Справка
ЭБС "КОНСУЛЬТАНТ СТУДЕНТА"
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Версия для слабовидящих
Каталог
Все издания
Меню
Искать в книге
К результату поиска
Расширенный поиск
Закладки
На главную
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Управление
Мои отчеты
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Оборот титула
Оглавление
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
-
1.1. Постановка и классификация алгоритмов решения детерминированной задачи поисковой оптимизации
1.1.1. Постановка задачи
1.1.2. Классификация задач оптимизации
1.1.3. Классификация алгоритмов оптимизации
1.2. Локальная безусловная оптимизация
1.2.1. Одношаговые алгоритмы
1.2.2. Многошаговые алгоритмы
1.2.3. Многоточечные алгоритмы
1.3. Локальная условная оптимизация
1.3.1. Алгоритмы на основе сведения задачи условной оптимизации к задаче безусловной оптимизации
1.3.2. Алгоритмы, не использующие редукцию задачи условной оптимизации к задаче безусловной оптимизации
1.4. Глобальная оптимизация
1.4.1. Алгоритмы одномерной редукции
1.4.2. Алгоритмы случайного поиска
1.4.3. Поиск с запретами
Вопросы для самопроверки
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
+
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
Close Menu
Раздел
4
/
17
Страница
1
/
51
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
/
/
1.1. Постановка и классификация алгоритмов решения детерминированной задачи поисковой оптимизации
1.1.1. Постановка задачи
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 10 стр. из этой главы.
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Оглавление
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
-
1.1. Постановка и классификация алгоритмов решения детерминированной задачи поисковой оптимизации
1.1.1. Постановка задачи
1.1.2. Классификация задач оптимизации
1.1.3. Классификация алгоритмов оптимизации
1.2. Локальная безусловная оптимизация
1.2.1. Одношаговые алгоритмы
1.2.2. Многошаговые алгоритмы
1.2.3. Многоточечные алгоритмы
1.3. Локальная условная оптимизация
1.3.1. Алгоритмы на основе сведения задачи условной оптимизации к задаче безусловной оптимизации
1.3.2. Алгоритмы, не использующие редукцию задачи условной оптимизации к задаче безусловной оптимизации
1.4. Глобальная оптимизация
1.4.1. Алгоритмы одномерной редукции
1.4.2. Алгоритмы случайного поиска
1.4.3. Поиск с запретами
Вопросы для самопроверки
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
+
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