Deep Learning and Swarm Optimization in Modern Network Routing and Security
Lingua: inglese
Editore: Beakers Bay, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Deep Learning and Swarm Optimization in Modern Network Routing and Security provides a comprehensive technical exploration of combining artificial intelligence and bio-inspired metaheuristics to address complex network challenges. As modern telecommunication architectures grow in scale and dynamic density, traditional deterministic routing protocols and static security frameworks struggle with traffic congestion, adaptive threats, and quality of service requirements. This volume establishes the theoretical foundations, algorithmic integration strategies, and computational models needed to engineer intelligent, resilient network control mechanisms.The text examines deep neural network architectures for predictive traffic modeling, dynamic bandwidth allocation, and automated anomaly detection alongside swarm intelligence paradigms such as ant colony and particle swarm optimization. It covers feature representation, loss function formulation, dynamic path selection algorithms, and multi-objective optimization under dynamic topology variations. Designed for network engineers, cybersecurity researchers, and telecommunications software developers, this book delivers analytical clarity for building adaptive routing and security protocols.…
Codice articolo 9798182718301
- Titolo
- Deep Learning and Swarm Optimization in Modern Network Routing and Security
- Autore
- Shezwani
- Editore
- Beakers Bay
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798182718301
- Peso dell'articolo
- 234 grammi
- Dimensioni
- 229x152x9 mm
Deep Learning and Swarm Optimization in Modern Network Routing and Security provides a comprehensive technical exploration of combining artificial intelligence and bio-inspired metaheuristics to address complex network challenges. As modern telecommunication architectures grow in scale and dynamic density, traditional deterministic routing protocols and static security frameworks struggle with traffic congestion, adaptive threats, and quality of service requirements. This volume establishes the theoretical foundations, algorithmic integration strategies, and computational models needed to engineer intelligent, resilient network control mechanisms.
The text examines deep neural network architectures for predictive traffic modeling, dynamic bandwidth allocation, and automated anomaly detection alongside swarm intelligence paradigms such as ant colony and particle swarm optimization. It covers feature representation, loss function formulation, dynamic path selection algorithms, and multi-objective optimization under dynamic topology variations. Designed for network engineers, cybersecurity researchers, and telecommunications software developers, this book delivers analytical clarity for building adaptive routing and security protocols.
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Einbeck, Germania
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