Les algorithmes métaheuristiques modernes tels que l'optimisation de l'essaim de particules et la recherche de coucou commencent à démontrer leur puissance dans la gestion des problèmes d'optimisation difficiles et même des problèmes NP-durs. Ce livre examine et présente les algorithmes métaheuristiques de pointe inspirés de la nature pour l'optimisation globale, y compris les algorithmes de fourmis et d'abeilles, l'algorithme de chauve-souris, la recherche de coucou, l'évolution différentielle, l'algorithme de luciole, les algorithmes génétiques, la recherche d'harmonie, l'optimisation de l'essaim de particules, le recuit simulé et les machines vectorielles de soutien. Dans cette édition révisée, nous incluons également comment gérer les contraintes non linéaires. Des exemples travaillés avec implémentation ont été utilisés pour montrer le fonctionnement de chaque algorithme. Ce livre est donc un manuel idéal pour un cours de premier cycle et/ou d'études supérieures ainsi que pour l'auto-apprentissage. Comme certains algorithmes tels que la recherche de coucou et les algorithmes de luciole sont à la pointe de la recherche actuelle, ce livre peut également servir de référence pour les chercheurs.
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