دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Adam Slowik
سری:
ISBN (شابک) : 9780429749506, 0429749503
ناشر: CRC Press
سال نشر: 2020
تعداد صفحات: 363
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 8 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Swarm Intelligence Algorithms: A Tutorial به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب Swarm Intelligence Algorithms: A Tutorial نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
الگوریتمهای هوش ازدحام شکلی از الگوریتمهای بهینهسازی مبتنی بر طبیعت هستند. الهام بخش اصلی آنها رفتار مشارکتی حیوانات در جوامع خاص است. این را میتوان بهعنوان رفتارهای ساده افراد همراه با مکانیسمهای به اشتراک گذاشتن دانش بین آنها توصیف کرد که منجر به رفتار پیچیده کل جامعه میشود. نمونههایی از این رفتار را میتوان در کلنیهای مورچهها، ازدحام زنبورها، دستههای ماهی یا گله پرندگان یافت. الگوریتمهای هوش ازدحامی برای حل مسائل بهینهسازی دشواری استفاده میشوند که روشهای حل دقیقی برای آنها وجود ندارد یا استفاده از چنین روشهایی غیرممکن است، به عنوان مثال. به دلیل زمان محاسباتی غیر قابل قبول این کتاب به طور کامل اصول اولیه 24 الگوریتم انتخاب شده از کل خانواده الگوریتم های هوش ازدحام را ارائه می دهد. هر فصل به الگوریتم متفاوتی می پردازد که آن را با جزئیات توصیف می کند و نحوه عملکرد آن را در قالب یک شبه کد نشان می دهد. علاوه بر این، کد منبع برای هر الگوریتم در Matlab و در زبان برنامه نویسی C ++ ارائه شده است. برای درک بهتر نحوه عملکرد هر الگوریتم هوش ازدحام، یک مثال عددی ساده در هر فصل گنجانده شده است که خواننده را گام به گام در مراحل جداگانه الگوریتم راهنمایی می کند و تمام محاسبات لازم را نشان می دهد. این کتاب میتواند پایههایی را برای درک نحوه عملکرد الگوریتمهای هوش ازدحام ارائه دهد و به خوانندگان در برنامهنویسی این الگوریتمها برای حل مسائل محاسباتی مختلف کمک کند. این کتاب همچنین باید برای دانشجویان مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد که الگوریتم های بهینه سازی مبتنی بر طبیعت را مطالعه می کنند مفید باشد و می تواند ابزار مفیدی برای یادگیری اصولی این الگوریتم ها به صورت کارآمد و سریع باشد. علاوه بر این، می تواند منبع دانش مفیدی برای دانشمندانی که در زمینه هوش مصنوعی کار می کنند و همچنین برای مهندسان علاقه مند به استفاده از این نوع الگوریتم ها در کار خود باشد. اگر خواننده قبلاً دانش اولیه الگوریتمهای هوش ازدحام را دارد، کتاب \"الگوریتمهای هوش ازدحام: اصلاحات و کاربردها\" (ویرایش شده توسط A. Slowik, CRC Press, 2020) را توصیه میکنیم که اصلاحات انتخابی این الگوریتمها را شرح میدهد و ارائه میکند. کاربردهای عملی آنها
Swarm intelligence algorithms are a form of nature-based optimization algorithms. Their main inspiration is the cooperative behavior of animals within specific communities. This can be described as simple behaviors of individuals along with the mechanisms for sharing knowledge between them, resulting in the complex behavior of the entire community. Examples of such behavior can be found in ant colonies, bee swarms, schools of fish or bird flocks. Swarm intelligence algorithms are used to solve difficult optimization problems for which there are no exact solving methods or the use of such methods is impossible, e.g. due to unacceptable computational time. This book thoroughly presents the basics of 24 algorithms selected from the entire family of swarm intelligence algorithms. Each chapter deals with a different algorithm describing it in detail and showing how it works in the form of a pseudo-code. In addition, the source code is provided for each algorithm in Matlab and in the C ++ programming language. In order to better understand how each swarm intelligence algorithm works, a simple numerical example is included in each chapter, which guides the reader step by step through the individual stages of the algorithm, showing all necessary calculations. This book can provide the basics for understanding how swarm intelligence algorithms work, and aid readers in programming these algorithms on their own to solve various computational problems. This book should also be useful for undergraduate and postgraduate students studying nature-based optimization algorithms, and can be a helpful tool for learning the basics of these algorithms efficiently and quickly. In addition, it can be a useful source of knowledge for scientists working in the field of artificial intelligence, as well as for engineers interested in using this type of algorithms in their work. If the reader already has basic knowledge of swarm intelligence algorithms, we recommend the book: "Swarm Intelligence Algorithms: Modifications and Applications" (Edited by A. Slowik, CRC Press, 2020), which describes selected modifications of these algorithms and presents their practical applications.
