and apply them to realworld problems The book begins with an introduction to computational intelligence and its applications in optimization followed by a discussion on the need for studying these methods The authors then delve into the theories behind each algorithm before providing practical examples and code for implementation. The plot of the book "Computational Intelligence-Based Optimization Algorithms From Theory to Practice" revolves around the significance of comprehending and harnessing the power of computational intelligence to address complex real-world optimization issues. The book's primary focus is on metaheuristic optimization techniques, which bridge multiple approaches to provide a new perspective on resolving challenging problems. The authors aim to equip readers with a thorough understanding of the theoretical foundations and practical implementations of these algorithms, enabling them to apply computational intelligence in real-world scenarios. The book commences with an overview of computational intelligence and its diverse applications, emphasizing the importance of investigating these methodologies. This introductory section sets the stage for the subsequent chapters, which delve into the underlying principles of various optimization algorithms. Each chapter provides a concise background of the algorithm, highlighting its field of application and success stories. The authors then elucidate the theories underpinning each approach, making it accessible to readers with varying levels of expertise. The book covers a selection of the most effective and well-known algorithms in the literature, including Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Differential Evolution (DE), Simulated Annealing (SA), and Bee Colony Optimization (BCO).

и применить их к задачам реального мира. Книга начинается с введения в вычислительный интеллект и его применения в оптимизации, за которым следует обсуждение необходимости изучения этих методов. Затем авторы углубляются в теории, лежащие в основе каждого алгоритма, прежде чем предоставить практические примеры и код для реализации. Сюжет книги «Алгоритмы оптимизации, основанные на вычислительном интеллекте, от теории к практике» вращается вокруг важности осмысления и использования возможностей вычислительного интеллекта для решения сложных проблем оптимизации реального мира. Основное внимание в книге уделяется метаэвристическим методам оптимизации, которые объединяют несколько подходов, чтобы дать новый взгляд на решение сложных проблем. Авторы стремятся дать читателям полное понимание теоретических основ и практических реализаций этих алгоритмов, позволяя им применять вычислительный интеллект в реальных сценариях. Книга начинается с обзора вычислительного интеллекта и его разнообразных приложений, подчеркивая важность изучения этих методологий. Этот вводный раздел задает основу для последующих глав, которые углубляются в основополагающие принципы различных алгоритмов оптимизации. Каждая глава дает краткую предысторию алгоритма, выделяя его область применения и истории успеха. Затем авторы объясняют теории, лежащие в основе каждого подхода, делая его доступным для читателей с различным уровнем знаний. Книга охватывает выбор наиболее эффективных и известных алгоритмов в литературе, включая генетический алгоритм (GA), оптимизацию роя частиц (PSO), дифференциальную эволюцию (DE), имитационный отжиг (SA) и оптимизацию пчелиной колонии (BCO).

et les appliquer aux tâches du monde réel. livre commence par une introduction à l'intelligence computationnelle et son application à l'optimisation, suivie d'une discussion sur la nécessité d'étudier ces méthodes. s auteurs examinent ensuite les théories sous-jacentes à chaque algorithme avant de fournir des exemples pratiques et du code à mettre en œuvre. L'histoire du livre « Algorithmes d'optimisation basés sur l'intelligence informatique, de la théorie à la pratique » tourne autour de l'importance de comprendre et d'utiliser les capacités de l'intelligence informatique pour résoudre les problèmes complexes de l'optimisation du monde réel. livre se concentre sur les méthodes d'optimisation métavristes qui combinent plusieurs approches pour donner une nouvelle vision de la résolution de problèmes complexes. s auteurs cherchent à donner aux lecteurs une compréhension complète des bases théoriques et des implémentations pratiques de ces algorithmes, leur permettant d'appliquer l'intelligence informatique dans des scénarios réels. livre commence par un aperçu de l'intelligence computationnelle et de ses diverses applications, soulignant l'importance d'étudier ces méthodologies. Cette section d'introduction fournit une base pour les chapitres suivants qui examinent les principes fondamentaux des différents algorithmes d'optimisation. Chaque chapitre donne un bref historique de l'algorithme, soulignant son domaine d'application et ses histoires de succès. s auteurs expliquent ensuite les théories qui sous-tendent chaque approche, la rendant accessible aux lecteurs ayant des niveaux de connaissances différents. livre couvre le choix des algorithmes les plus efficaces et connus dans la littérature, y compris l'algorithme génétique (GA), l'optimisation du rhum des particules (PSO), l'évolution différentielle (DE), le recuit de simulation (SA) et l'optimisation de la colonie d'abeilles (BCO).

