Algoritmos de optimización inspirados en la naturaleza: Avances recientes en computación natural y aplicaciones biomédicas

Título original:

Nature-Inspired Optimization Algorithms: Recent Advances in Natural Computing and Biomedical Applications

Contenido del libro:

Este libro se centrará en la implicación de la minería de datos y los métodos de computación inteligente en los avances recientes de las aplicaciones biomédicas y los algoritmos de computación inspirada en la naturaleza para sistemas biomédicos. Las técnicas metaheurísticas o inspiradas en la naturaleza propuestas deben ser una versión mejorada, híbrida, adaptativa o perfeccionada de los algoritmos básicos en términos de rendimiento y métricas de convergencia. En este apasionante y emergente campo interdisciplinar se está investigando y desarrollando una amplia gama de teorías y metodologías para abordar problemas complejos y desafiantes.

Hoy en día, el análisis y procesamiento de datos es uno de los grandes focos de atención entre la comunidad de investigadores y la sociedad de la información. Debido a la evolución y el descubrimiento de conocimientos de la computación natural, los algoritmos metaheurísticos o bioinspirados relacionados han ganado cada vez más popularidad en la última década debido a su importante potencial para abordar dilemas de optimización intratables desde el punto de vista computacional en los campos de la medicina, la ingeniería, el ejército, el espacio y la industria. La principal razón del éxito de los algoritmos inspirados en la naturaleza es su capacidad para resolver problemas. Las técnicas de optimización inspiradas en la naturaleza proporcionan herramientas computacionales adaptativas para problemas de optimización complejos y aplicaciones de ingeniería diversificadas.

Índice provisional de contenidos/temas tratados:

- Computación neuronal.

- Métodos de computación evolutiva.

- Algoritmos inspirados en la neurociencia.

- Algoritmos basados en sistemas biológicos.

- Algoritmos híbridos y de computación inteligente.

- Aplicación de la Computación Natural.

- Revisión y análisis del estado del arte de los algoritmos de optimización.

- Aplicaciones de computación molecular y cuántica.

- Inteligencia de Enjambre.

- Algoritmos basados en poblaciones y otras optimizaciones.