Book Description: Intelligent Optimization Principles Algorithms and Applications Author: Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng 2024 Pages: 369 Springer Summary: Intelligent Optimization Principles Algorithms and Applications is a comprehensive textbook that delves into the foundational principles, algorithms, and applications of optimization in the field of artificial intelligence. Written in an approachable and inclusive style, this book equips readers with the essential mathematical background necessary for understanding optimization, employing extensive pseudocode and diagrams to illustrate the mechanisms, principles, and algorithms of optimization. The book covers a wide range of topics, from the relationship between optimization and machine learning to advanced optimization techniques such as multiobjective optimization, dynamic optimization, constrained optimization, robust optimization, and expensive optimization. The book begins by discussing the relationship between optimization and machine learning, providing an example of a machine learning task, and then defines the mathematical formulation of an optimization problem. Optimization problems are categorized into continuous optimization problems and discrete optimization problems, and optimization algorithms are introduced and categorized into deterministic algorithms and probabilistic algorithms. The book also provides diverse real-world application examples spanning engineering, games, logistics, and other domains, enabling readers to confidently apply intelligent techniques to actual optimization problems.

Intelligent Optimization Principles Algorithms and Applications Author: Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng 2024 Pages: 369 Springer Summary: Intelligent Optimization Principles Algorithms and Applications - комплексный учебник, который углубляется в основополагающие принципы, алгоритмы и приложения оптимизации в области искусственного интеллекта. Написанная в доступном и инклюзивном стиле, эта книга снабжает читателей необходимой математической базой, необходимой для понимания оптимизации, используя обширный псевдокод и диаграммы для иллюстрации механизмов, принципов и алгоритмов оптимизации. Книга охватывает широкий круг тем, от взаимосвязи между оптимизацией и машинным обучением до передовых методов оптимизации, таких как мультиобъективная оптимизация, динамическая оптимизация, ограниченная оптимизация, надежная оптимизация и дорогостоящая оптимизация. Книга начинается с обсуждения взаимосвязи между оптимизацией и машинным обучением, предоставления примера задачи машинного обучения, а затем определяет математическую формулировку задачи оптимизации. Задачи оптимизации подразделяются на задачи непрерывной оптимизации и задачи дискретной оптимизации, а алгоритмы оптимизации вводятся и подразделяются на детерминированные алгоритмы и вероятностные алгоритмы. В книге также представлены разнообразные реальные примеры применения, охватывающие инженерию, игры, логистику и другие области, что позволяет читателям уверенно применять интеллектуальные методы для решения реальных задач оптимизации.

Intelligent Optimization Principles Algorithms and Applications Author : Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng 2024 Pages : 369 Springer Summary : Intelligent Optimization Prints inciples Algorithms and Applications est un tutoriel complet qui explore les principes fondamentaux, les algorithmes et les applications d'optimisation dans le domaine de l'intelligence artificielle. Écrit dans un style accessible et inclusif, ce livre fournit aux lecteurs la base mathématique nécessaire pour comprendre l'optimisation, en utilisant un pseudo-code et des diagrammes étendus pour illustrer les mécanismes, les principes et les algorithmes d'optimisation. livre couvre un large éventail de sujets, allant de la relation entre l'optimisation et l'apprentissage automatique aux techniques d'optimisation avancées telles que l'optimisation multiobjective, l'optimisation dynamique, l'optimisation limitée, l'optimisation fiable et l'optimisation coûteuse. livre commence par discuter de la relation entre l'optimisation et l'apprentissage automatique, fournir un exemple de tâche d'apprentissage automatique, puis définit la formulation mathématique du problème d'optimisation. s tâches d'optimisation sont divisées en tâches d'optimisation continue et en tâches d'optimisation discrète, et les algorithmes d'optimisation sont introduits et divisés en algorithmes déterministes et probabilistes. livre présente également une variété d'exemples d'applications réelles, couvrant l'ingénierie, les jeux, la logistique et d'autres domaines, ce qui permet aux lecteurs d'appliquer avec confiance des méthodes intelligentes pour relever des défis d'optimisation réels.

