The book provides an overview of the current state of research in advanced metaheuristic methods for big data retrieval and analytics, including swarm intelligence, ant colony optimization, bacterial foraging, particle swarm optimization, and harmony search. It also includes case studies that demonstrate how these methods have been applied to solve realworld problems. The book begins by discussing the challenges of big data and its limitations, followed by an introduction to metaheuristics and their advantages over traditional methods. The next chapter explores the different types of metaheuristics, including swarm intelligence, ant colony optimization, bacterial foraging, particle swarm optimization, and harmony search. Each chapter is written by experts in the field and covers the theory and applications of each method. The book concludes with a discussion on the future of big data analysis and the potential for further advancements in the field. Advanced Metaheuristic Methods in Big Data Retrieval and Analytics: Advances in Computational Intelligence and Robotics is a comprehensive resource for researchers and practitioners working in the field of big data analysis and related areas.

В книге представлен обзор текущего состояния исследований в области передовых метаэвристических методов поиска и аналитики больших данных, включая интеллект роя, оптимизацию муравьиной колонии, бактериальное кормление, оптимизацию роя частиц и поиск гармонии. Он также включает в себя тематические исследования, которые демонстрируют, как эти методы применялись для решения реальных проблем. Книга начинается с обсуждения проблем больших данных и их ограничений, после чего следует введение в метаэвристику и ее преимущества перед традиционными методами. В следующей главе рассматриваются различные типы метаэвристики, включая роевой интеллект, оптимизацию муравьиной колонии, бактериальное кормление, оптимизацию роя частиц и поиск гармонии. Каждая глава написана специалистами в данной области и охватывает теорию и применение каждого метода. Книга завершается обсуждением будущего анализа больших данных и потенциала дальнейшего прогресса в этой области. Advanced Metaheuristic Methods in Big Data Retrieval and Analytics: Advances in Computational Intelligence and Robotics - комплексный ресурс для исследователей и практиков, работающих в области анализа больших данных и смежных областях.

livre donne un aperçu de l'état actuel de la recherche dans le domaine des méthodes métavristes avancées de recherche et d'analyse de grandes données, y compris l'intelligence du rhum, l'optimisation de la colonie de fourmis, l'alimentation bactérienne, l'optimisation du rhum de particules et la recherche de l'harmonie. Il comprend également des études de cas qui montrent comment ces méthodes ont été appliquées pour résoudre des problèmes réels. livre commence par une discussion sur les problèmes de Big Data et leurs limites, suivie d'une introduction à la métavristique et ses avantages par rapport aux méthodes traditionnelles. chapitre suivant traite de différents types de métavristics, y compris l'intelligence du roc, l'optimisation de la colonie de fourmis, l'alimentation bactérienne, l'optimisation du rocher de particules et la recherche de l'harmonie. Chaque chapitre est écrit par un homme du métier et couvre la théorie et l'application de chaque méthode. livre se termine par une discussion sur l'analyse future des données volumineuses et le potentiel de progrès ultérieurs dans ce domaine. Methods métaheuristiques avancées dans le Big Data Retrieval and Analytics : Advances in Computational Intelligence and Robotics est une ressource complète pour les chercheurs et les praticiens travaillant dans le domaine de l'analyse de Big Data et des domaines connexes.

libro ofrece una visión general del estado actual de la investigación en técnicas metaevrísticas avanzadas de búsqueda y análisis de grandes datos, incluyendo inteligencia de enjambres, optimización de colonias hormigas, alimentación bacteriana, optimización de enjambres de partículas y búsqueda de armonía. También incluye estudios de casos que demuestran cómo se han aplicado estas técnicas para resolver problemas reales. libro comienza con un debate sobre los problemas del big data y sus limitaciones, seguido de una introducción a la metaevrística y sus ventajas sobre los métodos tradicionales. En el siguiente capítulo se examinan diferentes tipos de metaevrística, incluyendo inteligencia de enjambre, optimización de colonias hormigas, alimentación bacteriana, optimización de enjambres de partículas y búsqueda de armonía. Cada capítulo está escrito por expertos en el campo y abarca la teoría y aplicación de cada método. libro concluye con una discusión sobre el futuro análisis del big data y el potencial de nuevos avances en este campo. Métodos Metaheurísticos Avanzados en Big Data Retrieval y Analytics: Avances en Inteligencia Computacional y Robótica es un recurso integral para investigadores y profesionales que trabajan en el campo del análisis de big data y áreas relacionadas.

