Descripción
Este libro aborda y difunde la investigación y el desarrollo de vanguardia de la evolución diferencial (ED) y sus avances recientes, como el desarrollo de técnicas adaptativas, autoadaptativas e híbridas. La evolución diferencial es una técnica metaheurística basada en la población para la optimización global, capaz de manejar funciones objetivo no diferenciables, no lineales y multimodales. Recientemente se han logrado muchos avances en la evolución diferencial, desde la teoría hasta las aplicaciones. Este libro contiene contribuciones que incluyen desarrollos teóricos en ED, comparaciones de rendimiento de ED, enfoques híbridos de ED, ED paralela y distribuida para optimización multiobjetivo, implementaciones de software y aplicaciones del mundo real. El libro es útil para investigadores, profesionales y estudiantes en disciplinas como optimización, heurística, investigación de operaciones y computación natural.
Autor: B. Vinoth Kumar
Editorial: Springer
Publicado: 27/01/2023
Páginas: 381
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.22lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.81d
ISBN13: 9789811680847
ISBN10: 9811680841
Categorías BISAC:
- Tecnología e ingeniería | Ingeniería (General)
- Informática | Inteligencia artificial | General
- Matemáticas | Aplicadas
Acerca del autor
B Vinoth Kumar recibió el título de B.E. en Ingeniería Electrónica y de Comunicaciones de la Universidad Periyar, India, en 2003, y los títulos de ME y Ph.D. en Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad Anna, India, en 2009 y 2016, respectivamente. Es profesor asociado con 17 años de experiencia en el PSG College of Technology, India. Sus intereses de investigación actuales incluyen la inteligencia computacional, los algoritmos meméticos y el procesamiento de imágenes. Ha establecido un Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial (AIR) en el PSG College of Technology. Es miembro vitalicio del Instituto de Ingenieros, India (IEI), la Asociación Internacional de Ingenieros (IAENG) y la Sociedad India de Sistemas para la Ciencia y la Ingeniería (ISSE). Es autor de más de 30 artículos en revistas revisadas por pares y conferencias internacionales. Ha editado cuatro libros con editoriales de renombre como Springer y CRC Press. Se desempeña como editor invitado/revisor de muchas revistas con editoriales líderes como Springer, Inderscience y De Gruyter.
Diego Oliva recibió el título de Licenciado en Ingeniería Electrónica y Computación del Centro de Enseñanza Técnica Industrial (CETI) de Guadalajara, México, en 2007, el título de Maestría en Ingeniería Electrónica y Ciencias de la Computación de la Universidad de Guadalajara, México, en 2010. Obtuvo el Doctorado en Informática en 2015 de la Universidad Complutense de Madrid. Actualmente, es Profesor Asociado en la Universidad de Guadalajara en México. En 2017, fue profesor visitante en la Universidad Politécnica de Tomsk en Rusia. Tiene la distinción de Investigador Nacional Nivel 2 por el Consejo Mexicano de Ciencia y Tecnología. Desde 2017, es miembro del IEEE. Es coautor de más de 100 artículos en revistas internacionales y 5 libros. Forma parte del consejo editorial de IEEE Access, Plos One, Mathematical Problems in Engineering e IEEE Latin America Transactions. Sus intereses de investigación incluyen algoritmos evolutivos y de enjambre, hibridación de algoritmos evolutivos y de enjambre e inteligencia computacional.
P N Suganthan terminó sus estudios en el Union College (Tellippalai, Jaffna) y posteriormente recibió los títulos de B.A, Certificado de Postgrado y M.A en Ingeniería Eléctrica y de la Información de la Universidad de Cambridge, Reino Unido, en 1990, 1992 y 1994, respectivamente. Recibió un doctorado honorario (Doctor Honoris Causa) en 2020 de la Universidad de Maribor, Eslovenia. Después de completar su investigación de doctorado en 1995, se desempeñó como asistente de investigación predoctoral en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Sídney en 1995-96 y como profesor en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Queensland en 1996-99. Fue miembro del Consejo Editorial del Evolutionary Computation Journal, MIT Press (2013-2018) y editor asociado del IEEE Trans on Cybernetics (2012-2018). Es editor asociado de Applied Soft Computing (Elsevier, 2018-), Neurocomputing (Elsevier, 2018-), IEEE Trans on Evolutionary Computation (2005-), Information Sciences (Elsevier, 2009-), Pattern Recognition (Elsevier, 2001-) e IEEE Trans. on SMC: Systems (2020-). Es coeditor fundador de Swarm and Evolutionary Computation (2010-), una revista SCI Indexed Elsevier. Sus intereses de investigación incluyen algoritmos de enjambre y evolutivos, reconocimiento de patrones, pronóstico, redes neuronales aleatorias, aprendizaje profundo y aplicaciones de algoritmos de enjambre, evolutivos y de aprendizaje automático. Sus publicaciones han sido ampliamente citadas (Google Scholar Citations: 45k). Fue seleccionado como uno de los investigadores altamente citados por Thomson Reuters cada año desde 2015 hasta 2020 en ciencias de la computación. Está clasificado a nivel mundial entre los 300 y 400 mejores entre todos los investigadores de Ciencias de la Computación y Electrónica (también incluye algunos investigadores de Ingeniería de Control y Comunicación) con perfiles públicos de Google Scholar.