Чтение online
Недоступно
Рейтинг издания
Поделиться:

Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой. Учебное пособие

Издательство:
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
Авторы:
Карпенко А.П.
Год издания:
2017
ISBN:
978-5-7038-4634-6
Тип издания:
учебное пособие
Гриф:
УМО
DOI:

Об издании

Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных стохастических популяционных алгоритмов решения однокритериальной задачи оптимизации. Рассмотрены методы повышения эффективности этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с однокритериальной рассматривается задача многокритериальной оптимизации и популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распараллеливания указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения тестовых и практически значимых задач оптимизации. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника». Может быть полезно для всех студентов, изучающих курс «Методы оптимизации» и близкие по тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспирантов и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и программы оптимизации.

Библиографическая запись

Карпенко, А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой : учебное пособие / А. П. Карпенко. — 2-е изд. — Москва : Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, 2017. — 448 c. — ISBN 978-5-7038-4634-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/93895.html (дата обращения: 20.04.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей

РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ

Этот сайт использует «cookies». Условия использования «cookies» см. в Пользовательском соглашении. Также сайт использует инструменты для сбора технических данных касательно посетителей с целью получения маркетинговой и статистической информации. Условия обработки данных посетителей сайта см. в Политике конфиденциальности. В случае несогласия с обработкой данных, просим покинуть сайт Принять условия