Cover Half Title Title Page Copyright Page Dedication Contents Preface Editor Contributors 1. Ant Colony Optimization 1.1 Introduction 1.2 Ants’ behavior 1.3 Ant colony algorithm 1.4 Source-code of ACO algorithm in Matlab 1.5 Source-code of ACO algorithm in C++ 1.6 Step-by-step numerical example of ACO algorithm 1.7 Conclusion Acknowledgment References 2. Artificial Bee Colony Algorithm 2.1 Introduction 2.2 The original ABC algorithm 2.3 Source-code of ABC algorithm in Matlab 2.4 Source-code of ABC algorithm in C++ 2.5 Step-by-step numerical example of the ABC algorithm 2.6 Conclusions References 3. Bacterial Foraging Optimization 3.1 Introduction 3.2 Bacterial foraging optimization algorithm 3.2.1 Chemotaxis 3.2.2 Swarming 3.2.3 Reproduction 3.2.4 Elimination and dispersal 3.3 Pseudo-code of bacterial foraging optimization 3.4 Matlab source-code of bacterial foraging optimization 3.5 Numerical examples 3.6 Conclusions 3.7 Acknowledgement References 4. Bat Algorithm 4.1 Introduction 4.2 Original bat algorithm 4.2.1 Description of the bat algorithm 4.2.2 Pseudo-code of BA 4.2.3 Parameters in the bat algorithm 4.3 Source code of bat algorithm in Matlab 4.4 Source code in C++ 4.5 A worked example 4.6 Conclusion References 5. Cat Swarm Optimization 5.1 Introduction 5.2 Original CSO algorithm 5.2.1 Pseudo-code of global version of CSO algorithm 5.2.2 Description of global version of CSO algorithm 5.2.2.1 Seeking mode (resting) 5.2.2.2 Tracing mode (movement) 5.2.3 Description of local version of CSO algorithm 5.3 Source-code of global version of CSO algorithm in Matlab 5.4 Source-code of global version of CSO algorithm in C++ 5.5 Step-by-step numerical example of global version of CSO algorithm 5.6 Conclusions References 6. Chicken Swarm Optimization 6.1 Introduction 6.2 Original CSO algorithm 6.2.1 Pseudo-code of global version of CSO algorithm 6.2.2 Description of global version of CSO algorithm 6.3 Source-code of global version of CSO algorithm in Matlab 6.4 Source-code of global version of CSO algorithm in C++ 6.5 Step-by-step numerical example of global version of CSO algorithm 6.6 Conclusions References 7. Cockroach Swarm Optimization 7.1 Introduction 7.2 Original cockroach swarm optimization algorithm 7.2.1 Pseudo-code of CSO algorithm 7.2.2 Description of the CSO algorithm 7.3 Source-code of CSO algorithm in Matlab 7.4 Source-code of CSO algorithm in C++ 7.5 Step-by-step numerical example of CSO algorithm 7.6 Conclusions References 8. Crow Search Algorithm 8.1 Introduction 8.2 Original CSA 8.3 Source-code of CSA in Matlab 8.4 Source-code of CSA in C++ 8.5 Step-by-step numerical example of CSA 8.6 Conclusions References 9. Cuckoo Search Algorithm 9.1 Introduction 9.2 Original cuckoo search 9.2.1 Description of the cuckoo search 9.2.2 Pseudo-code of CS 9.2.3 Parameters in the cuckoo search 9.3 Source code of the cuckoo search in Matlab 9.4 Source code in C++ 9.5 A worked example 9.6 Conclusion References 10. Dynamic Virtual Bats Algorithm 10.1 Introduction 10.2 Dynamic virtual bats algorithm 10.2.1 Pseudo-code of DVBA 10.2.2 Description of DVBA 10.3 Source-code of DVBA in Matlab 10.4 Source-code of DVBA in C++ 10.5 Step-by-step numerical example of DVBA 10.6 Conclusions References 11. Dispersive Flies Optimisation: A Tutorial 11.1 Introduction 11.2 Dispersive flies optimisation 11.3 Source code 11.3.1 Matlab 11.3.2 C++ 11.3.3 Python 11.4 Numerical example: optimisation with DFO 11.5 Conclusion References 12. Elephant Herding Optimization 12.1 Introduction 12.2 Elephant herding optimization 12.2.1 Position update of elephants in a clan 12.2.2 Separation of male elephants from the clan 12.2.3 Pseudo-code of EHO algorithm 12.3 Source-code of EHO algorithm in Matlab 12.4 Source-code of EHO algorithm in C++ 12.5 Step-by-step numerical example of EHO algorithm 12.6 Conclusions Acknowledgement References 13. Firefly Algorithm 13.1 Introduction 13.2 Original firefly algorithm 13.2.1 Description of the standard firefly algorithm 13.2.2 Pseudo-code of FA 13.2.3 Parameters in the firefly algorithm 13.3 Source code of firefly algorithm in Matlab 13.4 Source code in C++ 13.5 A worked