Справка
STUDENT'S CONSULTANT
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Accessibility
General Catalogue
Все издания
Menu
Искать в книге
К результату поиска
Advanced search
Bookmarks
Homepage
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Управление
My reports
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Download app
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Оборот титула
Table of contents
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
+
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
+
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
+
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
-
7.1. Постановка метазадачи оптимизации
7.1.1. Статическая параметрическая метаоптимизация
7.1.2. Динамическая параметрическая метаоптимизация
7.1.3. Структурная метаоптимизация
7.1.4. Структурно-параметрическая метаоптимизация
7.2. Классификация методов метаоптимизации
7.2.1. Классификация Эйбена
7.2.2. Классификация Смита - Фогарти
7.3. Однократная настройка параметров
7.3.1. Статическая параметрическая метаоптимизация
7.3.2. Динамическая параметрическая метаоптимизация
7.4. Перманентная настройка параметров
7.4.1. Схема подхода
7.4.2. Задачи кластеризации и собственно метаоптимизации
7.4.3. Особенности программной реализации подхода
7.4.4. Исследование эффективности подхода
7.5. Адаптивное управление параметрами
7.5.1. Гомогенные методы
7.5.2. Гетерогенные методы
7.6. Самоадаптивное управление параметрами
7.6.1. Расширение вектора варьируемых параметров базовой задачи
7.6.2. Коэволюция типа соперничества
7.7. Структурная метаоптимизация
Вопросы для самопроверки
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
+
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель
https://prior.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/011.html= hrefhttps://prior.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmltps://prior.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmls://prior.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmlrior.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmlor.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.html.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmlntlibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmllibrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmlbrary.ru/en/doc/ISBN9785703855638-SCN0009/028.html/ISBN9785703855638-SCN0009/028.htmlSBN9785703855638-SCN0009/028.htmlN9785703855638-SCN0009/028.html785703855638-SCN0009/028.html855638-SCN0009/028.html5638-SCN0009/028.htmlSCN0009/028.htmlN0009/028.html009/028.html.htmltmlllassssCont-row-sect-a bdepth-a2nt-row-sect-a bdepth-a2-row-sect-a bdepth-a2ect-a bdepth-a2t-a bdepth-a2a bdepth-a2-a22">просы для самопроверкиросы для самопроверкиы для самопроверки для самопроверкидля самопроверкисамопроверкиамопроверкимопроверкироверкиоверкиверки/a>divv>/divv>divvivs="ont-row-doct-row-docrow-docidont-ISBN9785703855638-SCN0010t-ISBN9785703855638-SCN0010ISBN9785703855638-SCN0010">
divv>ivssbTCont-row-docCont-row-docnt-row-docdocc"d="ont-ISBN9785703855638-SCN0011t-ISBN9785703855638-SCN0011ISBN9785703855638-SCN001185703855638-SCN0011703855638-SCN00113855638-SCN0011855638-SCN00115638-SCN001138-SCN0011-SCN001111