Evolutionary Computation with Biogeography-based Optimization (eBook)

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2017
Wiley (Verlag)
978-1-119-13654-5 (ISBN)

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Evolutionary Computation with Biogeography-based Optimization -  Haiping Ma,  Dan Simon
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Evolutionary computation algorithms are employed to minimize functions with large number of variables. Biogeography-based optimization (BBO) is an optimization algorithm that is based on the science of biogeography, which researches the migration patterns of species. These migration paradigms provide the main logic behind BBO. Due to the cross-disciplinary nature of the optimization problems, there is a need to develop multiple approaches to tackle them and to study the theoretical reasoning behind their performance. This book explains the mathematical model of BBO algorithm and its variants created to cope with continuous domain problems (with and without constraints) and combinatorial problems.

Haiping Ma, Shangai University, China. Dan Simon, Professor, Cleveland State University, USA.

1. The science of biogeography

2. Biogeography and biological optimization

3. A basic BBO algorithm

4. BBO extensions

5. BBO as Markov processes (Markov models, and convergence)

6. Dynamic system models of BBO

7. Statistical mechanics approximations of BBO

8. BBO for combinatorial problems

9. Constrained BBO

10. Multi-objective BBO

11. Hybrid BBO algorithms (BBO and DE, BBO and PSO, BBO

Erscheint lt. Verlag 19.1.2017
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Algorithmen
Mathematik / Informatik Mathematik Angewandte Mathematik
Naturwissenschaften Biologie Ökologie / Naturschutz
Naturwissenschaften Geowissenschaften Geografie / Kartografie
Schlagworte algorithms • Artificial • BBO • Between • Biogeographie • biogeography • Bioinformatics & Computational Biology • Bioinformatik u. Computersimulationen in der Biowissenschaften • Biowissenschaften • Extensions • Factors • Genetic • Influence • Life Sciences • Markov • Markov models • mathematical model • Migration • Model • Optimization • Process • Science
ISBN-10 1-119-13654-7 / 1119136547
ISBN-13 978-1-119-13654-5 / 9781119136545
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