Optimización inteligente Principes Algorithms and Applications Author: Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng 2024 Páginas: 369 Primavera Resumen: Optimización Intelligent Principes Algorithms and Applications es un completo tutorial que profundiza en los principios fundamentales, algoritmos y aplicaciones de optimización en el campo de la inteligencia artificial. Escrito en un estilo accesible e inclusivo, este libro proporciona a los lectores la base matemática necesaria para entender la optimización, utilizando un extenso pseudocódigo y diagramas para ilustrar los mecanismos, principios y algoritmos de optimización. libro abarca una amplia gama de temas, desde la relación entre optimización y aprendizaje automático hasta técnicas avanzadas de optimización, como optimización multi-objetivo, optimización dinámica, optimización limitada, optimización confiable y optimización costosa. libro comienza discutiendo la relación entre optimización y aprendizaje automático, proporcionando un ejemplo de un problema de aprendizaje automático, y luego define la formulación matemática del problema de optimización. problemas de optimización se dividen en problemas de optimización continua y problemas de optimización discreta, y los algoritmos de optimización se introducen y se subdividen en algoritmos deterministas y algoritmos probabilísticos. libro también presenta una variedad de ejemplos reales de aplicaciones que abarcan ingeniería, juegos, logística y otras áreas, lo que permite a los lectores aplicar con confianza técnicas inteligentes para resolver problemas de optimización reales.

Intelligent Valorization Principes Algorithms and Applications Author: Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng 2024 Pages: 369 Springer Summary: Intelligent Ottimization Prince Incles Algorithms and Applications è un manuale completo che approfondisce i principi fondamentali, gli algoritmi e le applicazioni di ottimizzazione dell'intelligenza artificiale. Scritto in uno stile accessibile e inclusivo, questo libro fornisce ai lettori la base matematica necessaria per comprendere l'ottimizzazione, utilizzando un ampio pseudocode e diagrammi per illustrare meccanismi, principi e algoritmi di ottimizzazione. Il libro comprende una vasta gamma di argomenti che vanno dalla relazione tra ottimizzazione e apprendimento automatico alle best practice di ottimizzazione, quali ottimizzazione multi-building, ottimizzazione dinamica, ottimizzazione limitata, ottimizzazione affidabile e ottimizzazione costosa. Il libro inizia discutendo la relazione tra ottimizzazione e apprendimento automatico, fornendo un esempio di attività di apprendimento automatico e definendo la formulazione matematica dell'attività di ottimizzazione. attività di ottimizzazione sono suddivise in attività di ottimizzazione continua e di ottimizzazione discreta, mentre gli algoritmi di ottimizzazione vengono inseriti e suddivisi in algoritmi determinati e probabilisti. Il libro offre anche una varietà di esempi reali di applicazioni che riguardano ingegneria, giochi, logistica e altre aree, consentendo ai lettori di utilizzare con sicurezza tecniche intelligenti per affrontare le reali sfide di ottimizzazione.

Intelligent Optimization Principles Algorithms and Applications Autor: Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng 2024 Seiten: 369 Springer Zusammenfassung: Intelligent Optimization Principles Algorithms and Applications ications ist ein umfassendes Tutorial, das sich mit den grundlegenden Prinzipien, Algorithmen und Optimierungsanwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz befasst. In einem zugänglichen und inklusiven Stil geschrieben, versorgt dieses Buch die ser mit den notwendigen mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis der Optimierung erforderlich sind, und verwendet einen umfangreichen Pseudocode und Diagramme, um die Mechanismen, Prinzipien und Algorithmen der Optimierung zu veranschaulichen. Das Buch deckt ein breites Themenspektrum ab, von der Beziehung zwischen Optimierung und maschinellem rnen bis hin zu fortschrittlichen Optimierungsmethoden wie Multiobjektiv-Optimierung, dynamische Optimierung, begrenzte Optimierung, robuste Optimierung und teure Optimierung. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Beziehung zwischen Optimierung und maschinellem rnen, liefert ein Beispiel für ein maschinelles rnproblem und definiert dann die mathematische Formulierung des Optimierungsproblems. Optimierungsprobleme werden in kontinuierliche Optimierungsprobleme und diskrete Optimierungsprobleme unterteilt, und Optimierungsalgorithmen werden eingeführt und in deterministische Algorithmen und probabilistische Algorithmen unterteilt. Das Buch präsentiert auch eine Vielzahl von realen Anwendungsbeispielen aus den Bereichen Engineering, Gaming, Logistik und anderen Bereichen, die es den sern ermöglichen, intelligente Methoden selbstbewusst anzuwenden, um reale Optimierungsprobleme zu lösen.

