Biologically-Inspired Optimisation Methods - 9783642012617

Kogu selle planeedi evolutsioonilise ajaloo jooksul on bioloogilised süsteemid suutnud kohaneda, ellu jääda ja keskkonnamuutustest hoolimata ellu jääda. See võime on pikka aega lummanud ja inspireerinud inimesi jäljendama ja kohandama looduslikke protsesse, et neid saaks rakendada inimtegevuse kunstlikus maailmas. Optimeerimisprobleemide valdkond pole erand. Tegelikult on bioloogilised süsteemid viimastel aastatel olnud enamiku metaheuristiliste otsingualgoritmide inspiratsiooniks, sealhulgas, kuid mitte ainult, geneetilised algoritmid, osakeste sülemi optimeerimine, sipelgakoloonia optimeerimine ja äärmuslik optimeerimine. See raamat tutvustab bioloogiliselt inspireeritud optimeerimise järjepidevust teoreetilisest praktiliseni. Alustame ülevaatega bioloogilisest inspireeritud optimeerimise valdkonnast, edusammudest teoreetiliste analüüside ja hiljutiste pingete esitamise juurde metaheuristika mitmekesisuse osas ning lõpuks näitame rakendust paljudele reaalsetele probleemidele. Sellisena eeldatakse, et raamat pakub kasulikku ressurssi teadlastele ja praktikutele, kes on seotud optimeerimisprobleemide mis tahes aspektiga. Ülevaate ?valdkonnast annavad kaks teost, mille kaasautoriteks on ? eld. Deb's Evolution's Niche in Multi-Criterion Problem Solving , esitab väga põhjaliku ja täieliku ülevaate peaaegu kõigist peamistest evolutsioonilise mitme eesmärgi optimeerimise (EMO) probleemidest. See peatükk algab EMO algoritmide väljatöötamise algse motivatsiooniga ja annab ülevaate mõnest edukast probleemvaldkonnast, milles EMO on näidanud selget eelist oma klassikaliste kolleegide ees.