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Hybrid Metaheuristics : Powerful Tools for Optimization / by Christian Blum, Günther R. Raidl.

By: Blum, Christian.
Contributor(s): Raidl, Günther R.
Material type: materialTypeLabelBookSeries: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms.Publisher: Switzerland : Springer, 2016Description: XVI, 157 p. : il. ; 24 cm.ISBN: 9783319308838; 3319308831; 9783319308821; 3319308823.Subject(s): CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN | TOMA DE DECISIONES | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | COMPUTADORES | INVESTIGACIÓN DE OPERACIONESDDC classification: 006.3 Online resources: table of contents Summary: Este libro explica la nuevas técnicas prometedoras, que combinan generales metaheurísticas con otros métodos de optimización más prominente y. Un primer capítulo de introducción se revisan los principios básicos de la búsqueda local, metaheurísticas prominentes, y el árbol de búsqueda, programación dinámica, programación lineal entera mixta, y la programación de restricciones por motivos de optimización combinatoria. Los capítulos que siguen presentes cinco estrategias de hibridación de aplicación general, con estudios de casos ejemplares en los problemas seleccionados: representaciones de soluciones incompletas y decodificadores; reducción del problema ejemplo; gran búsqueda por vecindad; Paralelamente construcción no independiente de soluciones dentro de metaheurísticas; y la hibridación basada en los archivos solución completa. Los autores están entre los principales investigadores en la hibridación de metaheurísticas con otras técnicas de optimización, y su trabajo refleja el gran cambio de lugar de los enfoques orientados algoritmo de, lo que permite una implementación más rápida y más eficaz en aplicaciones de la vida real orientado a los problemas. Esta hibridación no se limita a las diferentes variantes de metaheurísticas, sino que incluye, por ejemplo, la combinación de la programación matemática, programación dinámica, o la programación con restricciones con metaheurísticas, lo que refleja la fertilización cruzada en campos como la optimización, la algorítmica, la modelización matemática, investigación de operaciones, las estadísticas y simulación. El libro es una valiosa introducción y referencia para los investigadores y estudiantes graduados en estos dominios.
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LIBRO - MATERIAL GENERAL LIBRO - MATERIAL GENERAL Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
Fondo general
Colección General 006.3 B658h (Browse shelf) Ej. 1 1 Available 026278
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Este libro explica la nuevas técnicas prometedoras, que combinan generales metaheurísticas con otros métodos de optimización más prominente y. Un primer capítulo de introducción se revisan los principios básicos de la búsqueda local, metaheurísticas prominentes, y el árbol de búsqueda, programación dinámica, programación lineal entera mixta, y la programación de restricciones por motivos de optimización combinatoria. Los capítulos que siguen presentes cinco estrategias de hibridación de aplicación general, con estudios de casos ejemplares en los problemas seleccionados: representaciones de soluciones incompletas y decodificadores; reducción del problema ejemplo; gran búsqueda por vecindad; Paralelamente construcción no independiente de soluciones dentro de metaheurísticas; y la hibridación basada en los archivos solución completa. Los autores están entre los principales investigadores en la hibridación de metaheurísticas con otras técnicas de optimización, y su trabajo refleja el gran cambio de lugar de los enfoques orientados algoritmo de, lo que permite una implementación más rápida y más eficaz en aplicaciones de la vida real orientado a los problemas. Esta hibridación no se limita a las diferentes variantes de metaheurísticas, sino que incluye, por ejemplo, la combinación de la programación matemática, programación dinámica, o la programación con restricciones con metaheurísticas, lo que refleja la fertilización cruzada en campos como la optimización, la algorítmica, la modelización matemática, investigación de operaciones, las estadísticas y simulación. El libro es una valiosa introducción y referencia para los investigadores y estudiantes graduados en estos dominios.

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