Ant Colony Optimization and Constraint Programming
Idioma: inglés
Editorial: Wiley Mai 2010, 2010
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Ant colony optimization is a metaheuristic which has been successfully applied to a wide range of combinatorial optimization problems. The author describes this metaheuristic and studies its efficiency for solving some hard combinatorial problems, with a specific focus on constraint programming. The text is organized into three parts.The first part introduces constraint programming, which provides high level features to declaratively model problems by means of constraints. It describes the main existing approaches for solving constraint satisfaction problems, including complete tree search approaches and metaheuristics, and shows how they can be integrated within constraint programming languages.The second part describes the ant colony optimization metaheuristic and illustrates its capabilities on different constraint satisfaction problems.The third part shows how the ant colony may be integrated within a constraint programming language, thus combining the expressive power of constraint programming languages, to describe problems in a declarative way, and the solving power of ant colony optimization to efficiently solve these problems.…
N° de ref. del artículo 9781848211308
- Título
- Ant Colony Optimization and Constraint Programming
- Autor
- Christine Solnon
- Editorial
- Wiley Mai 2010
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1848211309
- ISBN 13
- 9781848211308
- Peso del artículo
- 499 gramos
- Dimensiones
- 234x155x20 mm
The first part introduces constraint programming, which provides high level features to declaratively model problems by means of constraints. It describes the main existing approaches for solving constraint satisfaction problems, including complete tree search approaches and metaheuristics, and shows how they can be integrated within constraint programming languages.
The second part describes the ant colony optimization metaheuristic and illustrates its capabilities on different constraint satisfaction problems.
The third part shows how the ant colony may be integrated within a constraint programming language, thus combining the expressive power of constraint programming languages, to describe problems in a declarative way, and the solving power of ant colony optimization to efficiently solve these problems.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Christine Solnon is Associate Professor at the University of Lyon 1 and a member of the LIRIS laboratory. She is Vice- President of the AFPC; the French association for constraint programming.
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