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Applied Nature-Inspired Computing: Algorithms and Case Studies

EBOOK IN LINGUA STRANIERA

Applied Nature-Inspired Computing: Algorithms and Case Studies

Springer, 2019

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Descrizione

This book presents a cutting-edge research procedure in the Nature-Inspired Computing (NIC) domain and its connections with computational intelligence areas in real-world engineering applications. It introduces readers to a broad range of algorithms, such as genetic algorithms, particle swarm optimization, the firefly algorithm, flower pollination algorithm, collision-based optimization algorithm, bat algorithm, ant colony optimization, and multi-agent systems. In turn, it provides an overview of meta-heuristic algorithms, comparing the advantages and disadvantages of each. Moreover, the book provides a brief outline of the integration of nature-inspired computing techniques and various computational intelligence paradigms, and highlights nature-inspired computing techniques in a range of applications, including: evolutionary robotics, sports training planning, assessment of water distribution systems, flood simulation and forecasting, traffic control, gene expression analysis, antenna array design, and scheduling/dynamic resource management.

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Dettagli

Curatore:

Siddhartha Bhattacharyya, Nilanjan Dey, Amira S. Ashour

Anno edizione:

2019

Editore:

Springer

Formato:

EPUB3 con Adobe DRM

Lingua:

Inglese

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9789811392634

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Formato:

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