Fundamentos matemáticos de los algoritmos inspirados en la naturaleza

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Título original:

Mathematical Foundations of Nature-Inspired Algorithms

Contenido del libro:

Este libro presenta un enfoque sistemático para analizar algoritmos inspirados en la naturaleza. Comenzando con una introducción a los métodos y algoritmos de optimización, este libro pasa a proporcionar un marco unificado de análisis matemático para la convergencia y la estabilidad.

Los algoritmos específicos inspirados en la naturaleza incluyen: inteligencia de enjambre, optimización de colonia de hormigas, optimización de enjambre de partículas, algoritmos inspirados en abejas, algoritmo de murciélago, algoritmo de luciérnaga y búsqueda de cuco. Los algoritmos se analizan desde un amplio espectro de teorías y marcos para ofrecer una visión de las principales características de los algoritmos y entender cómo y por qué funcionan para resolver problemas de optimización.

Se realizan análisis matemáticos en profundidad desde distintas perspectivas, como la teoría de la complejidad, la teoría del punto fijo, los sistemas dinámicos, la autoorganización, el marco bayesiano, el marco de las cadenas de Markov, la teoría de filtros, el aprendizaje estadístico y las medidas estadísticas. Los estudiantes e investigadores en optimización, investigación operativa, inteligencia artificial, minería de datos, aprendizaje automático, informática y ciencias de la gestión verán los pros y los contras de una variedad de algoritmos mediante ejemplos detallados y una comparación de algoritmos.