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Questo manuale descrive i principi fondamentali, gli algoritmi e le applicazioni di ottimizzazione intelligente, rendendolo una risorsa ideale sia per i corsi di intelligenza artificiale per gli studenti che per i laureati. Rimane altrettanto prezioso per i ricercatori attivi e per gli individui che si occupano di autosufficienza. In qualità di riferimento importante, approfondisce le tematiche avanzate di elaborazione evolutiva, tra cui ottimizzazione multi-prospettica, ottimizzazione dinamica, ottimizzazione limitata, ottimizzazione affidabile, ottimizzazione costosa e altre principali ricerche scientifiche legate all'ottimizzazione. In primo luogo, si discute del rapporto tra ottimizzazione e apprendimento automatico e si fa un esempio della sfida dell'apprendimento automatico. In secondo luogo, è stata definita la formulazione matematica dell'attività di ottimizzazione. attività di ottimizzazione sono suddivise in attività di ottimizzazione continua e attività di ottimizzazione discreta. Infine, gli algoritmi di ottimizzazione vengono introdotti e classificati in algoritmi determinati e in algoritmi probabilistici, dove vengono introdotti diversi termini relativi all'ottimizzazione intellettuale. Questo manuale, progettato per essere accessibile e inclusivo, fornisce ai lettori lo sfondo matematico necessario per comprendere l'ottimizzazione intellettuale. Utilizza uno stile di scrittura accessibile, completato da un ampio pseudocodio e diagrammi che illustrano chiaramente meccanismi, principi e algoritmi di ottimizzazione. Focalizzandosi sulla praticità, questo manuale contiene una varietà di esempi reali di applicazioni che riguardano ingegneria, giochi, logistica e altre aree, consentendo ai lettori di utilizzare con sicurezza metodi intelligenti per le reali attività di ottimizzazione. Riconoscendo l'importanza dell'esperienza pratica, il manuale presenta la piattaforma Open-source Framework for Evolutionary Computation platform (OFEC) come strumento di facile utilizzo. Questa piattaforma è uno strumento completo per implementare, valutare, visualizzare e testare diversi algoritmi di ottimizzazione.
Podręcznik ten wyszczególnia podstawowe zasady, algorytmy i zastosowania inteligentnej optymalizacji, co czyni go idealnym zasobem zarówno dla studiów licencjackich, jak i absolwentów w sztucznej inteligencji. Pozostaje ona równie cenna dla aktywnych naukowców i osób samokształcących się. Jako ważne odniesienie, odkłada się na najnowocześniejsze tematy w zakresie obliczeń ewolucyjnych, w tym wielobiektywnej optymalizacji, optymalizacji dynamicznej, ograniczonej optymalizacji, solidnej optymalizacji, kosztownej optymalizacji i innych kluczowych badań związanych z optymalizacją. Po pierwsze, omówiono związek między optymalizacją a uczeniem maszynowym i podano przykład problemu uczenia maszynowego. Po drugie, określa się matematyczne sformułowanie problemu optymalizacji. Problemy z optymalizacją dzielą się na ciągłe problemy z optymalizacją i dyskretne problemy z optymalizacją. Wreszcie, algorytmy optymalizacji są wprowadzane i klasyfikowane do algorytmów deterministycznych i algorytmów probabilistycznych, gdzie wprowadza się kilka terminów dotyczących inteligentnej optymalizacji. Zaprojektowany tak, aby był dostępny i integracyjny, ten podręcznik daje czytelnikom niezbędne tło matematyczne, które muszą zrozumieć inteligentną optymalizację. Wykorzystuje dostępny styl pisania, powiększony o obszerne pseudokody i diagramy, które w żywy sposób ilustrują mechanizmy, zasady i algorytmy optymalizacji. Z naciskiem na praktyczność, ten samouczek zawiera wiele przykładów aplikacji w świecie rzeczywistym obejmujących inżynierię, gry, logistykę i inne obszary, pozwalając czytelnikom na pewne zastosowanie inteligentnych technik do problemów z optymalizacją w świecie rzeczywistym. Uznając znaczenie praktycznego doświadczenia, tutorial przedstawia Open-source Framework for Evolutionary Computing Platform (OFEC) jako przyjazne dla użytkownika narzędzie. Platforma ta służy jako kompleksowy zestaw narzędzi do wdrażania, oceny, wizualizacji i testowania różnych algorytmów optymalizacji.
