Nowoczesne metody optymalizacji globalnej...

Opis

1. Wstęp 2. Preliminaria 2.1. Optymalizacja2.2 Funkcje celu i powierzchnie odpowiedzi2.3. Twierdzenie No free lunch 3. Heurystyki i metaheurystyki 3.1. Definicje3.2. Klasyfikacja metaheurystyk3.3. Metaheurystyki popularcyjne3.4. Eksploracja i eksploatacja3.5. Analiza teoretyczna metaheurystyk3.6. Parametry 4. Algorytmy ewolucyjne 4.1. Inspiracje4.2. Ogólne idee4.3. Główne rodzaje algorytmów ewolucyjnych4.4. Mechanizmy ewolucji4.5. Analiza teoretyczna 5. Ewolucja różnicowa 5.1. Inspiracje5.2. Podstawowe idee5.3. Schematy algorytmów różnicowych5.4. Parametry5.5. Warianty algorytmów różnicowych5.6. Analiza teoretyczna 6. Optymalizacja rojem cząstek 6.1. Inspiracje6.2. Podstawowe idee6.3. Parametry metody6.4. Topologie sąsiedztwa6.5. Stagnacja i inne ograniczenia6.6. Warianty i wersje hybrydowe6.7. Analiza teoretyczna 7. Algorytmy mrówkowe 7.1. Inspiracje7.2. Podstawowe idee7.3. Warianty i wersje hybrydowe7.4. Analiza teoretyczna 8. Inne metaheurystyki populacyjne 8.1. Algorytmy pszczół8.2. Algorytmy świetlikowe8.3. Algorytmy kukułcze