"Optimization Techniques and Applications with Examples" - это практическое руководство по современным методам оптимизации, применяемым в новых областях, таких как оптимизация, наука о данных, машинное обучение, инженерия и компьютерные науки. Автор, являясь экспертом в этой области, охватывает широкий спектр тем, включая математические основы, формулировку оптимизации, условия оптимальности, алгоритмическую сложность, линейное программирование, выпуклую оптимизацию, целочисленное программирование и другие. Кроме того, в книге рассматриваются искусственные нейронные сети, кластеризация и классификация, обработка ограничений, теория очередей, машины опорных векторов и многокритериальная оптимизация, эволюционные вычисления, алгоритмы, вдохновленные природой, и многие другие темы.
Книга предназначена для студентов последних курсов бакалавриата и магистратуры, изучающих оптимизацию, операционный анализ и обработку данных. Все темы подробно объясняются на примерах, что помогает читателям быстро усвоить основные знания в области оптимизации и прикладной добычи данных. Ресурс содержит более 100 примеров с пошаговыми объяснениями, а также упражнения, которые помогут закрепить полученные знания и применить их на практике. Книга является доступным и современным введением в основные методы оптимизации, содержит как традиционные методы, так и самые современные алгоритмы и методы искусственного интеллекта.
Optimization Techniques and Application with Examples shows how thousands of problems are solved by minimizing the error rate. Xin-She Yang introduces the methods and gives many examples with answer.
Электронная Книга «Optimization Techniques and Applications with Examples» написана автором Xin-She Yang в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119490609
Описание книги от Xin-She Yang
A guide to modern optimization applications and techniques in newly emerging areas spanning optimization, data science, machine intelligence, engineering, and computer sciences Optimization Techniques and Applications with Examples introduces the fundamentals of all the commonly used techniques in optimization that encompass the broadness and diversity of the methods (traditional and new) and algorithms. The author—a noted expert in the field—covers a wide range of topics including mathematical foundations, optimization formulation, optimality conditions, algorithmic complexity, linear programming, convex optimization, and integer programming. In addition, the book discusses artificial neural network, clustering and classifications, constraint-handling, queueing theory, support vector machine and multi-objective optimization, evolutionary computation, nature-inspired algorithms and many other topics. Designed as a practical resource, all topics are explained in detail with step-by-step examples to show how each method works. The book’s exercises test the acquired knowledge that can be potentially applied to real problem solving. By taking an informal approach to the subject, the author helps readers to rapidly acquire the basic knowledge in optimization, operational research, and applied data mining. This important resource: Offers an accessible and state-of-the-art introduction to the main optimization techniques Contains both traditional optimization techniques and the most current algorithms and swarm intelligence-based techniques Presents a balance of theory, algorithms, and implementation Includes more than 100 worked examples with step-by-step explanations Written for upper undergraduates and graduates in a standard course on optimization, operations research and data mining, Optimization Techniques and Applications with Examples is a highly accessible guide to understanding the fundamentals of all the commonly used techniques in optimization.
