed. This book will be of particular interest to graduate students, academics and practitioners in computer science, informatics, data science, management science, and other application domains.
Дополнительное описание: Introduction.- Formal Models of Foraging.- Sensor Modalities.- Individual and Social Learning.- Introduction to Foraging Algorithms.- Mammals.- Bird Foraging Algorithms.- Fish Algorithms.- Ant Foraging Algorithms.- Honeybee Inspired Algorithms.- Biolumine

Foraging-Inspired Optimisation Algorithms, Anthony Brabazon; Se?n McGarraghy