Título :	Nature-Inspired Computing and Optimization : Theory and Applications
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Patnaik, Srikanta, ; Yang, Xin-She, ; Nakamatsu, Kazumi,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	XXI, 494 p. 191 ilustraciones, 43 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-50920-4
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Optimización matemática  Inteligencia artificial  Simulación por ordenador  Gestión industrial  Mejoramiento  Modelado por computadora
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	El libro ofrece a los lectores una instantánea de los últimos avances en el campo de la informática inspirada en la naturaleza y su aplicación en la optimización. El enfoque está principalmente orientado a la práctica: cada técnica o algoritmo bioinspirado se presenta junto con una de sus posibles aplicaciones. Las aplicaciones cubren una amplia gama de problemas de optimización del mundo real: desde selección de funciones y mejora de imágenes hasta programación y gestión dinámica de recursos, desde redes de sensores inalámbricos y diagnóstico de redes de cableado hasta planificación de entrenamiento deportivo y expresión genética, desde control de topología y filtros morfológicos hasta comidas nutricionales. diseño y diseño de conjunto de antenas. Hay algunos capítulos teóricos que comparan diferentes técnicas existentes, exploran las ventajas de la computación inspirada en la naturaleza sobre otros métodos e investigan el tiempo de mezcla de los algoritmos genéticos. El libro también presenta una amplia gama de algoritmos, incluida la optimización de colonias de hormigas, el algoritmo de murciélagos, los algoritmos genéticos, el algoritmo de optimización basado en colisiones, el algoritmo de polinización de flores, los sistemas multiagente y la optimización de enjambres de partículas. Este oportuno libro pretende ser una guía de referencia orientada a la práctica para estudiantes, investigadores y profesionales.
Nota de contenido:	From the content: The Nature of Nature: Why Nature Inspired Algorithms Work -- Improved Bat Algorithm in Noise-Free and Noisy Environments -- Multi-objective Ant Colony Optimisation in Wireless Sensor Networks.le.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Nature-Inspired Computing and Optimization : Theory and Applications [documento electrónico] / Patnaik, Srikanta, ; Yang, Xin-She, ; Nakamatsu, Kazumi,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXI, 494 p. 191 ilustraciones, 43 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-50920-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Optimización matemática  Inteligencia artificial  Simulación por ordenador  Gestión industrial  Mejoramiento  Modelado por computadora
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	El libro ofrece a los lectores una instantánea de los últimos avances en el campo de la informática inspirada en la naturaleza y su aplicación en la optimización. El enfoque está principalmente orientado a la práctica: cada técnica o algoritmo bioinspirado se presenta junto con una de sus posibles aplicaciones. Las aplicaciones cubren una amplia gama de problemas de optimización del mundo real: desde selección de funciones y mejora de imágenes hasta programación y gestión dinámica de recursos, desde redes de sensores inalámbricos y diagnóstico de redes de cableado hasta planificación de entrenamiento deportivo y expresión genética, desde control de topología y filtros morfológicos hasta comidas nutricionales. diseño y diseño de conjunto de antenas. Hay algunos capítulos teóricos que comparan diferentes técnicas existentes, exploran las ventajas de la computación inspirada en la naturaleza sobre otros métodos e investigan el tiempo de mezcla de los algoritmos genéticos. El libro también presenta una amplia gama de algoritmos, incluida la optimización de colonias de hormigas, el algoritmo de murciélagos, los algoritmos genéticos, el algoritmo de optimización basado en colisiones, el algoritmo de polinización de flores, los sistemas multiagente y la optimización de enjambres de partículas. Este oportuno libro pretende ser una guía de referencia orientada a la práctica para estudiantes, investigadores y profesionales.
Nota de contenido:	From the content: The Nature of Nature: Why Nature Inspired Algorithms Work -- Improved Bat Algorithm in Noise-Free and Noisy Environments -- Multi-objective Ant Colony Optimisation in Wireless Sensor Networks.le.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i