y aplicarlos a las tareas del mundo real. libro comienza con una introducción a la inteligencia computacional y sus aplicaciones en la optimización, seguida de una discusión sobre la necesidad de estudiar estas técnicas. autores luego profundizan en las teorías detrás de cada algoritmo antes de proporcionar ejemplos prácticos y código para implementar. La trama del libro «Algoritmos de optimización basados en la inteligencia computacional, de la teoría a la práctica» gira en torno a la importancia de comprender y aprovechar las capacidades de la inteligencia computacional para resolver los complejos problemas de optimización del mundo real. libro se centra en técnicas de optimización metaeverísticas que combinan varios enfoques para ofrecer una nueva perspectiva sobre la solución de problemas complejos. autores buscan dar a los lectores una comprensión completa de los fundamentos teóricos y las implementaciones prácticas de estos algoritmos, permitiéndoles aplicar la inteligencia computacional en escenarios reales. libro comienza con una revisión de la inteligencia computacional y sus diversas aplicaciones, destacando la importancia de estudiar estas metodologías. Esta sección introductoria establece la base para capítulos posteriores que profundizan en los principios fundamentales de los diferentes algoritmos de optimización. Cada capítulo proporciona una breve historia del algoritmo, destacando su campo de aplicación y sus casos de éxito. A continuación, los autores explican las teorías que sustentan cada enfoque, poniéndolo a disposición de los lectores con diferentes niveles de conocimiento. libro abarca la selección de los algoritmos más eficaces y conocidos en la literatura, incluyendo el algoritmo genético (GA), la optimización del enjambre de partículas (PSO), la evolución diferencial (DE), el recocido simulado (SA) y la optimización de la colonia de abejas (BCO).

e aplicá-los às tarefas do mundo real. O livro começa com uma introdução na inteligência computacional e sua aplicação na otimização, seguida de uma discussão sobre a necessidade de estudar essas técnicas. Em seguida, os autores se aprofundam nas teorias subjacentes a cada algoritmo antes de fornecer exemplos práticos e código para a implementação. A narrativa do livro «Algoritmos de otimização baseados em inteligência computacional, teoria por prática» gira em torno da importância da compreensão e utilização da inteligência computacional para resolver problemas complexos de otimização do mundo real. O principal foco do livro são as técnicas metaevristas de otimização, que combinam várias abordagens para dar uma nova visão sobre a solução de problemas complexos. Os autores procuram dar aos leitores uma compreensão completa dos fundamentos teóricos e das implementações práticas desses algoritmos, permitindo-lhes aplicar inteligência computacional em cenários reais. O livro começa com uma revisão da inteligência computacional e seus diversos aplicativos, enfatizando a importância de estudar essas metodologias. Esta seção de introdução define a base para capítulos posteriores que se aprofundam nos princípios fundamentais de vários algoritmos de otimização. Cada capítulo fornece uma breve história do algoritmo, destacando seu campo de aplicação e histórico de sucesso. Em seguida, os autores explicam as teorias subjacentes a cada abordagem, tornando-a acessível a leitores com diferentes níveis de conhecimento. O livro inclui a escolha dos algoritmos mais eficientes e conhecidos na literatura, incluindo algoritmo genético (GA), otimização de partículas rosas (PSO), evolução diferencial (DE), simulação de colônia de abelhas (SA) e otimização de colônia de abelhas (BCO).

