Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Advanced Techniques for Modifying Metaheuristics de Navid Razmjooy

Advanced Techniques for Modifying Metaheuristics

Editat de Navid Razmjooy
en Limba Engleză Paperback – 2026

În dezvoltarea sistemelor complexe, inginerii se confruntă frecvent cu problema ineficienței algoritmilor standard de optimizare în fața unor variabile non-liniare. Putem afirma că principala provocare nu mai este găsirea unei metaheuristici noi, ci adaptarea și modificarea celor existente pentru a răspunde nevoilor specifice de performanță. Volumul Advanced Techniques for Modifying Metaheuristics, coordonat de Navid Razmjooy, abordează exact această necesitate tehnică, oferind un cadru riguros pentru îmbunătățirea algoritmilor prin tehnici de machine learning și inteligență artificială. Suntem de părere că structura logică a lucrării — care pornește de la limitările algoritmilor clasici și avansează spre taxonomii complexe și evaluări experimentale — transformă acest volum dintr-o simplă trecere în revistă într-un instrument de lucru esențial. Ne-a atras atenția în mod deosebit secțiunea dedicată modificărilor bazate pe diversitatea populației și operatorii de mutație în algoritmii evolutivi, oferind o perspectivă matematică precisă asupra modului în care acești parametri influențează convergența. Ca și Ali Mirjalili în Comprehensive Metaheuristics, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, însă pune un accent mult mai puternic pe procesul de modificare și hibridizare a schemelor existente. Această lucrare reprezintă o evoluție firească în opera lui Navid Razmjooy, care în Computational Intelligence Methods for Super-Resolution in Image Processing Applications a explorat deja aplicabilitatea inteligenței computaționale în probleme dificile de viziune artificială. Dacă în lucrările anterioare accentul era pus pe procesarea de imagine, aici editorul extinde aria de aplicabilitate către inginerie, finanțe și medicină, demonstrând versatilitatea metaheuristicilor modificate în soluționarea problemelor din lumea reală. Publicată de ELSEVIER SCIENCE, cartea se distinge prin rigoarea datelor experimentale și prin analiza critică a punctelor forte și a punctelor slabe ale fiecărei tehnici de modificare prezentate.

Citește tot Restrânge

Preț: 82102 lei

Preț vechi: 102627 lei
-20%

Puncte Express: 1232

Carte disponibilă

Livrare economică 29 aprilie-13 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780443329722
ISBN-10: 0443329729
Pagini: 350
Dimensiuni: 191 x 235 mm
Editura: ELSEVIER SCIENCE

De ce să citești această carte

Pentru cercetătorii și inginerii care lucrează în optimizare, acest volum oferă metodologii concrete de a depăși limitările algoritmilor standard. Veți câștiga o înțelegere profundă a modului în care machine learning poate fi integrat în metaheuristici pentru a crește eficiența computațională. Este o resursă esențială dacă doriți să implementați soluții de optimizare personalizate în domenii de înaltă precizie precum ingineria electrică sau modelarea financiară.

Descriere scurtă

Metaheuristics are widely used optimization techniques that have been successfully applied in various real-world problems. However, no single metaheuristic algorithm can solve all optimization problems with the same level of efficiency and effectiveness. Advanced Techniques for Modifying Metaheuristics: Methods and Applications covers the latest developments in the field of metaheuristics modification, including theoretical aspects, empirical studies, and practical applications. The book is organized into four main parts, introducing metaheuristics and their basic concepts, the theory and principles of modifying metaheuristics, empirical studies and experimental evaluations of modified metaheuristics, and practical applications of modified metaheuristics in various fields. The modification of metaheuristics has been shown to be a promising approach for improving their performance in solving complex optimization problems. However, there is still a need for more advanced and effective techniques for modifying metaheuristics. This book provides a critical analysis of the strengths and weaknesses of different modification techniques, as well as their suitability for different types of optimization problems. It also covers the latest developments in the field, including the use of machine learning and artificial intelligence techniques for modifying metaheuristics.

  • Covers the theoretical aspects of modifying metaheuristics, including the use of machine learning and artificial intelligence techniques
  • Presents empirical studies and experimental evaluations of modified metaheuristics, which is valuable to practitioners who need to know how different modification techniques perform in practice, and to select the most appropriate modification techniques for different types of optimization problems
  • Shows practical applications of modified metaheuristics in various fields, including engineering, finance, and healthcare, enabling both researchers and practitioners to apply modified metaheuristics to real-world problems and understand their impact on different fields

Cuprins

1. Introduction
2. Overview of metaheuristics and their applications
3. Motivation for modifying metaheuristics
4. Aims and objectives of the book
5. Metaheuristic Algorithms and Their Limitations
6. Brief overview of classical metaheuristic algorithms
7. Limitations of classical metaheuristic algorithms
8. Need for modifying metaheuristics
9. Review of Advanced Techniques for Modifying Metaheuristics
10. Review of literature on advanced techniques for modifying metaheuristics
11. Taxonomy of advanced techniques for modifying metaheuristics
12. Comparative analysis of advanced techniques for modifying metaheuristics
13. Evolutionary Algorithm-Based Modifications
14. Overview of evolutionary algorithms
15. Modifications based on population diversity
16. Modifications based on parent selection
17. Modifications based on mutation and crossover operators
18. Experimental evaluation of evolutionary algorithm-based modifications
19. Swarm Intelligence-Based Modifications
20. Overview of swarm intelligence algorithms
21. Modifications based on communication strategies
22. Modifications based on individual behavior
23. Modifications based on collective behavior
24. Experimental evaluation of swarm intelligence-based modifications
25. Hybrid Approaches for Modifying Metaheuristics
26. Overview of hybrid metaheuristics
27. Integration of advanced techniques into hybrid metaheuristics
28. Case studies on hybrid approaches for modifying metaheuristics
29. Applications of Modified Metaheuristics
30. Applications of modified metaheuristics in engineering and design optimization
31. Applications of modified metaheuristics in finance and economics
32. Applications of modified metaheuristics in healthcare and medical diagnosis
33. Applications of modified metaheuristics in social sciences and humanities
34. Empirical Evaluation of Modified Metaheuristics
35. Experimental evaluation frameworks for modified metaheuristics
36. Performance evaluation measures for modified metaheuristics
37. Case studies on empirical evaluation of modified metaheuristics
38. Future Directions and Emerging Trends
39. Emerging trends in modifying metaheuristics
40. Future directions and challenges in modifying metaheuristics
41. Potential applications and impact of modified metaheuristics