Calculul inspirat de natură și inteligența roiurilor: Algoritmi, teorie și aplicații

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Calculul inspirat de natură și inteligența roiurilor au devenit instrumente populare și eficiente pentru rezolvarea problemelor în optimizare, inteligență computațională, soft computing și știința datelor. Recent, literatura în domeniu s-a extins rapid, apărând noi algoritmi și aplicații.

Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence: Algorithms, Theory and Applications (Algoritmi, teorie și aplicații) este o referință oportună care oferă o analiză cuprinzătoare a evoluțiilor relevante de ultimă oră în algoritmii, teoria și aplicațiile algoritmilor inspirați de natură și inteligența roiurilor. Cartea trece în revistă și documentează noile evoluții, concentrându-se pe algoritmii inspirați de natură și analiza lor teoretică, precum și oferind un ghid pentru implementarea acestora. Cartea include studii de caz ale diverselor aplicații din lumea reală, echilibrând explicația teoriei cu implementarea practică.

Calculul inspirat de natură și inteligența roiurilor: Algorithms, Theory and Applications este potrivită pentru cercetătorii și studenții absolvenți în informatică, inginerie, știința datelor și știința managementului, care doresc o revizuire cuprinzătoare a algoritmilor, teoriei și implementării în cadrul domeniilor calculului inspirat de natură și inteligenței roiurilor.

⬤ Introduce algoritmii inspirați de natură și fundamentele acestora, inclusiv: optimizarea prin roiuri de particule, algoritmul liliacului, căutarea cu cucului, algoritmul licuriciului, algoritmul polenizării florilor, evoluția diferențială și algoritmii genetici, precum și algoritmii de optimizare multi-obiectiv și alții.

⬤ Furnizează o bază teoretică și analize ale algoritmilor, inclusiv: teoria statistică și teoria lanțurilor Markov privind convergența și stabilitatea algoritmilor, teoria sistemelor dinamice, analiza comparativă a optimizării, teoremele no-free-lunch și un cadru matematic generalizat.

⬤ Include o diversitate de studii de caz ale aplicațiilor din lumea reală: selectarea caracteristicilor, gruparea și clasificarea, reglarea mașinilor Boltzmann restrânse, problema comis-voiajorului călător, clasificarea globulelor albe, generarea muzicii prin inteligență artificială, roboți roi, rețele neuronale, proiecte inginerești și altele.