Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ bảy, 06/06/2026
Metaheuristic Algorithms: New Methods, Evaluation, and Performance Analysis
Cập nhật vào: Thứ ba - 16/09/2025 22:40
Nhan đề chính: Metaheuristic Algorithms: New Methods, Evaluation, and Performance Analysis
Nhan đề dịch: Thuật toán metaheuristic: Phương pháp mới, đánh giá và phân tích hiệu năng
Tác giả: Erik Cuevas
Nhà xuất bản: Springer Nature
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 297 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-63053-8
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này bao gồm ba nội dung riêng biệt nhưng có liên quan với nhau. Thứ nhất, sách nhằm mục đích trình bày và làm sáng tỏ vì sao các thuật toán metaheuristic mới có cơ chế tìm kiếm sáng tạo, giúp chúng khác biệt với các phương pháp siêu thuật toán thông thường. Thứ hai, sách nỗ lực đánh giá một cách có hệ thống hiệu suất của các thuật toán đã được thiết lập tốt trên nhiều bài toán phức tạp và thực tế. Cuối cùng, cuốn sách này đóng vai trò là nguồn tài nguyên quan trọng để phân tích và đánh giá các thuật toán metaheuristic. Cuốn sách cung cấp một khuôn khổ cơ bản để đánh giá hiệu suất của ba nội dung trên, đặc biệt là về mặt cân bằng giữa khám phá và khai thác, cũng như khả năng đạt được các giải pháp tối ưu của chúng. Nhìn chung, các mục tiêu này góp phần thúc đẩy sự hiểu biết của chúng ta về các phương pháp metaheuristic và khả năng áp dụng của chúng trong việc giải quyết các nhiệm vụ tối ưu hóa đa dạng và đòi hỏi khắt khe. Các tài liệu được biên soạn theo quan điểm giảng dạy. Do đó, cuốn sách chủ yếu dành cho sinh viên đại học và sau đại học chuyên ngành khoa học, kỹ thuật điện hoặc toán học tính toán.
Từ khóa: Thuật toán metaheuristic. Siêu thuật toán. Toán học tính toán.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
Giới thiệu về các phương pháp Metaheuristic
Một phương pháp mới để khởi tạo quần thể bằng kỹ thuật Metropolis–Hastings (MH)
Một biện pháp đa dạng cho các thuật toán Metaheuristic sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên quần thể
Kiểm soát quần thể trong các thuật toán Metaheuristic: Ít hơn có thể tốt hơn không?
Đường dẫn khám phá bắt nguồn từ quỹ đạo được trích xuất từ phản hồi của hệ thống bậc hai
Sử dụng thuật toán Moth Swarm để cải thiện độ tương phản hình ảnh
Tăng cường lọc khuếch tán dị hướng thông qua tối ưu hóa đa mục tiêu
Bộ điều khiển mờ phân số sử dụng kỹ thuật Metaheuristic
Phấn đấu đạt được sự cân bằng tối ưu trong các thuật toán siêu kinh nghiệm: Có thể đạt được điều đó không?
