Algorithmes métaheuristiques inspirés de la nature : Deuxième édition

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre propose une introduction aux algorithmes inspirés par la nature et aux algorithmes métaheuristiques, en fournissant des pseudocodes et une bonne vue d'ensemble. Cependant, il manque d'analyses approfondies et présente quelques problèmes de qualité, ce qui peut être frustrant pour les lecteurs à la recherche d'explications détaillées.

Avantages:

⬤ Engageant et facile à lire
⬤ donne une bonne vue d'ensemble
⬤ contient des pseudocodes
⬤ convient aux débutants
⬤ belle présentation
⬤ certains lecteurs l'ont trouvé utile malgré les problèmes.

Inconvénients:

⬤ Manque de profondeur, nécessitant des références à des documents externes pour une compréhension plus approfondie
⬤ certaines critiques ont noté une écriture bâclée et des erreurs
⬤ contenu dupliqué avec un autre livre
⬤ certains l'ont trouvé mal écrit et regrettable en termes de valeur.

(basé sur 10 avis de lecteurs)

Titre original :

Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms: Second Edition

Contenu du livre :

Les algorithmes métaheuristiques modernes, tels que l'optimisation par essaims de particules et la recherche de coucous, commencent à démontrer leur puissance dans le traitement des problèmes d'optimisation difficiles et même des problèmes NP difficiles. Ce livre passe en revue et présente l'état de l'art des algorithmes métaheuristiques inspirés de la nature pour l'optimisation globale, y compris les algorithmes de fourmis et d'abeilles, l'algorithme de chauve-souris, la recherche de coucou, l'évolution différentielle, l'algorithme de la luciole, les algorithmes génétiques, la recherche d'harmonie, l'optimisation par essaims de particules, le recuit simulé et les machines à vecteurs de support.

Dans cette édition révisée, nous avons également inclus la manière de traiter les contraintes non linéaires. Des exemples pratiques avec mise en œuvre ont été utilisés pour montrer le fonctionnement de chaque algorithme.

Cet ouvrage est donc un manuel idéal pour un cours de premier et/ou deuxième cycle, ainsi que pour l'auto-apprentissage. Comme certains algorithmes, tels que les algorithmes de recherche de coucou et de luciole, sont à la pointe de la recherche actuelle, ce livre peut également servir de référence pour les chercheurs.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781905986286
• Auteur : Xin-She Yang
• Éditeur : Luniver Pr
• Reliure : Broché