Fondamenti matematici degli algoritmi ispirati dalla natura

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Titolo originale:

Mathematical Foundations of Nature-Inspired Algorithms

Contenuto del libro:

Questo libro presenta un approccio sistematico all'analisi degli algoritmi ispirati alla natura. Partendo da un'introduzione ai metodi e agli algoritmi di ottimizzazione, il libro passa a fornire un quadro unificato di analisi matematica per la convergenza e la stabilità.

Gli algoritmi specifici ispirati alla natura includono: swarm intelligence, ottimizzazione della colonia di formiche, ottimizzazione dello sciame di particelle, algoritmi ispirati alle api, algoritmo del pipistrello, algoritmo della lucciola e ricerca del cuculo. Gli algoritmi sono analizzati da un ampio spettro di teorie e strutture per offrire una visione delle caratteristiche principali degli algoritmi e capire come e perché funzionano per risolvere i problemi di ottimizzazione.

Vengono effettuate analisi matematiche approfondite da diverse prospettive, tra cui la teoria della complessità, la teoria dei punti fissi, i sistemi dinamici, l'auto-organizzazione, il quadro bayesiano, il quadro delle catene di Markov, la teoria dei filtri, l'apprendimento statistico e le misure statistiche. Gli studenti e i ricercatori di ottimizzazione, ricerca operativa, intelligenza artificiale, data mining, apprendimento automatico, informatica e scienze gestionali vedranno i pro e i contro di una varietà di algoritmi attraverso esempi dettagliati e un confronto di algoritmi.