example 13.6 Handling constraints 13.7 Conclusion References 14. Glowworm Swarm Optimization: A Tutorial 14.1 Introduction 14.1.1 Basic principle of GSO 14.1.2 The Glowworm Swarm Optimization (GSO) algorithm 14.1.3 Algorithm description 14.2 Source-code of GSO algorithm in Matlab 14.3 Source-code of GSO algorithm in C++ 14.4 Step-by-step numerical example of GSO algorithm 14.5 Conclusions References 15. Grasshopper Optimization Algorithm 15.1 Introduction 15.2 Description of the Grasshopper Optimization Algorithm 15.3 Source-code of GOA in Matlab 15.4 Source-code of GOA in C++ 15.5 Step-by-step numerical example of GOA 15.6 Conclusion References 16. Grey Wolf Optimizer 16.1 Introduction 16.2 Original GWO algorithm 16.2.1 Main concepts and inspiration 16.2.2 Social hierarchy 16.2.3 Encircling prey 16.2.4 Hunting process 16.2.5 Attacking prey (exploitation) 16.2.6 Search for prey (exploration) 16.2.7 Pseudo-code of GWO algorithm 16.2.8 Description of the GWO algorithm 16.3 Source-code of GWO algorithm in Matlab 16.4 Source-code of GWO algorithm in C++ 16.5 Step-by-step numerical example of GWO algorithm 16.6 Conclusion References 17. Hunting Search Algorithm 17.1 Introduction 17.2 Original HuS algorithm 17.2.1 Pseudo-code and description of HuS algorithm 17.3 Source code of HuS algorithm in Matlab 17.4 Source code of HuS algorithm in C++ 17.5 Elaboration on HuS algorithm with constrained minimization problem 17.6 Conclusion References 18. Krill Herd Algorithm 18.1 Introduction 18.2 Original KH algorithm 18.2.1 Pseudo-code of the original version of KH algorithm 18.2.2 Description of the original version of KH algorithm 18.3 Source-code of the KH algorithm in Matlab 18.4 Source-code of the KH algorithm in C++ 18.5 Step-by-step numerical example of KH algorithm 18.6 Conclusion References 19. Monarch Butterfly Optimization 19.1 Introduction 19.2 Monarch butterfly optimization 19.2.1 Migration operator 19.2.2 Butterfly adjusting operator 19.3 Algorithm of monarch butterfly optimization 19.4 Source-code of MBO algorithm in Matlab 19.5 Source-code of MBO algorithm in C++ 19.6 Step-by-step numerical example of MBO algorithm 19.7 Conclusion Acknowledgement References 20. Particle Swarm Optimization 20.1 Introduction 20.2 Original PSO algorithm 20.2.1 Pseudo-code of global version of PSO algorithm 20.2.2 Description of the global version of the PSO algorithm 20.2.3 Description of the local version of the PSO algorithm 20.3 Source-code of global version of PSO algorithm in Matlab 20.4 Source-code of global version of PSO algorithm in C++ 20.5 Step-by-step numerical example of global version of PSO algorithm 20.6 Conclusions References 21. Salp Swarm Algorithm: Tutorial 21.1 Introduction 21.2 Salp swarm algorithm (SSA) 21.2.1 Pseudo-code of SSA algorithm 21.2.2 Description of SSA algorithm 21.3 Source code of SSA algorithm in Matlab 21.4 Source-code of SSA algorithm in C++ 21.5 Step-by-step numerical example of SSA algorithm 21.6 Conclusion References 22. Social Spider Optimization 22.1 Introduction 22.2 Original SSO algorithm 22.2.1 Social behavior and inspiration 22.2.2 Population initialization 22.2.3 Evaluation of the solution quality 22.2.4 Modeling of the vibrations through the communal web 22.2.5 Female cooperative operator 22.2.6 Male cooperative operator 22.2.7 Mating operator 22.2.8 Pseudo-code of SSO algorithm 22.2.9 Description of the SSO algorithm 22.3 Source-code of SSO algorithm in Matlab 22.4 Source-code of SSO algorithm in C++ 22.5 Step-by-step numerical example of SSO algorithm 22.6 Conclusion References 23. Stochastic Diffusion Search: A Tutorial 23.1 Introduction 23.2 Stochastic Diffusion Search 23.2.1 The mining game 23.2.2 Refinements in the metaphor 23.3 SDS architecture 23.4 Step by step example: text search 23.5 Source code 23.5.1 Matlab 23.5.2 C++ 23.5.3 Python 23.6 Conclusion References 24. Whale Optimization Algorithm 24.1 Introduction 24.2 Original WOA 24.2.1 Pseudo-code of the WOA 24.2.2 Description of the WOA 24.3 Source-code of the WOA in Matlab 24.4 Source-code of the WOA in C++ 24.5 A step-by-step numerical example of WOA 24.6 Conclusions References Index