| Título : |
Advances in Swarm Intelligence : 9th International Conference, ICSI 2018, Shanghai, China, June 17-22, 2018, Proceedings, Part I |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Tan, Ying, ; Shi, Yuhui, ; Tang, Qirong, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XXIV, 639 p. 183 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-93815-8 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Algoritmos Inteligencia artificial Red de computadoras Computadoras Propósitos especiales Ingeniería de software Ciencias de la Computación Redes de comunicación informática Sistemas de propósito especial y basados en aplicaciones Modelos de Computación |
| Índice Dewey: |
518.1 |
| Resumen: |
El conjunto de dos volúmenes de LNCS 10941 y 10942 constituye las actas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Avances en Inteligencia de Enjambre, ICSI 2018, celebrada en Shanghai, China, en junio de 2018. El total de 113 artículos presentados en estos volúmenes fue revisado cuidadosamente y seleccionado entre 197 presentaciones. Los artículos se organizaron en secciones temáticas de la siguiente manera: teorías y modelos de inteligencia de enjambre; optimización de colonias de hormigas; optimización de Enjambre de partículas; algoritmos de colonias de abejas artificiales; algoritmos genéticos; evolución diferencial; algoritmos de fuegos artificiales; optimización de la búsqueda de alimento bacteriano; sistema inmunológico artificial; optimización del ciclo hidrológico; otros algoritmos de optimización basados en enjambres; algoritmos de optimización híbridos; optimización multiobjetivo; optimización global a gran escala; sistemas multiagente; robótica de enjambre; enfoques de lógica difusa; problemas de planificación y rutas; recomendación en redes sociales; predicción, clasificación; encontrar patrones; mejora de la imagen; aprendizaje profundo. . |
| Nota de contenido: |
Theories and models of swarm intelligence -- ant colony optimization; particle swarm optimization -- artificial bee colony algorithms -- genetic algorithms -- differential evolution -- fireworks algorithms -- bacterial foraging optimization -- artificial immune system -- hydrologic cycle optimization -- other swarm-based optimization algorithms -- hybrid optimization algorithms -- multi-objective optimization -- large-scale global optimization -- multi-agent systems -- swarm robotics; fuzzy logic approaches -- planning and routing problems -- recommendation in social media -- prediction -- classification -- finding patterns -- image enhancement -- deep learning. |
| 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 |
Advances in Swarm Intelligence : 9th International Conference, ICSI 2018, Shanghai, China, June 17-22, 2018, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Tan, Ying, ; Shi, Yuhui, ; Tang, Qirong, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXIV, 639 p. 183 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-93815-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Algoritmos Inteligencia artificial Red de computadoras Computadoras Propósitos especiales Ingeniería de software Ciencias de la Computación Redes de comunicación informática Sistemas de propósito especial y basados en aplicaciones Modelos de Computación |
| Índice Dewey: |
518.1 |
| Resumen: |
El conjunto de dos volúmenes de LNCS 10941 y 10942 constituye las actas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Avances en Inteligencia de Enjambre, ICSI 2018, celebrada en Shanghai, China, en junio de 2018. El total de 113 artículos presentados en estos volúmenes fue revisado cuidadosamente y seleccionado entre 197 presentaciones. Los artículos se organizaron en secciones temáticas de la siguiente manera: teorías y modelos de inteligencia de enjambre; optimización de colonias de hormigas; optimización de Enjambre de partículas; algoritmos de colonias de abejas artificiales; algoritmos genéticos; evolución diferencial; algoritmos de fuegos artificiales; optimización de la búsqueda de alimento bacteriano; sistema inmunológico artificial; optimización del ciclo hidrológico; otros algoritmos de optimización basados en enjambres; algoritmos de optimización híbridos; optimización multiobjetivo; optimización global a gran escala; sistemas multiagente; robótica de enjambre; enfoques de lógica difusa; problemas de planificación y rutas; recomendación en redes sociales; predicción, clasificación; encontrar patrones; mejora de la imagen; aprendizaje profundo. . |
| Nota de contenido: |
Theories and models of swarm intelligence -- ant colony optimization; particle swarm optimization -- artificial bee colony algorithms -- genetic algorithms -- differential evolution -- fireworks algorithms -- bacterial foraging optimization -- artificial immune system -- hydrologic cycle optimization -- other swarm-based optimization algorithms -- hybrid optimization algorithms -- multi-objective optimization -- large-scale global optimization -- multi-agent systems -- swarm robotics; fuzzy logic approaches -- planning and routing problems -- recommendation in social media -- prediction -- classification -- finding patterns -- image enhancement -- deep learning. |
| 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 |
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