Evolutionary Optimization Algorithms
Dan Simon
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Aggiungere al carrelloThis book is a clear and lucid presentation of Evolutionary Algorithms, with a straightforward, bottom-up approach that provides the reader with a firm grasp of the basic principles of EAs. Num Pages: 772 pages, Illustrations. BIC Classification: PBD. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 241 x 162 x 44. Weight in Grams: 1236. . 2013. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Codice articolo V9780470937419
A clear and lucid bottom-up approach to the basic principles of evolutionary algorithms
Evolutionary algorithms (EAs) are a type of artificial intelligence. EAs are motivated by optimization processes that we observe in nature, such as natural selection, species migration, bird swarms, human culture, and ant colonies.
This book discusses the theory, history, mathematics, and programming of evolutionary optimization algorithms. Featured algorithms include genetic algorithms, genetic programming, ant colony optimization, particle swarm optimization, differential evolution, biogeography-based optimization, and many others.
Evolutionary Optimization Algorithms:
Evolutionary Optimization Algorithms: Biologically Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence is an ideal text for advanced undergraduate students, graduate students, and professionals involved in engineering and computer science.
DAN SIMON is a Professor at Cleveland State University in the Department of Electrical and Computer Engineering. His teaching and research interests include control theory, computer intelligence, embedded systems, technical writing, and related subjects. He is the author of the book Optimal State Estimation (Wiley).
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Conor Kenny
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