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Recent Metaheuristics Algorithms for Parameter Identification

Recent Metaheuristics Algorithms for Parameter Identification
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-030-28916-4
Name Cuevas, Erik ¬[VerfasserIn]¬
Gálvez, Jorge ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Gálvez, Jorge ¬[VerfasserIn]¬
Name Avalos, Omar ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Recent Metaheuristics Algorithms for Parameter Identification
Auflage 1st ed. 2020
Verlagsort Cham
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2020
2020
Umfang 1 Online-Ressource (XIV, 297 p)
Reihe Studies in Computational Intelligence ; 854
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-28916-4
ISBN ISBN 978-3-030-28917-1
Klassifikation COM004000
UYQ
*90-02
93-02
90C59
93E12
UYQ
TEC009000
006.3
Q342
Kurzbeschreibung Introduction to optimization and metaheuristic methods -- Optimization techniques in parameters setting for Induction Motor -- An enhanced crow search algorithm applied to energy approaches -- Comparison of solar cells parameters estimation using several optimization algorithms -- Gravitational search algorithm for non-linear system identification using ANFIS-Hammerstein approach -- Fuzzy Logic Based Optimization Algorithm -- Neighborhood Based Optimization Algorithm -- Knowledge-Based Optimization Algorithm
2. Kurzbeschreibung This book presents new, alternative metaheuristic developments that have proved to be effective in various complex problems to help researchers, lecturers, engineers, and practitioners solve their own optimization problems. It also bridges the gap between recent metaheuristic techniques and interesting identification system methods that benefit from the convenience of metaheuristic schemes by explaining basic ideas of the proposed applications in ways that can be understood by readers new to these fields. As such it is a valuable resource for energy practitioners who are not researchers in metaheuristics. In addition, it offers members of the metaheuristic community insights into how system identification and energy problems can be translated into optimization tasks
SWB-Titel-Idn 1678681326
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-28917-1
Internetseite / Link Resolving-System
Siehe auch Inhaltstext
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