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Computational Intelligence based Optimization of Manufacturing Process for Sustainable Materials (eBook)

Vijaypal Singh Dhaka, Kamalakanta Muduli, Vijander Singh, Deepak Sinwar (Herausgeber)

eBook Download: PDF

2023
210 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-93293-5 (ISBN)

The text comprehensively discusses computational models including artificial neural networks, agent-based models, and decision field theory for reliability engineering. It will serve as an ideal reference text for graduate students and academic researchers in the fields of industrial engineering, manufacturing engineering, computer engineering, and materials science. Discusses the development of sustainable materials using metaheuristic approaches. Covers computational models such as agent-based models, ontology, and decision field theory for reliability engineering. Presents swarm intelligence methods such as ant colony optimization, particle swarm optimization, and grey wolf optimization for solving the manufacturing process. Include case studies for industrial optimizations. Explores the use of computational optimization for reliability and maintainability theory. The text covers swarm intelligence techniques including ant colony optimization, particle swarm optimization, cuckoo search, and genetic algorithms for solving complex industrial problems of the manufacturing industry as well as predicting reliability, maintainability, and availability of several industrial components.

Erscheint lt. Verlag	25.9.2023
Sprache	englisch
Themenwelt	Kunst / Musik / Theater ► Design / Innenarchitektur / Mode
	Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Naturwissenschaften ► Biologie
	Technik ► Bauwesen
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Fahrzeugbau / Schiffbau
	Technik ► Maschinenbau
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Logistik / Produktion
ISBN-10	1-000-93293-1 / 1000932931
ISBN-13	978-1-000-93293-5 / 9781000932935

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