ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Swarm Intelligence Algorithms: A Tutorial

دانلود کتاب Swarm Intelligence Algorithms: A Tutorial

Swarm Intelligence Algorithms: A Tutorial

مشخصات کتاب

Swarm Intelligence Algorithms: A Tutorial

ویرایش:  
نویسندگان:   
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 

قیمت کتاب (تومان) : 48,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 8


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.


توضیحاتی در مورد کتاب Swarm Intelligence Algorithms: A Tutorial

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


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

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.



فهرست مطالب

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




نظرات کاربران