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
Оглавление
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*