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.
In recent years large-scale global optimization (GO) problems have drawn considerable attention. These problems have many applications, in particular in data mining, computational biology, computational chemistry, and medicine.Numerical methods for GO are often very time consuming and could not be applied for high-dimensional non-convex and/or non-smooth optimization problems. This is the reason of this book why to develop and study new algorithms for solving large-scale GO problems.The existing local/global optimization techniques effectively solve many problems when the number of variables is not very large and, as a rule, fail to solve many large-scale problems. The study of new algorithms which allow one to solve large-scale GO problem is very important. One technique is to use hybrid of global and local/global search algorithms. When the gradient (or its generalizations) of theobjective functions and the constraint functions are very complex in form or they are not known, the derivative-free methods benefit the large-scale GO problems. This book presents several derivative-free hybrid methods for large-scale GOproblems, & applied to data mining, biochemstry, biomedicine.