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Advances in bio-inspired computing for combinatorial optimization problems

Auteur : Camelia-Mihaela Pintea
Éditeur : Berlin : Springer, [2013?] ©2014
Collection : Intelligent systems reference library, v.57
Édition/format :   Livre électronique : Document : AnglaisVoir toutes les éditions et les formats
Base de données :WorldCat
Résumé :
"Advances in Bio-inspired Combinatorial Optimization Problems" illustrates several recent bio-inspired efficient algorithms for solving NP-hard problems. Theoretical bio-inspired concepts and models, in particular for agents, ants and virtual robots are described. Large-scale optimization problems, for example: the Generalized Traveling Salesman Problem and the Railway Traveling Salesman Problem, are solved and  Lire la suite...
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Détails

Genre/forme : Electronic books
Type d’ouvrage : Document, Ressource Internet
Format : Ressource Internet, Fichier informatique
Tous les auteurs / collaborateurs : Camelia-Mihaela Pintea
ISBN : 9783642401794 3642401791
Numéro OCLC : 857586057
Description : 1 online resource (x, 188 pages) : illustrations.
Contenu : Part I. Biological Computing and Optimization --
Part II. Ant Algorithms --
Part III. Bio-inspired Multi-Agent Systems --
Part IV. Applications with Bio-inspired Algorithms --
Part V. Conclusions and Remarks.
Titre de collection : Intelligent systems reference library, v.57
Responsabilité : Camelia-Mihaela Pintea.
Plus d’informations :

Résumé :

This book illustrates recent bio-inspired efficient algorithms for solving NP-hard problems. Discusses theoretical bio-inspired concepts and models, in particular for agents, ants and virtual robots,  Lire la suite...

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schema:description"Part I. Biological Computing and Optimization -- Part II. Ant Algorithms -- Part III. Bio-inspired Multi-Agent Systems -- Part IV. Applications with Bio-inspired Algorithms -- Part V. Conclusions and Remarks."
schema:description""Advances in Bio-inspired Combinatorial Optimization Problems" illustrates several recent bio-inspired efficient algorithms for solving NP-hard problems. Theoretical bio-inspired concepts and models, in particular for agents, ants and virtual robots are described. Large-scale optimization problems, for example: the Generalized Traveling Salesman Problem and the Railway Traveling Salesman Problem, are solved and their results are discussed. Some of the main concepts and models described in this book are: inner rule to guide ant search -- a recent model in ant optimization, heterogeneous sensitive ants; virtual sensitive robots; ant-based techniques for static and dynamic routing problems; stigmergic collaborative agents and learning sensitive agents. This monograph is useful for researchers, students and all people interested in the recent natural computing frameworks. The reader is presumed to have knowledge of combinatorial optimization, graph theory, algorithms and programming. The book should furthermore allow readers to acquire ideas, concepts and models to use and develop new software for solving complex real-life problems."
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