Obliczenia inspirowane naturą i inteligencja roju: Algorytmy, teoria i zastosowania

Oryginalny tytuł:

Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence: Algorithms, Theory and Applications

Zawartość książki:

Obliczenia inspirowane naturą i inteligencja roju stały się popularnymi i skutecznymi narzędziami do rozwiązywania problemów z zakresu optymalizacji, inteligencji obliczeniowej, obliczeń miękkich i nauki o danych. W ostatnim czasie literatura z tego zakresu gwałtownie się rozwinęła, wraz z pojawieniem się nowych algorytmów i zastosowań.

Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence: Algorithms, Theory and Applications to publikacja zawierająca kompleksowy przegląd najnowszych osiągnięć w dziedzinie algorytmów, teorii i zastosowań algorytmów inspirowanych naturą i inteligencji roju. Przegląda i dokumentuje nowe osiągnięcia, koncentrując się na algorytmach inspirowanych naturą i ich analizie teoretycznej, a także zapewniając przewodnik po ich implementacji. Książka zawiera studia przypadków różnych rzeczywistych zastosowań, równoważąc wyjaśnienie teorii z praktyczną implementacją.

Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence: Algorithms, Theory and Applications jest odpowiednia dla badaczy i absolwentów informatyki, inżynierii, nauki o danych i nauk o zarządzaniu, którzy chcą kompleksowego przeglądu algorytmów, teorii i implementacji w dziedzinach obliczeń inspirowanych naturą i inteligencji roju.

⬤ Przedstawia algorytmy inspirowane naturą i ich podstawy, w tym: optymalizację rojem cząstek, algorytm nietoperza, wyszukiwanie kukułki, algorytm świetlika, algorytm zapylania kwiatów, ewolucję różnicową i algorytmy genetyczne, a także algorytmy optymalizacji wielocelowej i inne.

⬤ Zapewnia teoretyczne podstawy i analizy algorytmów, w tym: teorię statystyczną i teorię łańcuchów Markowa na temat zbieżności i stabilności algorytmów, teorię systemów dynamicznych, analizę porównawczą optymalizacji, twierdzenia o braku lunchu oraz uogólnione ramy matematyczne.

⬤ Obejmuje różnorodne studia przypadków rzeczywistych zastosowań: selekcja cech, grupowanie i klasyfikacja, strojenie ograniczonych maszyn Boltzmanna, problem podróżującego komiwojażera, klasyfikacja białych krwinek, generowanie muzyki przez sztuczną inteligencję, roboty roju, sieci neuronowe, projekty inżynieryjne i inne.