O livro apresenta uma visão geral do estado atual dos estudos sobre técnicas metaevristas avançadas de busca e análise de grandes dados, incluindo inteligência da roia, otimização da colónia de formigas, alimentação bacteriana, otimização de partículas rosas e busca de harmonia. Também inclui estudos de caso que demonstram como estes métodos foram usados para resolver problemas reais. O livro começa com uma discussão sobre os grandes problemas de dados e suas limitações, seguindo-se a introdução à metaevrista e suas vantagens sobre os métodos tradicionais. O capítulo a seguir aborda vários tipos de metaevristas, incluindo inteligência de roça, otimização da colónia de formigas, alimentação bacteriana, otimização da ração de partículas e busca de harmonia. Cada capítulo é escrito por especialistas nesta área e abrange a teoria e a aplicação de cada método. O livro termina discutindo o futuro da análise de grandes dados e o potencial de avanços. Advanced Metaheuristic Methods in Big Data Retrieval and Analytics: Advances in Computational Inteligência e Robotics é um recurso completo para pesquisadores e praticantes que trabalham na análise de big data e áreas adjacentes.

Il libro fornisce una panoramica dello stato attuale della ricerca sulle tecniche metaevristiche avanzate di ricerca e analisi dei big data, tra cui l'intelligenza della roia, l'ottimizzazione della colonia formica, l'alimentazione batterica, l'ottimizzazione della roe delle particelle e la ricerca dell'armonia. Include anche studi di caso che dimostrano come questi metodi sono stati utilizzati per risolvere i problemi reali. Il libro inizia discutendo i problemi dei grandi dati e i loro limiti, quindi l'introduzione alla metaevristica e i suoi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali. Il capitolo seguente affronta diversi tipi di metaevristica, tra cui l'intelligenza rocciosa, l'ottimizzazione della colonia di formiche, l'alimentazione batterica, l'ottimizzazione della roia di particelle e la ricerca di armonia. Ogni capitolo è scritto da esperti in questo campo e comprende la teoria e l'applicazione di ogni metodo. Il libro si conclude con una discussione sul futuro dell'analisi dei dati di grandi dimensioni e sul potenziale di ulteriori progressi in questo campo. Advanced Metaheuristic Methods in Big Data Retrieval and Analytics: Advances in Computational Intelligence and Robotics è una risorsa completa per ricercatori e professionisti che lavorano nell'analisi dei big data e nelle aree correlate.

Das Buch gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung auf dem Gebiet fortschrittlicher metaauristischer Methoden zur Suche und Analyse von Big Data, einschließlich Schwarmintelligenz, Ameisenkolonie-Optimierung, Bakterienfutter, Partikelschwarm-Optimierung und Harmoniesuche. Es enthält auch Fallstudien, die zeigen, wie diese Techniken zur Lösung realer Probleme eingesetzt wurden. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Herausforderungen von Big Data und deren Grenzen, gefolgt von einer Einführung in die Metaauristik und ihre Vorteile gegenüber traditionellen Methoden. Das nächste Kapitel befasst sich mit verschiedenen Arten von Meta-Auristik, einschließlich Schwarmintelligenz, Ameisenkolonie Optimierung, bakterielle Fütterung, Partikel Schwarm Optimierung und die Suche nach Harmonie. Jedes Kapitel wird von Spezialisten auf dem Gebiet geschrieben und deckt die Theorie und Anwendung jeder Methode ab. Das Buch schließt mit einer Diskussion über die Zukunft der Big-Data-Analyse und das Potenzial für weitere Fortschritte in diesem Bereich. Advanced Metaheuristic Methods in Big Data Retrieval and Analytics: Advances in Computational Intelligence and Robotics ist eine umfassende Ressource für Forscher und Praktiker, die in der Big Data-Analyse und verwandten Bereichen tätig sind.