עקרונות אופטימיזציה אינטליגנטית וכותב יישומים: Changhe Li, Shofei Han, Sanyou Zeng 2024 Pages: 369 Springer Summary: Intelligent Optimization Principles and Applications Communications בתחום הבינה המלאכותית. ספר זה, שנכתב בסגנון נגיש וכולל, מספק לקוראים את הבסיס המתמטי הדרוש להבנת האופטימיזציה, תוך שימוש נרחב בפסאודוקודים ובדיאגרמות כדי להמחיש את מנגנוני האופטימיזציה, העקרונות והאלגוריתמים. הספר מכסה מגוון רחב של נושאים, מהיחסים בין אופטימיזציה לבין למידת מכונה לטכניקות אופטימיזציה מתקדמות כגון אופטימיזציה מרובת עדשות, אופטימיזציה דינמית, אופטימיזציה מוגבלת, אופטימיזציה חזקה ואופטימיזציה יקרה. הספר מתחיל על ידי דיון ביחסים בין אופטימיזציה ללמידת מכונה, מספק דוגמה לבעיית למידת מכונה, ואז מגדיר את הניסוח המתמטי של בעיית האופטימיזציה. בעיות אופטימיזציה מחולקות לבעיות אופטימיזציה רציפות ובעיות אופטימיזציה בדידות, ואלגוריתמי אופטימיזציה מחולקים לאלגוריתמים דטרמיניסטיים ולאלגוריתמים הסתברותיים. הספר גם מספק מגוון של דוגמאות יישומים בעולם האמיתי המכסות על הנדסה, משחקים, לוגיסטיקה ותחומים אחרים, ומאפשר לקוראים ליישם בביטחון טכניקות אינטליגנטיות לבעיות אופטימיזציה בעולם האמיתי.''

Akıllı Optimizasyon İlkeleri Algoritmalar ve Uygulamaları Yazar: Changhe Li, Shoufei Han, Sanyou Zeng 2024 Sayfalar: 369 Springer Özet: Akıllı Optimizasyon İlkeleri Algoritmalar ve Uygulamaları iletişimi - yapay zeka alanında optimizasyonun temel ilkelerini, algoritmalarını ve uygulamalarını inceleyen kapsamlı bir ders kitabı. Erişilebilir ve kapsayıcı bir tarzda yazılmış olan bu kitap, okuyuculara optimizasyonu anlamak için gerekli matematiksel temeli sağlar, optimizasyon mekanizmalarını, ilkelerini ve algoritmalarını göstermek için kapsamlı sahte kod ve diyagramlar kullanır. Kitap, optimizasyon ve makine öğrenimi arasındaki ilişkiden çoklu lens optimizasyonu, dinamik optimizasyon, sınırlı optimizasyon, sağlam optimizasyon ve pahalı optimizasyon gibi gelişmiş optimizasyon tekniklerine kadar çok çeşitli konuları kapsamaktadır. Kitap, optimizasyon ve makine öğrenimi arasındaki ilişkiyi tartışarak, bir makine öğrenme probleminin bir örneğini sunarak başlar ve daha sonra optimizasyon probleminin matematiksel formülasyonunu tanımlar. Optimizasyon problemleri sürekli optimizasyon problemlerine ve ayrık optimizasyon problemlerine, optimizasyon algoritmaları ise deterministik algoritmalara ve olasılıksal algoritmalara ayrılmıştır. Kitap aynı zamanda mühendislik, oyun, lojistik ve diğer alanları kapsayan çeşitli gerçek dünya uygulama örnekleri sunarak okuyucuların gerçek dünya optimizasyon problemlerine akıllı teknikleri güvenle uygulamalarını sağlar.

