Stochastic Global Optimization Methods and Applications to Chemical, Biochemical, Pharmaceutical and Environmental Processes
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc Nov 2019, 2019
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - Stochastic global optimization methods and applications to chemical, biochemical, pharmaceutical and environmental processes presents various algorithms that include the genetic algorithm, simulated annealing, differential evolution, ant colony optimization, tabu search, particle swarm optimization, artificial bee colony optimization, and cuckoo search algorithm. The design and analysis of these algorithms is studied by applying them to solve various base case and complex optimization problems concerning chemical, biochemical, pharmaceutical, and environmental engineering processes. Design and implementation of various classical and advanced optimization strategies to solve a wide variety of optimization problems makes this book beneficial to graduate students, researchers, and practicing engineers working in multiple domains. This book mainly focuses on stochastic, evolutionary, and artificial intelligence optimization algorithms with a special emphasis on their design, analysis, and implementation to solve complex optimization problems and includes a number of real applications concerning chemical, biochemical, pharmaceutical, and environmental engineering processes. …
Codice articolo 9780128173923
- Titolo
- Stochastic Global Optimization Methods and Applications to Chemical, Biochemical, Pharmaceutical and Environmental Processes
- Autore
- Ch. Venkateswarlu
- Editore
- Elsevier Inc Nov 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0128173920
- ISBN 13
- 9780128173923
- Peso dell'articolo
- 537 grammi
- Dimensioni
- 235x191x17 mm
Stochastic global optimization methods and applications to chemical, biochemical, pharmaceutical and environmental processes presents various algorithms that include the genetic algorithm, simulated annealing, differential evolution, ant colony optimization, tabu search, particle swarm optimization, artificial bee colony optimization, and cuckoo search algorithm. The design and analysis of these algorithms is studied by applying them to solve various base case and complex optimization problems concerning chemical, biochemical, pharmaceutical, and environmental engineering processes.
Design and implementation of various classical and advanced optimization strategies to solve a wide variety of optimization problems makes this book beneficial to graduate students, researchers, and practicing engineers working in multiple domains. This book mainly focuses on stochastic, evolutionary, and artificial intelligence optimization algorithms with a special emphasis on their design, analysis, and implementation to solve complex optimization problems and includes a number of real applications concerning chemical, biochemical, pharmaceutical, and environmental engineering processes.
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Informazioni sull’autore
Dr. Satya Eswari Jujjavarapu is currently an Assistant Professor in the Biotechnology Department of National Institute of Technology (NIT), Raipur, India. She did her M.Tech in Biotechnology from Indian Institute Technology (IIT) Kharagpur and Ph.D from IIT, Hyderabad. During her research career, she worked as DST-woman scientist at Indian Institute of Chemical Technology (IICT) Hyderabad. Her fields of specializations include bioinformatics, biotechnology, process modelling, evolutionary optimization and artificial intelligence. She gained considerable expertise in the application of mathematical and engineering tools to biotechnological processes. She has published more than 18 sci/scopus research papers and 25 in international conference proceedings. She completed a DST woman scientist project and is currently handling a DST-Early career research project and a CCOST project. She has more than 4 years teaching experience and 3 years research experience.
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