Parallel Metaheuristics: A New Class of Algorithms
暫譯: 平行元啟發式演算法：新類別的演算法
Enrique Alba
- 出版商: Wiley
- 出版日期: 2005-08-01
- 售價: $4,980
- 貴賓價: 9.5 折 $4,731
- 語言: 英文
- 頁數: 576
- 裝訂: Hardcover
- ISBN: 0471678066
- ISBN-13: 9780471678069
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Machine Learning
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商品描述
Description:
With the proliferation of parallel computers and faster community networks, parallel metaheuristics are an effective alternative to speed up the search for approximate solutions of optimizations problems and allow solving larger problems while leading to more efficient algorithms.
Parallel Metaheuristics provides a single, up-to-date reference on parallel metaheuristic issues:
- Edited single source to fill a gap on metaheuristics by discussing parallelism (contributors are authors of outstanding cutting-edge works in the field)
- Includes sequential and parallel techniques, up-to-date modern optimization and learning procedures, and complex applications.
- Real-world problem solutions throughout
- For researchers in the field and with introductory parts suited for beginners
Table of Contents:
Foreword.
Preface
Contributors.
PART I: INTRODUCTION TO METAHEURISITICS AND PARALLELISM.
1. An Introduction to Metaheuristic Techniques (C. Blum, et al.).
2. Measuring the Performance of Parallel Metaheuristics (E. Alba & G. Luque).
3. New Technologies in Parallelism (E. Alba & A. Nebro).
4. Metaheuristics and Parallelism (E. Alba, et al.).
PART II: PARALLEL METAHEURISTIC MODELS.
5. Parallel Genetic Algorithms (G. Luque, et al.).
6. Parallel Genetic Programming (F. Fernández, et al.).
7. Parallel Evolution Strategies (G. Rudolph).
8. Parallel Ant Colony Algorithms (S. Janson, et al.).
9. Parallel Estimation of Distribution Algorithms (J. Madera, et al.).
10. Parallel Scatter Search (F. Garcia, et al.).
11. Parallel Variable Neighborhood Search (J. Moreno-Pérez, et al.).
12. Parallel Simulated Annealing (M. Aydin, V. Yigit).
13. Parallel Tabu Search (T. Crainic, et al.).
14. Parallel Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (M. Resende & C. Ribeiro).
15. Parallel Hybrid Metaheuristics (C. Cotta, et al.).
16. Parallel MultiObjective Optimization (A. Nebro, et al.).
17. Parallel Heterogeneous Metaheuristics (F. Luna, et al.).
PART III: THEORY AND APPLICATIONS.
18. Theory of Parallel Genetic Algorithms (E. Cantú-Paz).
19. Parallel Metaheuristics Applications (T. Crainic & N. Hail).
20. Parallel Metaheuristics in Telecommunications (S. Nesmachnow, et al.).
21. Bioinformatics and Parallel Metaheuristics (O. Trelles, A. Rodriguez).
Index.
商品描述(中文翻譯)
描述：
隨著平行計算機和更快的社區網絡的普及，平行元啟發式方法成為加速尋找優化問題近似解的有效替代方案，並允許解決更大的問題，同時導致更高效的算法。
《平行元啟發式方法》提供了一個關於平行元啟發式問題的最新綜合參考：
- 編輯的單一來源填補了元啟發式方法的空白，討論了平行性（貢獻者是該領域傑出前沿工作的作者）
- 包含序列和平行技術、最新的現代優化和學習程序，以及複雜的應用。
- 全書貫穿實際問題的解決方案
- 針對該領域的研究人員，並包含適合初學者的入門部分
目錄：
前言。
序言
貢獻者。
第一部分：元啟發式方法與平行性的介紹。
1. 元啟發式技術簡介（C. Blum 等）。
2. 測量平行元啟發式的性能（E. Alba & G. Luque）。
3. 平行性的新技術（E. Alba & A. Nebro）。
4. 元啟發式方法與平行性（E. Alba 等）。
第二部分：平行元啟發式模型。
5. 平行遺傳算法（G. Luque 等）。
6. 平行遺傳編程（F. Fernández 等）。
7. 平行進化策略（G. Rudolph）。
8. 平行蟻群算法（S. Janson 等）。
9. 平行分佈估計算法（J. Madera 等）。
10. 平行散佈搜索（F. Garcia 等）。
11. 平行變量鄰域搜索（J. Moreno-Pérez 等）。
12. 平行模擬退火（M. Aydin, V. Yigit）。
13. 平行禁忌搜索（T. Crainic 等）。
14. 平行貪婪隨機自適應搜索程序（M. Resende & C. Ribeiro）。
15. 平行混合元啟發式方法（C. Cotta 等）。
16. 平行多目標優化（A. Nebro 等）。
17. 平行異質元啟發式方法（F. Luna 等）。
第三部分：理論與應用。
18. 平行遺傳算法的理論（E. Cantú-Paz）。
19. 平行元啟發式應用（T. Crainic & N. Hail）。
20. 電信中的平行元啟發式（S. Nesmachnow 等）。
21. 生物信息學與平行元啟發式（O. Trelles, A. Rodriguez）。
索引。