Książka zawiera przegląd aktualnego stanu badań w zaawansowanych metaheurystycznych technik wyszukiwania dużych danych i analityki, w tym inteligencji roju, optymalizacji kolonii mrówek, karmienia bakteryjnego, optymalizacji roju cząstek i wyszukiwania harmonii. Obejmuje również studia przypadków, które pokazują, w jaki sposób metody te zostały zastosowane do problemów świata rzeczywistego. Książka rozpoczyna się dyskusją na temat problemów z dużymi danymi i ich ograniczeń, a następnie wprowadzeniem do metaheurystyki i jej zalet nad tradycyjnymi metodami. Następny rozdział patrzy na różne rodzaje metaheurystyki, w tym inteligencji roju, optymalizacji kolonii mrówek, karmienia bakteryjnego, optymalizacji roju cząstek i znalezienia harmonii. Każdy rozdział jest pisany przez wykwalifikowanych w sztuce i obejmuje teorię i zastosowanie każdej metody. Książka kończy się dyskusją na temat przyszłości analizy dużych danych i możliwości dalszych postępów w tej dziedzinie. Zaawansowane metody metaheurystyczne w Big Data Retrieval i Analytics: Advances in Computational Intelligence and Robotics to kompleksowe zasoby dla naukowców i praktyków pracujących w dziedzinie analizy dużych danych i powiązanych dziedzin.

הספר מספק סקירה של המצב הנוכחי של מחקר בטכניקות מתקדמות של חיפוש מידע וניתוח נתונים גדולים, כולל אינטליגנציה נחיל, אופטימיזציה מושבת נמלים, הזנה חיידקית, אופטימיזציה של נחיל חלקיקים וחיפוש הרמוניה. הוא כולל גם מחקרי מקרים המדגימים כיצד שיטות אלה יושמו לבעיות בעולם האמיתי. הספר מתחיל בדיון על בעיות מידע גדולות ומגבלותיהן, ואחריו מבוא למטהוריסטיקה ויתרונותיה על פני שיטות מסורתיות. הפרק הבא בוחן סוגים שונים של מטהוריסטיקה, כולל אינטליגנציה נחיל, אופטימיזציה מושבת נמלים, הזנה בקטריאלית, אופטימיזציה נחיל חלקיקים, ומציאת הרמוניה. כל פרק נכתב על ידי מיומנים באמנות וסוקר את התיאוריה והיישום של כל שיטה. הספר מסיים עם דיון על העתיד של ניתוח נתונים גדול ואת הפוטנציאל להתקדמות נוספת בתחום זה. Metaheuristic Methods Advanced in Big Data Retrieval and Analytics: Advances in Computational Intelligence and Robotics הוא משאב מקיף עבור חוקרים ואנשי מקצוע העוסקים בניתוח נתונים גדולים ובתחומים קשורים.''

Kitap, sürü zekası, karınca kolonisi optimizasyonu, bakteriyel besleme, parçacık sürüsü optimizasyonu ve uyum araması da dahil olmak üzere gelişmiş metaheuristik büyük veri arama ve analitik tekniklerindeki mevcut araştırma durumuna genel bir bakış sunmaktadır. Ayrıca, bu yöntemlerin gerçek dünya problemlerine nasıl uygulandığını gösteren vaka çalışmalarını da içerir. Kitap, büyük veri problemlerinin ve sınırlamalarının tartışılmasıyla başlar, ardından meta-metodolojiye ve geleneksel yöntemlere göre avantajlarına giriş yapılır. Bir sonraki bölüm, sürü zekası, karınca kolonisi optimizasyonu, bakteriyel besleme, parçacık sürüsü optimizasyonu ve uyum bulma gibi farklı meta-lojistik türlerine bakar. Her bölüm sanatta yetenekli olanlar tarafından yazılır ve her yöntemin teorisini ve uygulamasını kapsar. Kitap, büyük veri analizinin geleceği ve bu alanda daha fazla ilerleme potansiyeli üzerine bir tartışma ile sona eriyor. Büyük Veri Alma ve Analitiğinde İleri Metaheuristik Yöntemler: Hesaplamalı Zeka ve Robotikteki Gelişmeler, büyük veri analizi ve ilgili alanlarda çalışan araştırmacılar ve uygulayıcılar için kapsamlı bir kaynaktır.

