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MATLAB: Computación metaheurística y bio-inspirada /

Por: Cuevas, Erik.
Colaborador(es): Fausto, Fernando [escritor] | Gálvez, Jorge [escritor] | Rodríguez, Alma [escritora].
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: Bogota: Alfaomega colombiana, 2021Descripción: xvii, 401 páginas: ilustraciones, gráficas, diagramas de flujo en blanco y negro 23 cm.ISBN: 9789587787009.Tema(s): Algoritmos | ProgramaciónClasificación CDD: 005.133
Contenidos:
Prólogo Capítulo 1. Optimización Capítulo 2. Algoritmo genético (GA) Capítulo 3. Algoritmo evolución diferencial (DE) Capítulo 4. Estrategias evolutivas Capítulo 5. Optimización por enjambre de partículas Capítulo 6. Colonia de abejas artificiales Capítulo 7. Optimización por colonia de hormigas Capítulo 8. Algoritmo Cuckoo Search (CS) Capítulo 9. Algoritmo de búsqueda de cuervos (CSA) Capítulo 10. Algoritmo de optimización de la polilla-flama Capítulo 11. Optimizador del lobo gris Capítulo 12. Algoritmo de búsqueda gravitacional Capítulo 13. Búsqueda de los estados de la materia Capítulo 14. Algoritmo del seno-coseno Índice analítico
Resumen: “Las aplicaciones de la optimización son numerosas. Cada proceso es factible de ser optimizado. No hay organización alguna que no involucre, en sus actividades, la solución de problemas de optimización. En general, muchas aplicaciones interesantes en las ciencias y la industria, pueden ser formuladas como procesos de optimización. Los algoritmos metaheurísticos y bio-inspirados son considerados herramientas genéricas de optimización, que pueden resolver problemas muy complejos caracterizados por contar un espacio de búsqueda demasiado grande. Los métodos de cómputo metaheurístico reducen el tamaño efectivo de este tipo de espacio, mediante el uso de estrategias efectivas de una manera más rápida y robusta. En comparación con otros algoritmos, las técnicas de cómputo metaheurísticas son más simples de diseñar e implementar. Este libro presenta enfoques para la solución de problemas de optimización, en particular para los esquemas de computación metaheurística, e incluye diferentes aspectos matemáticos de la teoría de optimización y de los operadores metaheurísticos. No es un texto meramente teórico, su contenido está relacionado con sus aspectos prácticos, de tal forma que se presentan los principios de diseño fundamentales, así como los operadores de los enfoques esenciales. Su contenido está basado enteramente en MATLAB, el estándar en programación científica e industrial, incluye algoritmos novedosos que no están disponibles en otros manuales. Además, los métodos de cómputo metaheurístico se exponen de manera comprensible para lectores con poco entrenamiento matemático, lo que convierte el libro en el manual perfecto para los estudiantes de licenciatura y grado universitarios.“
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Tipo de ítem Ubicación actual Colección Signatura Copia número Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libro Libro Biblioteca Central
General
Colección General 005.133 C965m (Navegar estantería) Ej. 1 En tránsito de Biblioteca Central a Biblioteca Especializada Sede C desde 26/10/2022 006420

Prólogo<br /> Capítulo 1. Optimización<br /> Capítulo 2. Algoritmo genético (GA)<br /> Capítulo 3. Algoritmo evolución diferencial (DE)<br /> Capítulo 4. Estrategias evolutivas<br /> Capítulo 5. Optimización por enjambre de partículas<br /> Capítulo 6. Colonia de abejas artificiales<br /> Capítulo 7. Optimización por colonia de hormigas<br /> Capítulo 8. Algoritmo Cuckoo Search (CS)<br /> Capítulo 9. Algoritmo de búsqueda de cuervos (CSA)<br /> Capítulo 10. Algoritmo de optimización de la polilla-flama<br /> Capítulo 11. Optimizador del lobo gris<br /> Capítulo 12. Algoritmo de búsqueda gravitacional<br /> Capítulo 13. Búsqueda de los estados de la materia<br /> Capítulo 14. Algoritmo del seno-coseno<br /> Índice analítico <br />

“Las aplicaciones de la optimización son numerosas. Cada proceso es factible de ser optimizado. No hay organización alguna que no involucre, en sus actividades, la solución de problemas de optimización. En general, muchas aplicaciones interesantes en las ciencias y la industria, pueden ser formuladas como procesos de optimización.<br /> <br /> Los algoritmos metaheurísticos y bio-inspirados son considerados herramientas genéricas de optimización, que pueden resolver problemas muy complejos caracterizados por contar un espacio de búsqueda demasiado grande. Los métodos de cómputo metaheurístico reducen el tamaño efectivo de este tipo de espacio, mediante el uso de estrategias efectivas de una manera más rápida y robusta. En comparación con otros algoritmos, las técnicas de cómputo metaheurísticas son más simples de diseñar e implementar.<br /> <br /> Este libro presenta enfoques para la solución de problemas de optimización, en particular para los esquemas de computación metaheurística, e incluye diferentes aspectos matemáticos de la teoría de optimización y de los operadores metaheurísticos. No es un texto meramente teórico, su contenido está relacionado con sus aspectos prácticos, de tal forma que se presentan los principios de diseño fundamentales, así como los operadores de los enfoques esenciales.<br /> <br /> Su contenido está basado enteramente en MATLAB, el estándar en programación científica e industrial, incluye algoritmos novedosos que no están disponibles en otros manuales. Además, los métodos de cómputo metaheurístico se exponen de manera comprensible para lectores con poco entrenamiento matemático, lo que convierte el libro en el manual perfecto para los estudiantes de licenciatura y grado universitarios.“<br />

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