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Handbook of Nature-inspired Optimization Algorithms - the State of the Art: Solving Single Objective Bound-constrained Real-parameter Numerical Optimization Problems (1) - Couverture rigide
Synopsis
Chaotic-SCA Salp Swarm Algorithm Enhanced with Opposition Based Learning: Application to Decrease Carbon Footprint in Patient Flow.- Design and Performance Evaluation of Objective Functions Based on Various Measures of Fuzzy Entropies for Image Segmentation using Grey Wolf Optimization.- Improved Artificial Bee Colony Algorithm with Adaptive Pursuit Based Strategy Selection.- Beetle Antennae Search Algorithm for the Motion Planning of Industrial Manipulator.- Solving Optimal Power Flow with Considering Placement of TCSC and FACTS Cost Using Cuckoo Search Algorithm.
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art (eng)
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art: Volume I: Solving Single Objective Bound-Constrained Real-Parameter ... in Systems, Decision and Control, 212)
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art
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Springer International Publishing Sep 2022, 2022
ISBN 10 : 3031075110
ISBN 13 : 9783031075117
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The introduction of nature-inspired optimization algorithms (NIOAs), over the past three decades, helped solve nonlinear, high-dimensional, and complex computational optimization problems. NIOAs have been originally developed to overcome the challenges of global optimization problems such as nonlinearity, non-convexity, non-continuity, non-differentiability, and/or multimodality which traditional numerical optimization techniques had difficulties solving.The main objective for this book is to make available a self-contained collection of modern research addressing the general bound-constrained optimization problems in many real-world applications using nature-inspired optimization algorithms. This book is suitable for a graduate class on optimization, but will also be useful for interested senior students working on their research projects. 292 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783031075117
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art
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Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
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ISBN 13 : 9783031075117
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The introduction of nature-inspired optimization algorithms (NIOAs), over the past three decades, helped solve nonlinear, high-dimensional, and complex computational optimization problems. NIOAs have been originally developed to overcome the challenges o. N° de réf. du vendeur 585900177
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Handbook Of Nature-inspired Optimization
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art: Volume I: Solving Single Objective Bound-Constrained Real-Parameter . (Studies in Systems, Decision and Control)
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art
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Springer, Springer Sep 2022, 2022
ISBN 10 : 3031075110
ISBN 13 : 9783031075117
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The introduction of nature-inspired optimization algorithms (NIOAs), over the past three decades, helped solve nonlinear, high-dimensional, and complex computational optimization problems. NIOAs have been originally developed to overcome the challenges of global optimization problems such as nonlinearity, non-convexity, non-continuity, non-differentiability, and/or multimodality which traditional numerical optimization techniques had difficulties solving.The main objective for this book is to make available a self-contained collection of modern research addressing the general bound-constrained optimization problems in many real-world applications using nature-inspired optimization algorithms. This book is suitable for a graduate class on optimization, but will also be useful for interested senior students working on their research projects.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 292 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783031075117
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art: Volume I: Solving Single Objective Bound-Constrained Real-Parameter . (Studies in Systems, Decision and Control)
impression à la demandeVendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art : Volume I: Solving Single Objective Bound-Constrained Real-Parameter Numerical Optimization Problems
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The introduction of nature-inspired optimization algorithms (NIOAs), over the past three decades, helped solve nonlinear, high-dimensional, and complex computational optimization problems. NIOAs have been originally developed to overcome the challenges of global optimization problems such as nonlinearity, non-convexity, non-continuity, non-differentiability, and/or multimodality which traditional numerical optimization techniques had difficulties solving.The main objective for this book is to make available a self-contained collection of modern research addressing the general bound-constrained optimization problems in many real-world applications using nature-inspired optimization algorithms. This book is suitable for a graduate class on optimization, but will also be useful for interested senior students working on their research projects. N° de réf. du vendeur 9783031075117
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Handbook of Nature-Inspired Optimization Algorithms: The State of the Art : Volume I: Solving Single Objective Bound-Constrained Real-Parameter Numerical Optimization Problems
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Palgrave Macmillan, 2022
ISBN 10 : 3031075110
ISBN 13 : 9783031075117
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Etat : Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 292 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The introduction of nature-inspired optimization algorithms (NIOAs), over the past three decades, helped solve nonlinear, high-dimensional, and complex computational optimization problems. NIOAs have been originally developed to overcome the challenges of global optimization problems such as nonlinearity, non-convexity, non-continuity, non-differentiability, and/or multimodality which traditional numerical optimization techniques had difficulties solving.The main objective for this book is to make available a self-contained collection of modern research addressing the general bound-constrained optimization problems in many real-world applications using nature-inspired optimization algorithms. This book is suitable for a graduate class on optimization, but will also be useful for interested senior students working on their research projects. N° de réf. du vendeur 40274856/1
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