Cohort Intelligence: A Socio-inspired Optimization Method / Kulkarni, Anand Jayant  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Cohort Intelligence: A Socio-inspired Optimization Method Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kulkarni, Anand Jayant, ; Krishnasamy, Ganesh, ; Abraham, Ajith, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XI, 134 p. 29 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-44254-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: Este volumen analiza los principios subyacentes y el análisis de los diferentes conceptos asociados con una herramienta de optimización emergente de inspiración social denominada Cohort Intelligence (CI). Los algoritmos de CI se han codificado en Matlab y están disponibles gratuitamente desde el enlace que se proporciona dentro del libro. El libro demuestra la capacidad de la metodología de CI para resolver problemas combinatorios como el problema del viajante y el problema de la mochila, además de aplicaciones del mundo real en los sectores de atención médica, inventario, optimización de la cadena de suministro y transporte transfronterizo. La capacidad inherente de manejar restricciones basadas en la distribución de probabilidad también se revela y demuestra utilizando estos problemas. . Nota de contenido: Introduction To Optimization -- Socio-Inspired Optimization Using Cohort Intelligence -- Cohort Intelligence For Constrained Test Problems -- Modified Cohort Intelligence For Solving Machine Learning Problems -- Solution To 0-1 Knapsack Problem Using Cohort Intelligence Algorithm -- Cohort Intelligence For Solving Travelling Salesman Problems -- Solution To A New Variant Of The Assignment Problem Using Cohort Intelligence Algorithm -- Solution To Sea Cargo Mix (Scm) Problem Using Cohort Intelligence Algorithm -- Solution To The Selection Of Cross-Border Shippers (Scbs) Problem -- Conclusions And Future Directions. Tipo de medio : Computadora Summary : This Volume discusses the underlying principles and analysis of the different concepts associated with an emerging socio-inspired optimization tool referred to as Cohort Intelligence (CI). CI algorithms have been coded in Matlab and are freely available from the link provided inside the book. The book demonstrates the ability of CI methodology for solving combinatorial problems such as Traveling Salesman Problem and Knapsack Problem in addition to real world applications from the healthcare, inventory, supply chain optimization and Cross-Border transportation. The inherent ability of handling constraints based on probability distribution is also revealed and proved using these problems. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Cohort Intelligence: A Socio-inspired Optimization Method [documento electrónico] / Kulkarni, Anand Jayant, ; Krishnasamy, Ganesh, ; Abraham, Ajith,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XI, 134 p. 29 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-44254-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: Este volumen analiza los principios subyacentes y el análisis de los diferentes conceptos asociados con una herramienta de optimización emergente de inspiración social denominada Cohort Intelligence (CI). Los algoritmos de CI se han codificado en Matlab y están disponibles gratuitamente desde el enlace que se proporciona dentro del libro. El libro demuestra la capacidad de la metodología de CI para resolver problemas combinatorios como el problema del viajante y el problema de la mochila, además de aplicaciones del mundo real en los sectores de atención médica, inventario, optimización de la cadena de suministro y transporte transfronterizo. La capacidad inherente de manejar restricciones basadas en la distribución de probabilidad también se revela y demuestra utilizando estos problemas. . Nota de contenido: Introduction To Optimization -- Socio-Inspired Optimization Using Cohort Intelligence -- Cohort Intelligence For Constrained Test Problems -- Modified Cohort Intelligence For Solving Machine Learning Problems -- Solution To 0-1 Knapsack Problem Using Cohort Intelligence Algorithm -- Cohort Intelligence For Solving Travelling Salesman Problems -- Solution To A New Variant Of The Assignment Problem Using Cohort Intelligence Algorithm -- Solution To Sea Cargo Mix (Scm) Problem Using Cohort Intelligence Algorithm -- Solution To The Selection Of Cross-Border Shippers (Scbs) Problem -- Conclusions And Future Directions. Tipo de medio : Computadora Summary : This Volume discusses the underlying principles and analysis of the different concepts associated with an emerging socio-inspired optimization tool referred to as Cohort Intelligence (CI). CI algorithms have been coded in Matlab and are freely available from the link provided inside the book. The book demonstrates the ability of CI methodology for solving combinatorial problems such as Traveling Salesman Problem and Knapsack Problem in addition to real world applications from the healthcare, inventory, supply chain optimization and Cross-Border transportation. The inherent ability of handling constraints based on probability distribution is also revealed and proved using these problems. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Constraint Handling in Metaheuristics and Applications / Kulkarni, Anand J. ; Mezura-Montes, Efrén ; Wang, Yong ; Gandomi, Amir H. ; Krishnasamy, Ganesh  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Constraint Handling in Metaheuristics and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kulkarni, Anand J., ; Mezura-Montes, Efrén, ; Wang, Yong, ; Gandomi, Amir H., ; Krishnasamy, Ganesh, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXIX, 315 p. 79 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-336-710-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial  Modelos matemáticos  Inteligencia Computacional  Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro tiene como objetivo discutir los principios centrales y subyacentes y el análisis de los diferentes enfoques de manejo de restricciones. El énfasis principal del libro es proporcionar una literatura enriquecida sobre el modelado matemático de la prueba, así como problemas del mundo real con restricciones, y un mayor desarrollo de técnicas generalizadas de manejo de restricciones. Estas técnicas pueden incorporarse en metaheurísticas adecuadas que proporcionen una solución sólida y optimizada a los problemas y aplicaciones que se abordan. El libro comprende contribuciones originales con el objetivo de desarrollar y discutir enfoques/técnicas de manejo de restricciones generalizadas para las metaheurísticas y/o las aplicaciones que se abordan. En el libro se analizan una variedad de técnicas novedosas, así como modificadas e hibridadas. El nivel conceptual y matemático de