Handbook of Moth-Flame Optimization Algorithm

Sprache: Englisch

Verlag: CRC Press Mär 2025, 2025

1032070927 / 9781032070926

Serie: Buch 5 von 5 - Advances in Metaheuristics

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Moth-Flame Optimization algorithm is an emerging meta-heuristic and has been widely used in both science and industry. Solving optimization problem using this algorithm requires addressing a number of challenges, including multiple objectives, constraints, binary decision variables, large-scale search space, dynamic objective function, and noisy parameters.Handbook of Moth-Flame Optimization Algorithm: Variants, Hybrids, Improvements, and Applications provides an in-depth analysis of this algorithm and the existing methods in the literature to cope with such challenges.Key Features:Reviews the literature of the Moth-Flame Optimization algorithmProvides an in-depth analysis of equations, mathematical models, and mechanisms of the Moth-Flame Optimization algorithmProposes different variants of the Moth-Flame Optimization algorithm to solve binary, multi-objective, noisy, dynamic, and combinatorial optimization problemsDemonstrates how to design, develop, and test different hybrids of Moth-Flame Optimization algorithmIntroduces several applications areas of the Moth-Flame Optimization algorithmThis handbook will interest researchers in evolutionary computation and meta-heuristics and those who are interested in applying Moth-Flame Optimization algorithm and swarm intelligence methods overall to different application areas. 348 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781032070926

Titel
Handbook of Moth-Flame Optimization Algorithm
Autor
Seyedali Mirjalili
Verlag
CRC Press Mär 2025
Erscheinungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1032070927
ISBN-13
9781032070926
Artikelgewicht
529 Gramm
Abmessungen
234x156x19 mm
Serie
Buch 5 von 5: Advances in Metaheuristics

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