Intelligent Optimization
Autor Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng, Shengxiang Yangen Limba Engleză Paperback – 11 iul 2024
Ecosistemul central al acestei lucrări gravitează în jurul platformei OFEC (Open-source Framework for Evolutionary Computation), un instrument esențial pe care autorii îl propun pentru implementarea, vizualizarea și testarea comparativă a algoritmilor. Intelligent Optimization se distinge printr-o abordare riguros structurată, care facilitează tranziția de la fundamentul matematic la mecanismele complexe ale computației evolutive. Subliniem modul în care textul depășește simpla teorie, oferind pseudo-cod detaliat și diagrame care explică funcționarea internă a algoritmilor de optimizare.
Pe linia practică a volumului Optimization Techniques and Applications with Examples de Xin She Yang, acest manual păstrează rigoarea matematică, dar pune un accent mult mai puternic pe scenariile de optimizare în condiții de incertitudine și pe dinamica sistemelor reale. Reținem organizarea progresivă a capitolelor: după stabilirea fundamentelor în primele secțiuni, volumul explorează echilibrul dintre explorare și exploatare, trecând apoi spre nișe specializate precum optimizarea multi-modală și cea de mare scală (Large-scale Global Optimization). Spre deosebire de alte cursuri teoretice, aici găsim un capitol final dedicat aplicațiilor în logistică și inginerie, validând astfel utilitatea algoritmilor prezentați.
Ne-a atras atenția includerea unor subiecte de frontieră, cum este optimizarea robustă și cea pentru funcții costisitoare computațional (expensive optimization), elemente vitale pentru cercetătorii care lucrează cu modele de simulare complexe. Structura cărții, de la algoritmi canonici la politici de control, o transformă într-o resursă tehnică completă pentru studiul inteligenței artificiale contemporane.
Preț: 392.47 lei
Preț vechi: 490.59 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 27 mai-10 iunie
Livrare express 13-19 mai pentru 38.15 lei
Specificații
ISBN-10: 9819732859
Pagini: 388
Ilustrații: XXIII, 361 p. 152 illus., 63 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 21 mm
Greutate: 0.59 kg
Ediția:2024
Editura: Springer
Locul publicării:Singapore, Singapore
V-ar putea interesa
-
Introduction to Optimum DesignJasbir Singh Arora-33%Preț: 675.02 lei1009.09 lei -
The ScoreC. Thi NguyenPreț: 183.90 lei -
Algorithms for OptimizationMykel J. Kochenderfer-27%Preț: 607.64 lei832.36 lei -
Evolutionary Computing in Advanced ManufacturingManoj Tiwari-5%Preț: 903.62 lei951.18 lei -
-20%Preț: 1203.11 lei1503.88 lei -
You Should Test ThatChris GowardPreț: 198.02 lei -
-20%Preț: 1049.82 lei1312.26 lei -
The Essential Book of AIAnne Rooney-20%Preț: 71.24 lei89.04 lei -
Optimization and Robotic ApplicationsTurgut Ozseven-25%Preț: 872.03 lei1170.37 lei -
Optimization AlgorithmsAlaa Khamis-20%Preț: 377.84 lei472.31 lei -
Intelligent Computing and OptimizationPandian Vasant-20%Preț: 1222.29 lei1527.86 lei -
Optimization in Industrial EngineeringErik CuevasPreț: 441.45 lei -
Handbook of HeuristicsRafael Martí-24%Preț: 5416.80 lei7127.37 lei -
Nature-Inspired Computation in EngineeringXin She Yang-20%Preț: 486.73 lei608.42 lei -
Intelligent Analysis of Optical ImagesZhengjun Liu-18%Preț: 867.54 lei1057.97 lei -
-18%Preț: 1191.98 lei1453.63 lei -
-20%Preț: 1127.28 lei1409.10 lei -
Optimization Methods and AlgorithmsAnand J. Kulkarni-15%Preț: 559.55 lei658.30 lei -
-20%Preț: 1117.59 lei1396.99 lei -
-18%Preț: 1184.25 lei1444.21 lei
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte studenților și inginerilor care au nevoie de o punte solidă între algoritmii teoretici și implementarea lor software. Cititorul câștigă acces la metodologia OFEC, învățând nu doar cum funcționează optimizarea inteligentă, ci și cum să o aplice riguros în proiecte de logistică sau inginerie, beneficiind de un suport vizual și algoritmic de excepție.
Despre autor
Changhe Li, alături de coautorii săi Shoufei Han, Sanyou Zeng și Shengxiang Yang, formează o echipă de experți recunoscuți în domeniul computației evolutive și al inteligenței artificiale. Contribuția lor colectivă se concentrează pe dezvoltarea de soluții algoritmice pentru probleme complexe de optimizare. În timp ce alte lucrări ale autorilor, precum Thermodynamic Mechanism of MQL Grinding with Nano Bio-lubricant, explorează aplicații fizice și termodinamice specifice, Intelligent Optimization reprezintă sinteza expertizei lor în algoritmi fundamentali și cadre de lucru (framework-uri) open-source, fiind o lucrare de referință publicată la editura Springer.
Descriere scurtă
Designed to be approachable and inclusive, this textbook equips readers with the essential mathematical background necessary for understanding intelligent optimization. It employs an accessible writing style, complemented by extensive pseudo-code and diagrams that vividly illustrate the mechanisms, principles, and algorithms of optimization. With a focus on practicality, this textbook provides diverse real-world application examples spanning engineering, games, logistics, and other domains, enabling readers to confidently apply intelligent techniques to actual optimization problems.
Recognizing the importance of hands-on experience, the textbook introduces the Open-source Framework for Evolutionary Computation platform (OFEC) as a user-friendly tool. This platform serves as a comprehensive toolkit for implementing, evaluating, visualizing, and benchmarking various optimization algorithms. The book guides readers on maximizing the utility of OFEC for conducting experiments and analyses in the field of evolutionary computation, facilitating a deeper understanding of intelligent optimization through practical application.
Cuprins
Notă biografică
Shoufei Han received the B.S. degree in computer science from Hefei University, Hefei, China, in2012, the M.S. degree in computer science from Shenyang Aerospace University, Shenyang, China, in 2018, and the Ph.D. degree in computer science with the Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China, in 2022. He is an Associate Professor with the School of Artificial Intelligence, Anhui University of Sciences &Technology. His current research interests include machine learning, intelligent optimization algorithms, feature selection, data mining and evolutionary computation.
Sanyou Zeng received the M.Sc. degree in mathematics from Hunan University, Changsha, China, in 1995, and the Ph.D. degree in computer science from Wuhan University, Wuhan, China, in 2002. He has been a Professor with the China University of Geosciences, Wuhan, since 2004. His current research interests include evolutionary computation with machine learning for solving problems with constraints, multiobjective, dynamic environments, and expensive costs, especially antenna design problem.
Shengxiang Yang received the Ph.D. degree from Northeastern University, Shenyang, China, in 1999. He is currently a Professor of Computational Intelligence and the Deputy Director of the Institute of Artificial Intelligence, School of Computer Science and Informatics, De Montfort University, Leicester, U.K. He has over 380 publications with an H-index of 65 according to Google Scholar. His current research interests include evolutionary computation, swarm intelligence, artificial neural networks, data mining and data stream mining, and relevant real-world applications. Prof. Yang serves as an Associate Editor/Editorial Board Member for a number of international journals, such as the IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Cybernetics, Information Sciences, and CAAI Transactions on Intelligence Technology.