Название: Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Автор: Карпенко А. П.
Издательство: МГТУ
Год: 2017
Страниц: 447
Формат: PDF
Размер: 16,98 МБ
ISBN: 978-5-7038-4634-6
Качество: отличное
Язык: русский
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой — Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных стохастических популяционных алгоритмов решения однокритериальной задачи оптимизации. Рассмотрены методы повышения эффективности этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с однокритериальной рассматривается задача многокритериальной оптимизации и популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распараллеливания указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения тестовых и практически значимых задач оптимизации.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 "Информатика и вычислительная техника". Может быть полезно для всех студентов, изучающих курс "Методы оптимизации" и близкие по тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспирантов и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и программы оптимизации.
Содержание:
1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
2. Эволюционные алгоритмы
3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
6. Гибридизация популяционных алгоритмов
7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
Автор: Карпенко А. П.
Издательство: МГТУ
Год: 2017
Страниц: 447
Формат: PDF
Размер: 16,98 МБ
ISBN: 978-5-7038-4634-6
Качество: отличное
Язык: русский
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой — Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных стохастических популяционных алгоритмов решения однокритериальной задачи оптимизации. Рассмотрены методы повышения эффективности этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с однокритериальной рассматривается задача многокритериальной оптимизации и популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распараллеливания указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения тестовых и практически значимых задач оптимизации.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 "Информатика и вычислительная техника". Может быть полезно для всех студентов, изучающих курс "Методы оптимизации" и близкие по тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспирантов и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и программы оптимизации.
Содержание:
1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
2. Эволюционные алгоритмы
3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
6. Гибридизация популяционных алгоритмов
7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
Скачать Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Все материалы, представленные на нашем сайте, Вы сможете скачать по ссылкам различных бесплатных файлообменников совершенно бесплатно!
Инструкции, поясняющие, как надо качать бесплатно с файлообменников смотреть тут
Регистрация на нашем сайте позволит Вам добавлять свои книги, а также комментировать опубликованные книги, общаться с нашими авторами.
Для этого мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.