В этом учебнике подробно рассматриваются основополагающие принципы, алгоритмы и приложения интеллектуальной оптимизации, что делает его идеальным ресурсом как для курсов по искусственному интеллекту для студентов, так и для аспирантов. Он остается одинаково ценным для активных исследователей и лиц, занимающихся самообучением. Являясь важным справочником, он углубляется в передовые темы в области эволюционных вычислений, включая многообъектную оптимизацию, динамическую оптимизацию, ограниченную оптимизацию, надежную оптимизацию, дорогостоящую оптимизацию и другие ключевые научные исследования, связанные с оптимизацией. Во-первых, обсуждается взаимосвязь между оптимизацией и машинным обучением и приводится пример задачи машинного обучения. Во-вторых, определена математическая формулировка задачи оптимизации. Задачи оптимизации подразделяются на задачи непрерывной оптимизации и задачи дискретной оптимизации. Наконец, алгоритмы оптимизации вводятся и классифицируются на детерминированные алгоритмы и вероятностные алгоритмы, где вводятся несколько терминов, касающихся интеллектуальной оптимизации. Этот учебник, предназначенный для того, чтобы быть доступным и инклюзивным, дает читателям необходимый математический фон, необходимый для понимания интеллектуальной оптимизации. Он использует доступный стиль письма, дополненный обширным псевдокодом и диаграммами, которые ярко иллюстрируют механизмы, принципы и алгоритмы оптимизации. С акцентом на практичность, этот учебник содержит разнообразные реальные примеры применения, охватывающие инженерию, игры, логистику и другие области, позволяя читателям уверенно применять интеллектуальные методы для реальных задач оптимизации. Признавая важность практического опыта, учебник представляет платформу Open-source Framework for Evolutionary Computation platform (OFEC) в качестве удобного для пользователя инструмента. Эта платформа служит комплексным инструментарием для реализации, оценки, визуализации и тестирования различных алгоритмов оптимизации.
Ce tutoriel traite en détail des principes fondamentaux, des algorithmes et des applications d'optimisation intelligente, ce qui en fait une ressource idéale pour les cours d'intelligence artificielle pour les étudiants et les étudiants de troisième cycle. Il reste tout aussi précieux pour les chercheurs actifs et les personnes qui s'auto-enseignent. En tant que référence importante, il s'oriente vers des thèmes de pointe dans le domaine du calcul évolutif, notamment l'optimisation multi-objets, l'optimisation dynamique, l'optimisation limitée, l'optimisation robuste, l'optimisation coûteuse et d'autres études scientifiques clés liées à l'optimisation. Tout d'abord, la relation entre l'optimisation et l'apprentissage automatique est discutée et un exemple de tâche d'apprentissage automatique est donné. Deuxièmement, la formulation mathématique du problème d'optimisation a été définie. s tâches d'optimisation sont divisées en tâches d'optimisation continue et tâches d'optimisation discrète. Enfin, les algorithmes d'optimisation sont introduits et classés en algorithmes déterministes et en algorithmes probabilistes où sont introduits plusieurs termes relatifs à l'optimisation intelligente. Conçu pour être accessible et inclusif, ce tutoriel offre aux lecteurs le fond mathématique nécessaire pour comprendre l'optimisation intellectuelle. Il utilise un style d'écriture accessible, complété par un pseudo-code étendu et des diagrammes qui illustrent clairement les mécanismes, les principes et les algorithmes d'optimisation. Mettant l'accent sur la pratique, ce tutoriel contient une variété d'exemples d'applications réelles couvrant l'ingénierie, les jeux, la logistique et d'autres domaines, permettant aux lecteurs d'appliquer avec confiance des méthodes intelligentes pour des tâches d'optimisation réelles. Reconnaissant l'importance de l'expérience pratique, le tutoriel présente la plateforme Open-source Framework for Evolutionary Computational Platform (OFEC) comme un outil convivial. Cette plate-forme sert d'outil complet pour mettre en œuvre, évaluer, visualiser et tester différents algorithmes d'optimisation.
Este currículo aborda os princípios fundamentais, algoritmos e aplicações de otimização inteligente, tornando-o um recurso ideal tanto para cursos de inteligência artificial para estudantes como para alunos de pós-graduação. Ele continua a ser igualmente valioso para pesquisadores ativos e pessoas que se autodeclaram. Como um guia importante, ele está se aprofundando em temas avançados na computação evolucionária, incluindo otimização multi-promissora, otimização dinâmica, otimização limitada, otimização confiável, otimização onerosa e outros estudos científicos essenciais relacionados à otimização. Em primeiro lugar, a relação entre otimização e aprendizado de máquina é discutida e a tarefa do aprendizado de máquina é citada. Em segundo lugar, a formulação matemática da tarefa de otimização é definida. As tarefas de otimização são divididas em tarefas de otimização contínua e tarefas de otimização discreta. Finalmente, os algoritmos de otimização são introduzidos e classificados em algoritmos determinados e prováveis, onde são introduzidos vários termos relativos à otimização intelectual. Este tutorial, projetado para ser acessível e inclusivo, oferece aos leitores o fundo matemático necessário para compreender a otimização intelectual. Ele usa um estilo de escrita acessível, complementado por um amplo pseudocodo e diagramas que ilustram os mecanismos, princípios e algoritmos de otimização. Com ênfase na praticidade, este tutorial contém uma variedade de exemplos reais de aplicações que abrangem engenharia, jogos, logística e outras áreas, permitindo que os leitores utilizem técnicas inteligentes com segurança para tarefas reais de otimização. Reconhecendo a importância da experiência prática, o tutorial apresenta a plataforma Open-fonte Framework for Evolutionary Computation Plate (OFEC) como uma ferramenta de fácil utilização. Esta plataforma serve de ferramenta completa para a implementação, avaliação, visualização e teste de vários algoritmos de otimização.
