Título :	Evolutionary Algorithms, Swarm Dynamics and Complex Networks : Methodology, Perspectives and Implementation
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Zelinka, Ivan, ; Chen, Guanrong,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Berlin [Alemania] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	XXII, 312 p. 194 ilustraciones, 155 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-662-55663-4
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Dinámica  Teorías no lineales  Teoría de grafos  Sistemas Dinámicos Aplicados
Índice Dewey:	515.39
Resumen:	Los algoritmos evolutivos constituyen una clase de algoritmos bien conocidos, que están diseñados en base a la teoría darwiniana de la evolución y la teoría mendeliana de la herencia. Se basan en parte en principios aleatorios y en parte en principios deterministas. Debido a esta naturaleza, es un desafío predecir y controlar su desempeño en la resolución de problemas no lineales complejos. Recientemente, el estudio de la dinámica evolutiva se centra no sólo en las investigaciones tradicionales sino también en la comprensión y análisis de nuevos principios, con la intención de controlar y utilizar sus propiedades y desempeños hacia aplicaciones más efectivas en el mundo real. En este libro, basado en muchos años de investigación intensiva de los autores, se proponen ideas novedosas sobre el avance de la dinámica evolutiva hacia nuevos fenómenos que incluyen muchos temas nuevos, incluso la dinámica de redes sociales equivalentes. De hecho, incluye redes complejas más avanzadas y las incorpora con las CML (redes de mapas acopladas), que generalmente se utilizan para la simulación y el análisis de sistemas complejos espaciotemporales, basándose en la observación de que el caos en CML se puede controlar, al igual que la dinámica de la evolución. Todos los autores de los capítulos son, hasta donde sabemos, creadores de las ideas mencionadas anteriormente e investigadores sobre algoritmos evolutivos y dinámica caótica, así como sobre redes complejas, quienes brindarán beneficios a los lectores con respecto a la investigación científica moderna sobre temas relacionados. .
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

Evolutionary Algorithms, Swarm Dynamics and Complex Networks : Methodology, Perspectives and Implementation [documento electrónico] / Zelinka, Ivan, ; Chen, Guanrong,  . -  1 ed.  . - Berlin [Alemania] : Springer, 2018 . - XXII, 312 p. 194 ilustraciones, 155 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-662-55663-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Dinámica  Teorías no lineales  Teoría de grafos  Sistemas Dinámicos Aplicados
Índice Dewey:	515.39
Resumen:	Los algoritmos evolutivos constituyen una clase de algoritmos bien conocidos, que están diseñados en base a la teoría darwiniana de la evolución y la teoría mendeliana de la herencia. Se basan en parte en principios aleatorios y en parte en principios deterministas. Debido a esta naturaleza, es un desafío predecir y controlar su desempeño en la resolución de problemas no lineales complejos. Recientemente, el estudio de la dinámica evolutiva se centra no sólo en las investigaciones tradicionales sino también en la comprensión y análisis de nuevos principios, con la intención de controlar y utilizar sus propiedades y desempeños hacia aplicaciones más efectivas en el mundo real. En este libro, basado en muchos años de investigación intensiva de los autores, se proponen ideas novedosas sobre el avance de la dinámica evolutiva hacia nuevos fenómenos que incluyen muchos temas nuevos, incluso la dinámica de redes sociales equivalentes. De hecho, incluye redes complejas más avanzadas y las incorpora con las CML (redes de mapas acopladas), que generalmente se utilizan para la simulación y el análisis de sistemas complejos espaciotemporales, basándose en la observación de que el caos en CML se puede controlar, al igual que la dinámica de la evolución. Todos los autores de los capítulos son, hasta donde sabemos, creadores de las ideas mencionadas anteriormente e investigadores sobre algoritmos evolutivos y dinámica caótica, así como sobre redes complejas, quienes brindarán beneficios a los lectores con respecto a la investigación científica moderna sobre temas relacionados. .
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