The book covers the latest advances in optimization techniques and their application to various power engineering problems. It provides a thorough understanding of the underlying mathematical concepts and practical examples to help readers apply these techniques in real-world scenarios. The book begins by introducing the concept of metaheuristics and its importance in power engineering. It discusses the different types of metaheuristics, such as genetic algorithms, simulated annealing, and ant colony optimization, and their applications in solving complex power engineering problems. The book then delves into the details of each type of metaheuristic, explaining how they work and when to use them. The second edition includes new chapters on machine learning and artificial intelligence, which have become increasingly important in power engineering. These chapters cover topics such as neural networks, support vector machines, and deep learning, and how they can be used to solve power engineering problems. The book also includes case studies that demonstrate the practical application of metaheuristics in power engineering, including examples from industry and academia. Throughout the book, the authors emphasize the need for interdisciplinary collaboration between engineers, mathematicians, and computer scientists to develop effective solutions to power engineering problems.

В книге освещены последние достижения в области методов оптимизации и их применения для решения различных энергетических задач. Он обеспечивает полное понимание основных математических концепций и практических примеров, чтобы помочь читателям применять эти методы в реальных сценариях. Книга начинается с введения понятия метаэвристики и её значения в энергетике. В нем обсуждаются различные типы метаэвристики, такие как генетические алгоритмы, имитация отжига и оптимизация муравьиной колонии, а также их применение при решении сложных проблем энергетики. Затем книга углубляется в детали каждого типа метаэвристики, объясняя, как они работают и когда их использовать. Второе издание включает новые главы о машинном обучении и искусственном интеллекте, которые приобретают все большее значение в энергетике. В этих главах рассматриваются такие темы, как нейронные сети, машины опорных векторов и глубокое обучение, а также то, как их можно использовать для решения проблем энергетики. Книга также включает в себя тематические исследования, которые демонстрируют практическое применение метаэвристики в энергетике, включая примеры из промышленности и научных кругов. На протяжении всей книги авторы подчеркивают необходимость междисциплинарного сотрудничества инженеров, математиков и компьютерщиков для разработки эффективных решений проблем энергетики.

''