Dieses Tutorial befasst sich ausführlich mit den grundlegenden Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen der intelligenten Optimierung und ist damit eine ideale Ressource für Kurse in künstlicher Intelligenz für Studenten und Doktoranden. Es bleibt gleichermaßen wertvoll für aktive Forscher und Selbstlernende. Als wichtiges Nachschlagewerk vertieft es sich in fortgeschrittene Themen im Bereich des evolutionären Rechnens, einschließlich Multi-Target-Optimierung, dynamische Optimierung, begrenzte Optimierung, robuste Optimierung, teure Optimierung und andere wichtige wissenschaftliche Forschung im Zusammenhang mit der Optimierung. Zunächst wird die Beziehung zwischen Optimierung und maschinellem rnen diskutiert und ein Beispiel für eine maschinelle rnaufgabe gegeben. Zweitens wird die mathematische Formulierung des Optimierungsproblems definiert. Optimierungsprobleme werden in kontinuierliche Optimierungsprobleme und diskrete Optimierungsprobleme unterteilt. Schließlich werden Optimierungsalgorithmen eingeführt und in deterministische Algorithmen und probabilistische Algorithmen klassifiziert, wobei mehrere Begriffe zur intelligenten Optimierung eingeführt werden. Dieses Tutorial soll zugänglich und inklusiv sein und den sern den notwendigen mathematischen Hintergrund bieten, den sie zum Verständnis der intelligenten Optimierung benötigen. Es verwendet einen zugänglichen Schreibstil, der durch einen umfangreichen Pseudocode und Diagramme ergänzt wird, die die Mechanismen, Prinzipien und Algorithmen der Optimierung anschaulich veranschaulichen. Mit einem Schwerpunkt auf Praktikabilität enthält dieses Tutorial eine Vielzahl von realen Anwendungsbeispielen, die Technik, Spiele, Logistik und andere Bereiche abdecken und es den sern ermöglichen, intelligente Methoden selbstbewusst auf reale Optimierungsprobleme anzuwenden. In Anerkennung der Bedeutung praktischer Erfahrung stellt das hrbuch das Open-Source Framework for Evolutionary Computation Platform (OFEC) als benutzerfreundliches Tool vor. Diese Plattform dient als umfassendes Toolkit zur Implementierung, Bewertung, Visualisierung und Erprobung verschiedener Optimierungsalgorithmen.
Este tutorial aborda en detalle los principios fundamentales, algoritmos y aplicaciones de optimización inteligente, lo que lo convierte en un recurso ideal tanto para cursos de inteligencia artificial para estudiantes como para estudiantes de posgrado. gue siendo igualmente valioso para investigadores activos y personas dedicadas al autoaprendizaje. Como referencia importante, profundiza en temas avanzados en computación evolutiva, incluyendo optimización multi-objeto, optimización dinámica, optimización limitada, optimización confiable, optimización costosa y otras investigaciones científicas clave relacionadas con la optimización. En primer lugar, se discute la relación entre optimización y aprendizaje automático y se da un ejemplo de la tarea del aprendizaje automático. En segundo lugar, se define la formulación matemática del problema de optimización. tareas de optimización se dividen en tareas de optimización continua y tareas de optimización discreta. Finalmente, los algoritmos de optimización se introducen y clasifican en algoritmos deterministas y algoritmos probabilísticos, donde se introducen varios términos relativos a la optimización inteligente. Este tutorial, diseñado para ser accesible e inclusivo, proporciona a los lectores los antecedentes matemáticos necesarios para entender la optimización intelectual. Utiliza un estilo de escritura accesible, complementado con un extenso pseudocodo y diagramas que ilustran vívidamente los mecanismos, principios y algoritmos de optimización. Con un enfoque en la practicidad, este tutorial contiene una variedad de ejemplos de aplicaciones reales que abarcan ingeniería, juegos, logística y otras áreas, lo que permite a los lectores aplicar con confianza técnicas inteligentes para tareas de optimización reales. Reconociendo la importancia de la experiencia práctica, el tutorial presenta la plataforma Open-source Framework for Evolutionary Computation Platform (OFEC) como una herramienta fácil de usar. Esta plataforma sirve como una herramienta completa para implementar, evaluar, visualizar y probar diferentes algoritmos de optimización.