يقدم الكتاب لمحة عامة عن الحالة الحالية للبحث في تقنيات البحث والتحليل المتقدمة للبيانات الضخمة الميتاهويستية، بما في ذلك ذكاء السرب، وتحسين مستعمرة النمل، والتغذية البكتيرية، وتحسين أسراب الجسيمات، والبحث عن الانسجام. كما يتضمن دراسات حالة توضح كيفية تطبيق هذه الأساليب على مشاكل العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بمناقشة مشاكل البيانات الضخمة وقيودها، تليها مقدمة لعلم التمثيل الغذائي ومزاياه على الأساليب التقليدية. يبحث الفصل التالي في أنواع مختلفة من الميتاهوريسيس، بما في ذلك ذكاء السرب، وتحسين مستعمرة النمل، والتغذية البكتيرية، وتحسين سرب الجسيمات، وإيجاد الانسجام. كل فصل يكتبه المهرة في الفن ويغطي نظرية وتطبيق كل طريقة. ويختتم الكتاب بمناقشة حول مستقبل تحليل البيانات الضخمة وإمكانية إحراز مزيد من التقدم في هذا المجال. الطرق الميتاهويستية المتقدمة في استرجاع البيانات الضخمة والتحليلات: التقدم في الذكاء الحاسوبي والروبوتات هو مورد شامل للباحثين والممارسين العاملين في تحليل البيانات الضخمة والمجالات ذات الصلة.

이 책은 떼의 지능, 개미 콜로니 최적화, 박테리아 공급, 입자 떼의 최적화 및 조화 검색을 포함한 고급 메타 휴리스틱 빅 데이터 검색 및 분석 기술에 대한 현재 연구 상태에 대한 개요를 제공합니다. 또한 이러한 방법이 실제 문제에 어떻게 적용되었는지를 보여주는 사례 연구도 포함됩니다. 이 책은 빅 데이터 문제와 그 한계에 대한 논의와 메타 휴리스틱에 대한 소개 및 전통적인 방법에 대한 장점으로 시작됩니다. 다음 장에서는 떼의 지능, 개미 콜로니 최적화, 박테리아 공급, 입자 떼의 최적화 및 조화를 찾는 등 다양한 유형의 메타 휴리스틱을 살펴 봅니다. 각 장은 예술에 능숙한 사람들이 작성했으며 각 방법의 이론과 적용을 다룹니다. 이 책은 빅 데이터 분석의 미래와이 분야의 추가 발전 가능성에 대한 토론으로 마무리됩니다. 빅 데이터 검색 및 분석의 고급 메타 휴리스틱 방법: 전산 지능 및 로봇 공학의 발전은 빅 데이터 분석 및 관련 분야에서 일하는 연구원 및 실무자를위한 포괄적 인 리소스입니다.

この本は、群集知能、アリのコロニー最適化、細菌供給、粒子群最適化、調和検索などの高度なメタヘリスティックビッグデータ検索および分析技術の研究の現状の概要を提供しています。また、これらの方法が現実世界の問題にどのように適用されたかを示すケーススタディも含まれています。この本は、ビッグデータの問題とその限界についての議論から始まり、その後、伝統的な方法に比べてメタヘアリスティクスとその利点を紹介します。次の章では、群集知能、アリのコロニーの最適化、細菌の摂食、粒子群最適化、調和の発見など、さまざまな種類のメタヘアリスティクスについて見ていきます。各章は芸術の熟練者によって書かれており、それぞれの方法の理論と適用をカバーしています。本書は、ビッグデータ分析の将来と、この分野におけるさらなる進展の可能性についての議論で終わります。ビッグデータの検索と分析における高度なメタヘリスティック手法：計算知能とロボット工学の進歩は、ビッグデータ分析と関連分野で働く研究者や実務家のための包括的なリソースです。

本書概述了先進的大數據元分析搜索和分析方法的當前研究狀態，包括群體智能，螞蟻菌落優化，細菌餵養，粒子群優化以及尋求和諧。它還包括案例研究，展示了如何將這些技術用於解決實際問題。本書首先討論了大數據問題及其局限性，然後介紹了元信息法及其優於傳統方法的優勢。下一章探討了不同類型的元信息學，包括群體智力，螞蟻菌落優化，細菌進食，粒子群優化以及和諧搜索。每章由該領域的專家撰寫，涵蓋每種方法的理論和應用。該書最後討論了未來對大數據的分析以及在該領域取得進一步進展的可能性。大數據檢索和分析中的高級元數學：計算智能和機器人技術的進步，是從事大數據分析和相關領域的研究人員和從業人員的綜合資源。