e applicarli alle sfide del mondo reale. Il libro inizia con l'introduzione all'intelligenza computazionale e la sua applicazione all'ottimizzazione, seguita dalla discussione sulla necessità di studiare questi metodi. Poi gli autori approfondiscono le teorie alla base di ogni algoritmo prima di fornire esempi pratici e codice da implementare. La trama del libro «Algoritmi di ottimizzazione basati sull'intelligenza computazionale, dalla teoria alla pratica» ruota sull'importanza della comprensione e dell'utilizzo dell'intelligenza computazionale per affrontare i problemi complessi di ottimizzazione del mondo reale. Il libro si concentra sulle tecniche di ottimizzazione metaeuristica, che uniscono diversi approcci per fornire una nuova visione della soluzione dei problemi complessi. Gli autori cercano di fornire ai lettori una comprensione completa delle basi teoriche e delle implementazioni pratiche di questi algoritmi, consentendo loro di applicare l'intelligenza computazionale in scenari reali. Il libro inizia con una panoramica dell'intelligenza computazionale e delle sue diverse applicazioni, sottolineando l'importanza di imparare queste metodologie. Questa sezione introduttiva definisce le basi per i capitoli successivi che vengono approfonditi nei principi fondamentali di diversi algoritmi di ottimizzazione. Ogni capitolo fornisce una breve storia dell'algoritmo, evidenziando il suo campo di applicazione e la sua storia di successo. Gli autori spiegano poi le teorie alla base di ogni approccio, rendendole accessibili ai lettori con diversi livelli di conoscenza. Il libro comprende la selezione degli algoritmi più efficaci e conosciuti della letteratura, tra cui l'algoritmo genetico (GA), l'ottimizzazione della roia di particelle (PSO), l'evoluzione differenziale (DE), la simulazione (SA) e l'ottimizzazione della colonia di api (BCO).

und diese auf die Aufgaben der realen Welt anwenden. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Computerintelligenz und ihre Anwendung in der Optimierung, gefolgt von einer Diskussion über die Notwendigkeit, diese Methoden zu studieren. Die Autoren vertiefen sich dann in die Theorien hinter jedem Algorithmus, bevor sie praktische Beispiele und Code für die Implementierung bereitstellen. Die Handlung des Buches „Optimierungsalgorithmen auf der Grundlage von Computerintelligenz, von der Theorie zur Praxis“ dreht sich um die Bedeutung des Verstehens und der Nutzung der Möglichkeiten der Computerintelligenz, um komplexe Probleme der Optimierung der realen Welt zu lösen. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf metaauristischen Optimierungsmethoden, die mehrere Ansätze kombinieren, um eine neue Perspektive auf die Lösung komplexer Probleme zu geben. Die Autoren versuchen, den sern ein umfassendes Verständnis der theoretischen Grundlagen und praktischen Implementierungen dieser Algorithmen zu vermitteln, so dass sie computergestützte Intelligenz in realen Szenarien anwenden können. Das Buch beginnt mit einem Überblick über Computerintelligenz und ihre vielfältigen Anwendungen und unterstreicht die Bedeutung des Studiums dieser Methoden. Dieser einleitende Abschnitt legt die Grundlage für die folgenden Kapitel, die sich mit den Grundprinzipien der verschiedenen Optimierungsalgorithmen befassen. Jedes Kapitel gibt einen kurzen Hintergrund des Algorithmus und hebt seinen Anwendungsbereich und seine Erfolgsgeschichten hervor. Die Autoren erklären dann die Theorien, die jedem Ansatz zugrunde liegen, und machen ihn für ser mit unterschiedlichem Wissensstand zugänglich. Das Buch behandelt eine Auswahl der effektivsten und bekanntesten Algorithmen in der Literatur, einschließlich des genetischen Algorithmus (GA), der Partikelschwarmoptimierung (PSO), der differentiellen Evolution (DE), der mulationsglühung (SA) und der Bienenvölkeroptimierung (BCO).

