Engineering Applications of Modern Metaheuristics
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is a collection of various methodologies that make it possible for metaheuristics and hyper-heuristics to solve problems that occur in the real world. This book contains chapters that make use of metaheuristics techniques. The application fields range from image processing to transmission power control, and case studies and literature reviews are included to assist the reader. Furthermore, some chapters present cutting-edge methods for load frequency control and IoT implementations. In this sense, the book offers both theoretical and practical contents in the form of metaheuristic algorithms. The researchers used several stochastic optimization methods in this book, including evolutionary algorithms and Swarm-based algorithms. The chapters were written from a scientific standpoint. As a result, the book is primarily aimed at undergraduate and postgraduate students of Science, Engineering, and Computational Mathematics, but it can also be used in courses on Artificial Intelligence, among other things. Similarly, the material may be beneficial to research in evolutionary computation and artificial intelligence communities.…
Codice articolo 9783031168345
- Titolo
- Engineering Applications of Modern Metaheuristics
- Autore
- Taymaz Akan
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031168348
- ISBN 13
- 9783031168345
- Peso dell'articolo
- 375 grammi
- Dimensioni
- 235x155x12 mm
This book is a collection of various methodologies that make it possible for metaheuristics and hyper-heuristics to solve problems that occur in the real world. This book contains chapters that make use of metaheuristics techniques. The application fields range from image processing to transmission power control, and case studies and literature reviews are included to assist the reader. Furthermore, some chapters present cutting-edge methods for load frequency control and IoT implementations. In this sense, the book offers both theoretical and practical contents in the form of metaheuristic algorithms. The researchers used several stochastic optimization methods in this book, including evolutionary algorithms and Swarm-based algorithms. The chapters were written from a scientific standpoint. As a result, the book is primarily aimed at undergraduate and postgraduate students of Science, Engineering, and Computational Mathematics, but it can also be used in courses on Artificial Intelligence, among other things. Similarly, the material may be beneficial to research in evolutionary computation and artificial intelligence communities.
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Dalla quarta di copertina
This book is a collection of various methodologies that make it possible for metaheuristics and hyper-heuristics to solve problems that occur in the real world. This book contains chapters that make use of metaheuristics techniques. The application fields range from image processing to transmission power control, and case studies and literature reviews are included to assist the reader. Furthermore, some chapters present cutting-edge methods for load frequency control and IoT implementations. In this sense, the book offers both theoretical and practical contents in the form of metaheuristic algorithms. The researchers used several stochastic optimization methods in this book, including evolutionary algorithms and Swarm-based algorithms. The chapters were written from a scientific standpoint. As a result, the book is primarily aimed at undergraduate and postgraduate students of Science, Engineering, and Computational Mathematics, but it can also be used in courses on Artificial Intelligence, among other things. Similarly, the material may be beneficial to research in evolutionary computation and artificial intelligence communities.
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