Puntuación:
El libro ofrece una introducción a los algoritmos inspirados en la naturaleza y a los algoritmos metaheurísticos, con pseudocódigos y una buena visión general. Sin embargo, carece de análisis en profundidad y presenta algunos problemas de calidad, lo que puede resultar frustrante para los lectores que busquen explicaciones detalladas.
Ventajas:⬤ Atractivo y fácil de leer
⬤ ofrece una buena visión general
⬤ contiene pseudocódigos
⬤ adecuado para principiantes
⬤ buena presentación
⬤ algunos lectores lo encontraron valioso a pesar de los problemas.
⬤ Carece de profundidad, por lo que es necesario consultar artículos externos para profundizar
⬤ algunas reseñas señalan errores y una redacción descuidada
⬤ contenido duplicado con otro libro
⬤ algunos lo consideran mal escrito y lamentable en términos de valor.
(basado en 10 opiniones de lectores)
Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms: Second Edition
Los algoritmos metaheurísticos modernos, como la optimización por enjambre de partículas y la búsqueda de cuco, empiezan a demostrar su potencia para abordar problemas de optimización difíciles e incluso problemas NP-duros. Este libro revisa y presenta los algoritmos metaheurísticos más avanzados inspirados en la naturaleza para la optimización global, incluidos los algoritmos de hormigas y abejas, el algoritmo del murciélago, la búsqueda del cuco, la evolución diferencial, el algoritmo de la luciérnaga, los algoritmos genéticos, la búsqueda armónica, la optimización del enjambre de partículas, el recocido simulado y las máquinas de vectores soporte.
En esta edición revisada también se incluye cómo tratar las restricciones no lineales. Se han utilizado ejemplos prácticos con implementación para mostrar cómo funciona cada algoritmo.
Este libro es, por tanto, un libro de texto ideal para un curso de licenciatura y/o posgrado, así como para el autoaprendizaje. Dado que algunos de los algoritmos, como los de búsqueda de cuco y de luciérnaga, están a la vanguardia de la investigación actual, este libro también puede servir de referencia para los investigadores.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)