i stosować je do zadań świata rzeczywistego. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do inteligencji obliczeniowej i jej zastosowania w optymalizacji, a następnie omówienia potrzeby studiowania tych metod. Następnie autorzy zagłębiają się w teorie za każdym algorytmem, zanim dostarczą praktyczne przykłady i kod do wdrożenia. Fabuła książki „Algorytmy optymalizacji inteligencji obliczeniowej od teorii do praktyki” obraca się wokół znaczenia zrozumienia i wykorzystania mocy inteligencji obliczeniowej do rozwiązywania złożonych problemów z optymalizacją świata rzeczywistego. Książka koncentruje się na metaheurystycznych technik optymalizacji, które łączą wiele podejść, aby zapewnić nową perspektywę rozwiązywania złożonych problemów. Autorzy zamierzają dać czytelnikom pełne zrozumienie teoretycznych podstaw i praktycznych implementacji tych algorytmów, pozwalając im na zastosowanie inteligencji obliczeniowej w scenariuszach rzeczywistych. Książka rozpoczyna się od przeglądu inteligencji obliczeniowej i jej różnorodnych zastosowań, podkreślając znaczenie badania tych metodologii. Ta część wprowadzająca wyznacza etap kolejnych rozdziałów, które zagłębiają się w podstawy różnych algorytmów optymalizacji. Każdy rozdział daje krótkie tło algorytmu, podkreślając jego zakres i sukcesy historie. Następnie autorzy wyjaśniają teorie za każdym podejściem, udostępniając je czytelnikom o różnym poziomie wiedzy. Książka obejmuje wybór najbardziej wydajnych i znanych algorytmów w literaturze, w tym algorytmu genetycznego (GA), optymalizacji roju cząstek (PSO), ewolucji różnicowej (DE), symulowanego wyżarzania (SA) i optymalizacji kolonii pszczół (BCO).

וליישם אותם על משימות בעולם האמיתי. הספר מתחיל עם הקדמה לאינטליגנציה חישובית ויישומו באופטימיזציה, ואחריו דיון על הצורך ללמוד שיטות אלה. לאחר מכן, המחברים מתעמקים בתיאוריות שמאחורי כל אלגוריתם לפני שהם מספקים דוגמאות מעשיות וקוד ליישום. עלילת הספר Computational Intelligence-Based Optimization Alterments from Theory to Practice סובבת סביב החשיבות של הבנה ורתימת הכוח של אינטליגנציה חישובית לפתרון בעיות אופטימיזציה מורכבות בעולם האמיתי. הספר מתמקד בטכניקות אופטימיזציה מטאהוריסטיות המשלבות גישות מרובות כדי לספק נקודת מבט חדשה על פתרון בעיות מורכבות. המחברים שואפים לתת לקוראים הבנה מלאה של תחתיות תיאורטית ויישומים מעשיים של אלגוריתמים אלה, המאפשרים להם ליישם אינטליגנציה חישובית בתרחישים של העולם האמיתי. הספר מתחיל בסקירת אינטליגנציה חישובית ויישומים מגוונים, ומדגיש את החשיבות של חקר מתודולוגיות אלה. קטע מבוא זה קובע את הבמה לפרקים הבאים אשר מתעמקים ביסודות של אלגוריתמי אופטימיזציה שונים. כל פרק מעניק רקע קצר של האלגוריתם, המדגיש את היקפו וסיפורי ההצלחה שלו. המחברים מסבירים את התיאוריות העומדות מאחורי כל גישה, והופכים אותה לנגישה לקוראים בעלי רמות שונות של ידע. הספר עוסק בבחירת האלגוריתמים היעילים והידועים ביותר בספרות, כולל אלגוריתם גנטי (GA), אופטימיזציה של נחיל חלקיקים (PSO), אבולוציה דיפרנציאלית (DE), אנלוינג מדומה (SA) ואופטימיזציה מושבת דבורים (BCO).''

