Probability Collectives : A Distributed Multi-agent System Approach for Optimization
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2015
Serie: Libro 59 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an emerging computational intelligence tool in the framework of collective intelligence for modeling and controlling distributed multi-agent systems referred to as Probability Collectives. In the modified Probability Collectives methodology a number of constraint handling techniques are incorporated, which also reduces the computational complexity and improved the convergence and efficiency. Numerous examples and real world problems are used for illustration, which may also allow the reader to gain further insight into the associated concepts.
Codice articolo 9783319159997
- Titolo
- Probability Collectives : A Distributed Multi-agent System Approach for Optimization
- Autore
- Anand Jayant Kulkarni
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319159992
- ISBN 13
- 9783319159997
- Peso dell'articolo
- 424 grammi
- Dimensioni
- 241x160x15 mm
- Serie
- Libro 59 di 188: Intelligent Systems Reference Library
This book provides an emerging computational intelligence tool in the framework of collective intelligence for modeling and controlling distributed multi-agent systems referred to as Probability Collectives. In the modified Probability Collectives methodology a number of constraint handling techniques are incorporated, which also reduces the computational complexity and improved the convergence and efficiency. Numerous examples and real world problems are used for illustration, which may also allow the reader to gain further insight into the associated concepts.
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This book provides an emerging computational intelligence tool in the framework of collective intelligence for modeling and controlling distributed multi-agent systems referred to as Probability Collectives. In the modified Probability Collectives methodology a number of constraint handling techniques are incorporated, which also reduces the computational complexity and improved the convergence and efficiency. Numerous examples and real world problems are used for illustration, which may also allow the reader to gain further insight into the associated concepts.
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