Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
+
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
-
6.1. Общие принципы гибридизации
6.1.1. Одноуровневая классификация Ванга
6.1.2. Двухуровневая классификация Эль-Абда и Камэла
6.1.3. Четырехуровневая классификация Рейдла
6.2. Вложенные алгоритмы
6.2.1. Высокоуровневая гибридизация вложением
6.2.2. Низкоуровневая гибридизация вложением
6.3. Гибридизация по схеме препроцессор / постпроцессор
6.3.1. Последовательная гибридизация
6.3.2. Конвейерная гибридизация
6.4. Коалгоритмы
6.4.1. Классификация коэволюционных алгоритмов
6.4.2. Пример коалгоритма
Вопросы для самопроверки
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
+
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
+
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*