ve bunları gerçek dünyadaki görevlere uygulayın. Kitap, hesaplama zekasına ve optimizasyondaki uygulamasına bir giriş ile başlar ve ardından bu yöntemleri inceleme ihtiyacının tartışılmasıyla devam eder. Yazarlar daha sonra pratik örnekler ve uygulama için kod sunmadan önce her algoritmanın arkasındaki teorileri araştırırlar. "Teoriden Uygulamaya Hesaplamalı Zeka Tabanlı Optimizasyon Algoritmaları" kitabının konusu, karmaşık gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözmek için hesaplamalı zekanın gücünü anlama ve kullanmanın önemi etrafında dönüyor. Kitap, karmaşık problemlerin çözümüne yeni bir bakış açısı sağlamak için çoklu yaklaşımları birleştiren metaheuristik optimizasyon tekniklerine odaklanmaktadır. Yazarlar, okuyuculara bu algoritmaların teorik temelleri ve pratik uygulamaları hakkında tam bir anlayış kazandırmayı ve gerçek dünya senaryolarında hesaplama zekasını uygulamalarını sağlamayı amaçlamaktadır. Kitap, hesaplama zekasını ve çeşitli uygulamalarını gözden geçirerek başlar ve bu metodolojileri keşfetmenin önemini vurgular. Bu giriş bölümü, çeşitli optimizasyon algoritmalarının temellerini inceleyen sonraki bölümler için zemin hazırlar. Her bölüm algoritmanın kısa bir arka planını verir, kapsamını ve başarı hikayelerini vurgular. Yazarlar daha sonra her yaklaşımın arkasındaki teorileri açıklayarak, farklı bilgi düzeylerine sahip okuyucular için erişilebilir hale getirir. Kitap, genetik algoritma (GA), parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO), diferansiyel evrim (DE), simüle tavlama (SA) ve arı kolonisi optimizasyonu (BCO) dahil olmak üzere literatürdeki en verimli ve bilinen algoritmaların seçimini kapsamaktadır.

وتطبيقها على مهام العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بمقدمة للذكاء الحسابي وتطبيقه في التحسين، تليها مناقشة الحاجة إلى دراسة هذه الأساليب. ثم يتعمق المؤلفون في النظريات الكامنة وراء كل خوارزمية قبل تقديم أمثلة عملية وشفرة للتنفيذ. تدور حبكة كتاب «خوارزميات التحسين القائمة على الذكاء الحسابي من النظرية إلى الممارسة» حول أهمية فهم وتسخير قوة الذكاء الحسابي لحل مشاكل التحسين المعقدة في العالم الحقيقي. يركز الكتاب على تقنيات التحسين الميتاهويستي التي تجمع بين مناهج متعددة لتوفير منظور جديد لحل المشكلات المعقدة. يهدف المؤلفون إلى منح القراء فهمًا كاملاً للأسس النظرية والتطبيقات العملية لهذه الخوارزميات، مما يسمح لهم بتطبيق الذكاء الحسابي في سيناريوهات العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بمراجعة الذكاء الحسابي وتطبيقاته المتنوعة، مع التأكيد على أهمية استكشاف هذه المنهجيات. يمهد هذا القسم التمهيدي المسرح للفصول اللاحقة التي تتعمق في أساسيات خوارزميات التحسين المختلفة. يعطي كل فصل خلفية موجزة للخوارزمية، مع تسليط الضوء على نطاقها وقصص النجاح. ثم يشرح المؤلفون النظريات الكامنة وراء كل نهج، مما يجعله في متناول القراء ذوي المستويات المختلفة من المعرفة. يغطي الكتاب اختيار الخوارزميات الأكثر كفاءة وشعبية في الأدبيات، بما في ذلك الخوارزمية الجينية (GA)، وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، والتطور التفاضلي (DE)، ومحاكاة التلقيح (SA)، وتحسين مستعمرة النحل (BCO).

