Treatment in progress...
Close notification

Did you know that ?

SIDE has worked with its suppliers to make our parcels environmentally friendly.
No more plastics !
The tape that keep our parcels tightly shut and the wedging material that immobilizes books within the cartons are now made of fully recyclable and biodegradable materials.

Display notification

Initiation à l’optimisation : métaheuristiques - Problèmes à variables continues

de Laboulaye Paul, Barchiesi Dominique, Kessentini Sameh
Publication date 17/03/2020
EAN: 9782340036741
Availability Available from publisher
Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des scienc... See full description
Attribute nameAttribute value
Common books attribute
PublisherELLIPSES
Page Count264
Languagefr
Authorde Laboulaye Paul, Barchiesi Dominique, Kessentini Sameh
FormatPaperback / softback
Product typeBook
Publication date17/03/2020
Weight500 g
Dimensions (thickness x width x height)1.40 x 19.00 x 24.00 cm
Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences.Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés :GA (génétique),DE (évolution différentielle),BBO (biogéographie),RS (recuit simulé),GSO (Gravitationnel),CRO (réaction chimique),PSO (essaim de particules),LUC (lucioles),ABC (colonies d’abeilles artificielles),GWO (loup gris),ACO (colonies de fourmis),BSO (brainstorming).Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels. Des applications à la thermique, l’électronique, l’agriculture, la mécanique permettent d’étendre leur domaine d’application à la résolution de problème inverse, à l’ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d’incertitudes.