Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This book examines a series of strategies designed to enhance metaheuristic algorithms, focusing on critical aspects such as initialization methods, the incorporation of Evolutionary Game Theory to develop novel search mechanisms, and the application of learning concepts to refine evolutionary operators. Furthermore, it emphasizes the significance of diversity and opposition in preventing premature convergence and improving algorithmic efficiency. These strategies collectively contribute to the development of more adaptive and robust optimization techniques. The book was designed from a teaching standpoint, making it suitable for undergraduate and postgraduate students in Science, Electrical Engineering, or Computational Mathematics. Furthermore, engineering practitioners unfamiliar with metaheuristic computations will find value in the application of these techniques to address complex real-world engineering problems, extending beyond theoretical constructs.