실제 작업에 적용하십시오. 이 책은 계산 지능에 대한 소개와 최적화 응용 프로그램으로 시작한 다음 이러한 방법을 연구해야 할 필요성에 대한 토론으로 시작됩니다. 그런 다음 저자는 구현을위한 실용적인 예제와 코드를 제공하기 전에 각 알고리즘의 이론을 탐구합니다. "이론에서 실천으로의 전산 지능 기반 최적화 알고리즘" 책의 줄거리는 복잡한 실제 최적화 문제를 해결하기 위해 계산 지능의 힘을 이해하고 활용하는 것의 중요성을 중심으로 진행됩니다. 이 책은 복잡한 접근 방식을 결합하여 복잡한 문제 해결에 대한 새로운 관점을 제공하는 메타 휴리스틱 최적화 기술에 중점을 둡니다. 저자는 독자들에게 이러한 알고리즘의 이론적 토대와 실제 구현에 대한 완전한 이해를 제공하여 실제 시나리오에 계산 지능을 적용 할 수 있도록합니다. 이 책은 계산 지능과 다양한 응용 프로그램을 검토하여 이러한 방법론을 탐구하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 입문 섹션은 다양한 최적화 알고리즘의 기본을 탐구하는 후속 장의 단계를 설정합니다. 각 장은 알고리즘의 간단한 배경을 제공하여 범위와 성공 사례를 강조합니다. 그런 다음 저자는 각 접근 방식의 이론을 설명하여 다양한 수준의 지식을 가진 독자가 액세스 할 수 있도록합니다. 이 책은 유전자 알고리즘 (GA), 입자 떼집 최적화 (PSO), 미분 진화 (DE), 시뮬레이션 어닐링 (SA) 및 꿀벌 콜로니 최적화 (BCO) 를 포함하여 문헌에서 가장 효율적이고 알려진 알고리즘의 선택을 다룹니다.

と現実世界のタスクに適用します。この本は、計算知能と最適化への応用の紹介から始まり、その後、これらの方法を研究する必要性について議論します。その後、各アルゴリズムの背後にある理論を掘り下げ、実用的な例と実装のためのコードを提供した。本「理論から実践への計算知能ベース最適化アルゴリズム」のプロットは、複雑な現実世界の最適化問題を解決するための計算知能の力を理解し、活用することの重要性を中心に展開しています。この本は、複雑な問題を解決するための新たな視点を提供するために、複数のアプローチを組み合わせたメタヘアリズム最適化技術に焦点を当てています。著者たちは、これらのアルゴリズムの理論的基礎と実用的な実装を読者に完全に理解させることを目指している。この本は、計算知能とその多様な応用を見直し、これらの方法論を探求することの重要性を強調することから始まる。この入門セクションでは、様々な最適化アルゴリズムの基礎を掘り下げる後続の章の段階を設定します。各章では、アルゴリズムの簡単な背景を示し、その範囲とサクセスストーリーを強調しています。次に、各アプローチの背後にある理論を説明し、さまざまなレベルの知識を持つ読者がアクセスできるようにします。この本は、遺伝的アルゴリズム（GA）、粒子群最適化（PSO）、微分進化（DE）、シミュレートされたアニール（SA）、ミツバチのコロニー最適化（BCO）など、文献の中で最も効率的で知られているアルゴリズムの選択をカバーしています。

並將其應用於現實世界的任務。本書首先介紹了計算智能及其在優化中的應用，然後討論了研究這些技術的必要性。然後，作者深入研究了每個算法背後的理論，然後提供了實現的實用示例和代碼。本書的情節「基於計算智能的優化算法，從理論到實踐」圍繞理解和利用計算智能能力來解決復雜現實世界優化問題的重要性展開。本書的重點是元分析優化方法，該方法結合了幾種方法，為解決復雜問題提供了新的視角。作者旨在使讀者充分了解這些算法的理論基礎和實際實現，從而使他們能夠在現實世界中應用計算智能。該書首先回顧了計算智能及其各種應用，強調了研究這些方法的重要性。本介紹部分為後續章節奠定了基礎，這些章節深入探討了各種優化算法的基本原理。每章給出算法的簡短背景故事，突出其應用範圍和成功歷史。然後，作者解釋了每種方法背後的理論，使具有不同知識水平的讀者可以使用。該書涵蓋了文獻中最有效和最著名的算法的選擇，包括遺傳算法（GA），粒子群優化（PSO），差分進化（DE），模擬退火（SA）和蜂群優化（BCO）。