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Optimierungsmethoden: Einfhrung in die klassischen, naturanalogen und neuronale [Paperback]

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  • Category: Books (Computers)
  • Author:  Hollstein, Ralf
  • Author:  Hollstein, Ralf
  • ISBN-10:  365839854X
  • ISBN-10:  365839854X
  • ISBN-13:  9783658398545
  • ISBN-13:  9783658398545
  • Publisher:  Springer Vieweg
  • Publisher:  Springer Vieweg
  • Binding:  Paperback
  • Binding:  Paperback
  • Pub Date:  01-Jul-2023
  • Pub Date:  01-Jul-2023
  • SKU:  365839854X-11-SPRI
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  • Pages:  407
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  • Item ID: 106790242
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Das Buch gibt eine breite ?bersicht ?ber die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erl?utert und mit ?ber 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur L?sung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolution?re Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einf?hrung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.Klassen von Optimierungsproblemen.- Klassische Optimierungsmethoden.- Naturanaloge Optimierungen.- Optimierung von neuronalen Netzen.- Neuronale kombinatorische Optimierung . Prof. Dr. Ralf Hollstein lehrte an der Universit?t Paderborn und bis zu seiner Emeritierung an der TH Bingen im Bereich Mathematik und Computational Intelligence.
Das Buch gibt eine breite ?bersicht ?ber die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erl?utert und mit ?ber 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur L?sung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolution?re Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einf?hrung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.

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