"Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications" - доступное введение в метаэвристики и оптимизацию, представляющее современные алгоритмы для применения в различных областях инженерии и наук. Оптимизация - это ключевой компонент при решении проблем в областях, таких как инженерия, компьютерные науки, экономика и управление. Книга описывает популярные метаэвристические алгоритмы и помогает читателям освоить навыки применения этих методов к собственным задачам оптимизации. Автор представляет все основные метаэвристические алгоритмы и их применения в оптимизации, организовав представление в три части:
- Основы оптимизации и алгоритмы, включающие краткое введение в природу оптимизации и общие подходы к решению проблем оптимизации, генерацию случайных чисел, метод Монте-Карло и марковский метод цепей.
- Метаэвристические алгоритмы, включающие генетические алгоритмы, имитационное отжигание, муравьиные алгоритмы, алгоритмы пчел и др.
- Приложения, описывающие широкий спектр применений метаэвристических алгоритмов для решения сложных задач оптимизации с подробной реализацией и введением различных модификаций, используемых для многокритериальной оптимизации.
В книге приводятся примеры и реальные приложения, демонстрирующие современную актуальность темы. В приложении книги приведены важные и популярные алгоритмы, использующие программные пакеты MATLAB® и Octave, а на связанном FTP-сайте можно найти код MATLAB и программы для легкой реализации обсуждаемых методов.
"Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications" - отличная книга для курсов по оптимизации и компьютерному моделированию на уровне бакалавриата и магистратуры, а также ценный источник для исследователей и практиков, работающих в области математики, инженерии, компьютерных наук, исследования операций и управления, использующих метаэвристические алгоритмы для решения задач в своей повседневной работе.
A concise, yet comprehensive overview of metaheuristic and optimization techniques, perfect for engineers and scientists alike "Xin-She Yang's elegant text covers the principles and methods of optimization from a modern perspective. This wonderful companion gathers many parts of optimization theory and practices, and splits them up in a feasible way, which can help readers quickly dive into the world of metaheurics.
Электронная Книга «Engineering Optimization. An Introduction with Metaheuristic Applications» написана автором Xin-She Yang в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470640418
Описание книги от Xin-She Yang
An accessible introduction to metaheuristics and optimization, featuring powerful and modern algorithms for application across engineering and the sciences From engineering and computer science to economics and management science, optimization is a core component for problem solving. Highlighting the latest developments that have evolved in recent years, Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications outlines popular metaheuristic algorithms and equips readers with the skills needed to apply these techniques to their own optimization problems. With insightful examples from various fields of study, the author highlights key concepts and techniques for the successful application of commonly-used metaheuristc algorithms, including simulated annealing, particle swarm optimization, harmony search, and genetic algorithms. The author introduces all major metaheuristic algorithms and their applications in optimization through a presentation that is organized into three succinct parts: Foundations of Optimization and Algorithms provides a brief introduction to the underlying nature of optimization and the common approaches to optimization problems, random number generation, the Monte Carlo method, and the Markov chain Monte Carlo method Metaheuristic Algorithms presents common metaheuristic algorithms in detail, including genetic algorithms, simulated annealing, ant algorithms, bee algorithms, particle swarm optimization, firefly algorithms, and harmony search Applications outlines a wide range of applications that use metaheuristic algorithms to solve challenging optimization problems with detailed implementation while also introducing various modifications used for multi-objective optimization Throughout the book, the author presents worked-out examples and real-world applications that illustrate the modern relevance of the topic. A detailed appendix features important and popular algorithms using MATLAB® and Octave software packages, and a related FTP site houses MATLAB code and programs for easy implementation of the discussed techniques. In addition, references to the current literature enable readers to investigate individual algorithms and methods in greater detail. Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications is an excellent book for courses on optimization and computer simulation at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also a valuable reference for researchers and practitioners working in the fields of mathematics, engineering, computer science, operations research, and management science who use metaheuristic algorithms to solve problems in their everyday work.
