Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой: учебное пособие

Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Карпенко А. П. Анатолий Павлович
Shrnutí:Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных стохастических популяционных алгоритмов решения однокритери-альной задачи оптимизации. Рассмотрены методы повышения эффективности этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с одно-критериальной рассматривается задача многокритериальной оптимизации и популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распараллели­вания указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения тестовых и практически значимых задач оптимизации.Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направле­нию 230100 «Информатика и вычислительная техника». Может быть полезно для всех студентов, изучающих курс «Методы оптимизации» и близкие по тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспиран­тов и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и про­граммы оптимизации.
Jazyk:ruština
Vydáno: Москва, Изд-во МГТУ, 2014
Témata:
Médium: Kniha
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=268003

MARC

LEADER 00000nam0a2200000 4500
001 268003
005 20231101234129.0
010 |a 9785703839492 
035 |a (RuTPU)RU\TPU\book\291130 
090 |a 268003 
100 |a 20140825d2014 m y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
105 |a a j 001zy 
200 1 |a Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой  |e учебное пособие  |f А. П. Карпенко 
210 |a Москва  |c Изд-во МГТУ  |d 2014 
215 |a 446 с.  |c ил. 
320 |a Библиогр.: с. 420-421. 
320 |a Предметный указатель: с. 434-441. 
330 |a Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных стохастических популяционных алгоритмов решения однокритери-альной задачи оптимизации. Рассмотрены методы повышения эффективности этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с одно-критериальной рассматривается задача многокритериальной оптимизации и популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распараллели­вания указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения тестовых и практически значимых задач оптимизации.Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направле­нию 230100 «Информатика и вычислительная техника». Может быть полезно для всех студентов, изучающих курс «Методы оптимизации» и близкие по тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспиран­тов и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и про­граммы оптимизации. 
606 1 |a Оптимизация поисковая  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\subj\74382  |9 86698 
610 1 |a алгоритмы 
610 1 |a стохастические алгоритмы 
610 1 |a эволюционные алгоритмы 
610 1 |a гибридизация 
610 1 |a метаоптимизация 
610 1 |a многоцелевая оптимизация 
610 1 |a живая природа 
610 1 |a неживая природа 
610 1 |a человеческое общество 
610 1 |a учебные пособия 
675 |a 519.87(075.8)  |v 3 
700 1 |a Карпенко  |b А. П.  |g Анатолий Павлович 
801 1 |a RU  |b 63413507  |c 20140825 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20150513  |g RCR 
900 |a Методы оптимизации 
900 |a Оптимальные и адаптивные системы 
900 |a Оптимальные системы управления 
942 |c BK 
951 |l 8 
959 |a 86/20140520  |d 2  |e 0  |f ЧЗТЛ:1  |f АНЛ:1 
959 |a 13/20150205  |d 2  |e 330,00  |f ЧЗТЛ:1  |f АНЛ:1