todos los capítulos está al alcance de los científicos, así como de los estudiantes de pregrado y posgrado de las ramas de ingeniería e informática. Se anima al lector a tener conocimientos básicos de probabilidad y análisis y optimización matemáticos. El libro también proporciona una revisión crítica de los enfoques contemporáneos de manejo de restricciones. Las contribuciones del libro pueden ayudar aún más a explorar nuevas vías que conduzcan a debates de investigación multidisciplinarios. Este libro es una referencia completa para ingenieros, científicos y estudiantes que estudian o trabajan en el campo de la optimización, la inteligencia artificial (IA) o la inteligencia computacional. . Nota de contenido: 1. The Find-Fix-Finish-Exploit-Analyze (F3EA) meta-heuristic algorithm with an extended constraint handling technique for constrained optimization and engineering design -- An improved Cohort Intelligence with Panoptic Learning Behavior for solving constrained problems -- Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms for Constraint Handling: Challenges, Issues and Research Perspective. Tipo de medio : Computadora Summary : This book aims to discuss the core and underlying principles and analysis of the different constraint handling approaches. The main emphasis of the book is on providing an enriched literature on mathematical modelling of the test as well as real-world problems with constraints, and further development of generalized constraint handling techniques. These techniques may be incorporated in suitable metaheuristics providing a solid optimized solution to the problems and applications being addressed. The book comprises original contributions with an aim to develop and discuss generalized constraint handling approaches/techniques for the metaheuristics and/or the applications being addressed. A variety of novel as well as modified and hybridized techniques have been discussed in the book. The conceptual as well as the mathematical level in all the chapters is well within the grasp of the scientists as well as the undergraduate and graduate students from the engineering and computer science streams. The reader is encouraged to have basic knowledge of probability and mathematical analysis and optimization. The book also provides critical review of the contemporary constraint handling approaches. The contributions of the book may further help to explore new avenues leading towards multidisciplinary research discussions. This book is a complete reference for engineers, scientists, and students studying/working in the optimization, artificial intelligence (AI), or computational intelligence arena. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Constraint Handling in Metaheuristics and Applications [documento electrónico] / Kulkarni, Anand J., ; Mezura-Montes, Efrén, ; Wang, Yong, ; Gandomi, Amir H., ; Krishnasamy, Ganesh,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - XXIX, 315 p. 79 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-336-710-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial  Modelos matemáticos  Inteligencia Computacional  Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro tiene como objetivo discutir los principios centrales y subyacentes y el análisis de los diferentes enfoques de manejo de restricciones. El énfasis principal del libro es proporcionar una literatura enriquecida sobre el modelado matemático de la prueba, así como problemas del mundo real con restricciones, y un mayor desarrollo de técnicas generalizadas de manejo de restricciones. Estas técnicas pueden incorporarse en metaheurísticas adecuadas que proporcionen una solución sólida y optimizada a los problemas y aplicaciones que se abordan. El libro comprende contribuciones originales con el objetivo de desarrollar y discutir enfoques/técnicas de manejo de restricciones generalizadas para las metaheurísticas y/o las aplicaciones que se abordan. En el libro se analizan una variedad de técnicas novedosas, así como modificadas e hibridadas. El nivel conceptual y matemático de todos los capítulos está al alcance de los científicos, así como de los estudiantes de pregrado y posgrado de las ramas de ingeniería e informática. Se anima al lector a tener conocimientos básicos de probabilidad y análisis y optimización matemáticos. El libro también proporciona una revisión crítica de los enfoques contemporáneos de manejo de restricciones. Las contribuciones del libro pueden ayudar aún más a explorar nuevas vías que conduzcan a debates de investigación multidisciplinarios. Este libro es una referencia completa para ingenieros, científicos y estudiantes que estudian o trabajan en el campo de la optimización, la inteligencia artificial (IA) o la inteligencia computacional. . Nota de contenido: 1. The Find-Fix-Finish-Exploit-Analyze (F3EA) meta-heuristic algorithm with an extended constraint handling technique for constrained optimization and engineering design -- An improved Cohort Intelligence with Panoptic Learning Behavior for solving constrained problems -- Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms for Constraint Handling: Challenges, Issues and Research Perspective. Tipo de medio : Computadora Summary : This book aims to discuss the core and underlying principles and analysis of the different constraint handling approaches. The main emphasis of the book is on providing an enriched literature on mathematical modelling of the test as well as real-world problems with constraints, and further development of generalized constraint handling techniques. These techniques may be incorporated in suitable metaheuristics providing a solid optimized solution to the problems and applications being addressed. The book comprises original contributions with an aim to develop and discuss generalized constraint handling approaches/techniques for the metaheuristics and/or the applications being addressed. A variety of novel as well as modified and hybridized techniques have been discussed in the book. The conceptual as well as the mathematical level in all the chapters is well within the grasp of the scientists as well as the undergraduate and graduate students from the engineering and computer science streams. The reader is encouraged to have basic knowledge of probability and mathematical analysis and optimization. The book also provides critical review of the contemporary constraint handling approaches. The contributions of the book may further help to explore new avenues leading towards multidisciplinary research discussions. This book is a complete reference for engineers, scientists, and students studying/working in the optimization, artificial intelligence (AI), or computational intelligence arena. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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