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Bioinspired Heuristics for Optimization

Bioinspired Heuristics for Optimization
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-319-95103-4
978-3-319-95105-8
Name Talbi, El-Ghazali ¬[HerausgeberIn]¬
Nakib, Amir ¬[HerausgeberIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Nakib, Amir ¬[HerausgeberIn]¬
T I T E L Bioinspired Heuristics for Optimization
Verlagsort Cham
Verlag Springer International Publishing
Erscheinungsjahr 2019
2019
Umfang Online-Ressource (VIII, 314 p. 97 illus., 52 illus. in color, online resource)
Reihe Studies in Computational Intelligence ; 774
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-319-95103-4
Printed editionISBN: 978-3-319-95103-4
Printed editionISBN: 978-3-319-95105-8
ISBN ISBN 978-3-319-95104-1
Klassifikation COM004000
UYQ
COM004000
UYQ
*90-06
90C59
00B25
UYQ
TEC009000
006.3
Q342
Kurzbeschreibung This book presents recent research on bioinspired heuristics for optimization. Learning- based and black-box optimization exhibit some properties of intrinsic parallelization, and can be used for various optimizations problems. Featuring the most relevant work presented at the 6th International Conference on Metaheuristics and Nature Inspired Computing, held at Marrakech (Morocco) from 27th to 31st October 2016, the book presents solutions, methods, algorithms, case studies, and software. It is a valuable resource for research academics and industrial practitioners
2. Kurzbeschreibung Possibilistic Framework for Multi-objective Optimization under Uncertainty -- Solving the Uncapacitated Single Allocation p-Hub Median Problem on GPU. Phase Equilibrium Description of a Supercritical Extraction System using Metaheuristic Optimization Algorithms -- Intrusion Detection System based on a behavioral approach -- A new hybrid method to solve the multi-objective optimization problem for a composite hat-stiffened panel -- Storage yard management: modelling and solving -- Multi-capacitated location problem : A new resolution method combining exact and heuristic approaches based on set partitioning -- Application of genetic algorithm for solving bilevel linear programming problems -- Adapted Bin-Packing algorithm for the yard optimization problem -- Hidden Markov Model classifier for the adaptive ACS-TSP pheromone parameters
SWB-Titel-Idn 510622453
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-319-95104-1
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
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