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Computational Intelligence Applied to Inverse Problems in Radiative Transfer

(Gebundene Ausgabe, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This book offers a careful selection of studies in optimization techniques based on artificial intelligence, applied to inverse problems in radiative transfer. In this book, the reader will find an in-depth exploration of heuristic optimization methods, each meticulously described and accompanied by historical context and natural process analogies. From simulated annealing and genetic algorithms…  to artificial neural networks, ant colony optimization, and particle swarms, this volume presents a wide range of heuristic methods. Additional approaches such as generalized extreme optimization, particle collision, differential evolution, Luus-Jaakola, and firefly algorithms are also discussed, providing a rich repertoire of tools for tackling challenging problems. While the applications showcased primarily focus on radiative transfer, their potential extends to various domains, particularly nonlinear and large-scale problems where traditional deterministic methods fall short. With clear and comprehensive presentations, this book empowers readers to adapt each method to their specific needs. Furthermore, practical examples of classical optimization problems and application suggestions are included to enhance your understanding. This book is suitable to any researcher or practitioner whose interests lie on optimization techniques based in artificial intelligence and bio-inspired algorithms, in fields like Applied Mathematics, Engineering, Computing, and cross-disciplinary areas.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
13.12.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031435430
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
228
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Übersetzt von
Ricardo Teixeira
Schlagwörter
computational intellilgence, inverse problems, optimization, radiation, differential equations, artificial neural networks, bio-inspired algorithms, genetic algorithms, differential evolution, stochastic and hybrid methods, metaheuristics, radiative transfer, Luus-Jaakola method
Thema-Inhalt
PBKS - Numerische Mathematik PBWH - Mathematische Modellierung TBJ - Mathematik für Ingenieure UYQ - Künstliche Intelligenz PBU - Optimierung UY - Informatik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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