Fireworks Algorithm : A Novel Swarm Intelligence Optimization Method
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2015
- Tapa dura
- Usado
Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Usado - Excelente
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Zustand: Sehr gut | Seiten: 364 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book is devoted to the state-of-the-art in all aspects of fireworks algorithm (FWA), with particular emphasis on the efficient improved versions of FWA. It describes the most substantial theoretical analysis including basic principle and implementation of FWA and modeling and theoretical analysis of FWA. It covers exhaustively the key recent significant research into the improvements of FWA so far. In addition, the book describes a few advanced topics in the research of FWA, including multi-objective optimization (MOO), discrete FWA (DFWA) for combinatorial optimization, and GPU-based FWA for parallel implementation. In sequels, several successful applications of FWA on non-negative matrix factorization (NMF), text clustering, pattern recognition, and seismic inversion problem, and swarm robotics, are illustrated in details, which might shed new light on more real-world applications in future. Addressing a multidisciplinary topic, it will appeal to researchers and professionals in the areas of metahuristics, swarm intelligence, evolutionary computation, complex optimization solving, etc.…
N° de ref. del artículo 25301737/12
- Título
- Fireworks Algorithm : A Novel Swarm Intelligence Optimization Method
- Autor
- Tan, Ying
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Sehr gut
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3662463520
- ISBN 13
- 9783662463529
- Catálogos de vendedores
- Bücher
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De la contraportada
This book is devoted to the state-of-the-art in all aspects of fireworks algorithm (FWA), with particular emphasis on the efficient improved versions of FWA. It describes the most substantial theoretical analysis including basic principle and implementation of FWA and modelling and theoretical analysis of FWA. It covers exhaustively the key recent significant research into the improvements of FWA so far. In addition, the book describes a few advanced topics in the research of FWA, including multi-objective optimization (MOO), discrete FWA (DFWA) for combinatorial optimization, and GPU-based FWA for parallel implementation. In sequels, several successful applications of FWA on non-negative matrix factorization (NMF), text clustering, pattern recognition, and seismic inversion problem, and swarm robotics, are illustrated in details, which might shed new light on more real-world applications in future. Addressing a multidisciplinary topic, it will appeal to researchers and professionals in the areas of metaheuristics, swarm intelligence, evolutionary computation, complex optimization solving, etc.
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