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Mathematical Foundations of Nature-Inspired Algorithms
Ce livre présente une approche systématique de l'analyse des algorithmes inspirés par la nature. Commençant par une introduction aux méthodes d'optimisation et aux algorithmes, ce livre propose un cadre unifié d'analyse mathématique de la convergence et de la stabilité.
Les algorithmes spécifiques inspirés par la nature comprennent : l'intelligence en essaim, l'optimisation par colonies de fourmis, l'optimisation par essaims de particules, les algorithmes inspirés par les abeilles, l'algorithme de la chauve-souris, l'algorithme de la luciole et la recherche par coucou. Les algorithmes sont analysés à partir d'un large éventail de théories et de cadres afin d'offrir un aperçu des principales caractéristiques des algorithmes et de comprendre comment et pourquoi ils fonctionnent pour résoudre les problèmes d'optimisation.
Des analyses mathématiques approfondies sont effectuées dans différentes perspectives, notamment la théorie de la complexité, la théorie du point fixe, les systèmes dynamiques, l'auto-organisation, le cadre bayésien, le cadre de la chaîne de Markov, la théorie des filtres, l'apprentissage statistique et les mesures statistiques. Les étudiants et les chercheurs en optimisation, en recherche opérationnelle, en intelligence artificielle, en exploration de données, en apprentissage automatique, en informatique et en sciences de gestion verront les avantages et les inconvénients d'une variété d'algorithmes à travers des exemples détaillés et une comparaison des algorithmes.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)