MATLAB. COMPUTACION METAHEURISTICA Y BIO INSPIRADA

MATLAB. COMPUTACION METAHEURISTICA Y BIO INSPIRADA

ERIK CUEVAS / FERNANDO FAUSTO / JORGE GÁLVEZ / ALMA RODRÍGUEZ

28,95 €
IVA inclòs
Editorial:
RC LIBROS ( GRUPO RC - RAMIREZ COGOLLOR, S.L. )
Any d'edició:
2021
ISBN:
978-84-122861-0-6
Pàgines:
420
Enquadernació:
Rústica
28,95 €
IVA inclòs

Las aplicaciones de la optimización son numerosas. Cada proceso es factible de ser optimizado. No hay organización alguna que no involucre, en sus actividades, la solución de problemas de optimización. En general, muchas aplicaciones interesantes en las ciencias y la industria, pueden ser formuladas como procesos de optimización.

Los algoritmos metaheurísticos y bio-inspirados son considerados herramientas genéricas de optimización, que pueden resolver problemas muy complejos caracterizados por contar un espacio de búsqueda demasiado grande. Los métodos de cómputo metaheurístico reducen el tamaño efectivo de este tipo de espacio, mediante el uso de estrategias efectivas de una manera más rápida y robusta. En comparación con otros algoritmos, las técnicas de cómputo metaheurísticas son más simples de diseñar e implementar.

Este libro presenta enfoques para la solución de problemas de optimización, en particular para los esquemas de computación metaheurística, e incluye diferentes aspectos matemáticos de la teoría de optimización y de los operadores metaheurísticos. No es un texto meramente teórico, su contenido está relacionado con sus aspectos prácticos, de tal forma que se presentan los principios de diseño fundamentales, así como los operadores de los enfoques esenciales.

Su contenido está basado enteramente en MATLAB, el estándar en programación científica e industrial, incluye algoritmos novedosos que no están disponibles en otros manuales. Además, los métodos de cómputo metaheurístico se exponen de manera comprensible para lectores con poco entrenamiento matemático, lo que convierte el libro en el manual perfecto para los estudiantes de licenciatura y grado universitarios.

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