Algoritmi di ottimizzazione ispirati dalla natura: Recenti progressi nell'informatica naturale e nelle applicazioni biomediche

Titolo originale:

Nature-Inspired Optimization Algorithms: Recent Advances in Natural Computing and Biomedical Applications

Contenuto del libro:

Questo libro si concentra sul coinvolgimento dei metodi di data mining e di calcolo intelligente per i recenti progressi nelle applicazioni biomediche e sugli algoritmi di calcolo ispirati alla natura per i sistemi biomedici. Le tecniche metaeuristiche o ispirate alla natura proposte dovrebbero essere una versione potenziata, ibrida, adattiva o migliorata degli algoritmi di base in termini di prestazioni e metriche di convergenza. In quest'area interdisciplinare emergente ed entusiasmante si sta studiando e sviluppando un'ampia gamma di teorie e metodologie per affrontare problemi complessi e impegnativi.

Oggi, l'analisi e l'elaborazione dei dati è uno dei principali obiettivi della comunità dei ricercatori e della società dell'informazione. Grazie all'evoluzione e alla scoperta della conoscenza dell'informatica naturale, negli ultimi dieci anni gli algoritmi meta-euristici o bio-ispirati hanno acquisito una crescente popolarità per il loro significativo potenziale nell'affrontare dilemmi di ottimizzazione computazionalmente intrattabili in campo medico, ingegneristico, militare, spaziale e industriale. La ragione principale del successo degli algoritmi ispirati dalla natura è la loro capacità di risolvere i problemi. Le tecniche di ottimizzazione ispirate dalla natura forniscono strumenti computazionali adattivi per problemi di ottimizzazione complessi e applicazioni ingegneristiche diversificate.

Indice provvisorio/Copertura argomenti:

- Calcolo neurale.

- Metodi di calcolo evolutivo.

- Algoritmi ispirati alle neuroscienze.

- Algoritmi basati su sistemi biologici.

- Algoritmi di calcolo ibridi e intelligenti.

- Applicazione del Natural Computing.

- Revisione e analisi dello stato dell'arte degli algoritmi di ottimizzazione.

- Applicazioni dell'informatica molecolare e quantistica.

- Intelligenza di sciame.

- Algoritmi basati su popolazioni e altre ottimizzazioni.