خوارزميات وتطبيقات مبادئ التحسين الذكي مؤلف: Changhe Li و Shoufei Han و Sanyou Zeng 2024 الصفحات: 369 Springer Summary: Smalligent Authalization Principles and and Colactications - كتاب مدرسي شامل يتعمق يتعمق في الأمور الأساسية مبادئ وخوارزميات وتطبيقات التحسين في مجال الذكاء الاصطناعي. يكتب هذا الكتاب بأسلوب يمكن الوصول إليه وشامل، ويزود القراء بالقاعدة الرياضية اللازمة لفهم التحسين، باستخدام الرمز الزائف والرسوم البيانية الواسعة لتوضيح آليات التحسين والمبادئ والخوارزميات. يغطي الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات، من العلاقة بين التحسين والتعلم الآلي إلى تقنيات التحسين المتقدمة مثل تحسين العدسات المتعددة، والتحسين الديناميكي، والتحسين المحدود، والتحسين القوي، والتحسين المكلف. يبدأ الكتاب بمناقشة العلاقة بين التحسين والتعلم الآلي، وتقديم مثال على مشكلة التعلم الآلي، ثم يحدد الصياغة الرياضية لمشكلة التحسين. تنقسم مشاكل التحسين إلى مشاكل تحسين مستمرة ومشاكل تحسين منفصلة، ويتم إدخال خوارزميات التحسين وتقسيمها إلى خوارزميات حتمية وخوارزميات احتمالية. يقدم الكتاب أيضًا مجموعة متنوعة من أمثلة التطبيقات الواقعية التي تغطي الهندسة والألعاب والخدمات اللوجستية ومجالات أخرى، مما يسمح للقراء بتطبيق التقنيات الذكية بثقة على مشاكل التحسين في العالم الحقيقي.

지능형 최적화 원리 알고리즘 및 응용 프로그램 저자: Changhe Li, Sourfei Han, Sanyou Zeng 2024 페이지: 369 Springer 요약: 지능형 최적화 원칙 알고리즘 및 응용 프로그램 통신-인공 지능 분야의 기본 원칙, 알고리즘 및 최적용. 접근 가능하고 포괄적 인 스타일로 작성된이 책은 최적화 메커니즘, 원리 및 알고리즘을 설명하기 위해 광범위한 의사 코드 및 다이어그램을 사용하여 최적화를 이해하는 데 필요한 수학적 기반을 독자에게 제공합니다. 이 책은 최적화와 머신 러닝 간의 관계에서 멀티 렌즈 최적화, 동적 최적화, 제한된 최적화, 강력한 최적화 및 고가의 최적화와 같은 고급 최적화 기술에 이르기까지 광범위한 주제를 다룹니다. 이 책은 최적화와 머신 러닝 간의 관계를 논의하여 머신 러닝 문제의 예를 제공 한 다음 최적화 문제의 수학적 공식을 정의합니다. 최적화 문제는 연속 최적화 문제와 이산 최적화 문제로 나뉘며 최적화 알고리즘은 결정 론적 알고리즘과 확률 적 알고리즘으로 도입되고 나뉩니다. 이 책은 또한 엔지니어링, 게임, 물류 및 기타 영역을 다루는 다양한 실제 응용 프로그램 예제를 제공하여 독자가 실제 최적화 문제에 지능적인 기술을 자신있게 적용 할 수 있도록합니다.

Intelligent Optimization Principlesアルゴリズムとアプリケーション著者：Changhe Li、 Shoufei Han、 Sanyou Zeng 2024 Pages： 369 Springer概要：Intelligent Optimization Principesアルゴリズムとアプリケーション通信-基本原則を詳述する包括的な教科書、アルゴリズムと人工知能の分野での最適化のアプリケーション。アクセシブルでインクルーシブなスタイルで書かれたこの本は、最適化のメカニズム、原理、アルゴリズムを説明するために広範な擬似コードと図を使用して、最適化を理解するために必要な数学的基盤を読者に提供します。この本は、最適化と機械学習の関係から、マルチレンズ最適化、動的最適化、限られた最適化、堅牢な最適化、高価な最適化などの高度な最適化技術まで、幅広いトピックを網羅しています。まず、機械学習問題の例として、最適化と機械学習の関係を論じ、最適化問題の数学的定式化を定義します。最適化問題は連続最適化問題と離散最適化問題に分けられ、最適化アルゴリズムは決定的アルゴリズムと確率的アルゴリズムに分けられる。また、エンジニアリング、ゲーム、ロジスティクス、その他の分野をカバーするさまざまな現実世界のアプリケーション例を提供しており、読者は実際の最適化の問題に自信を持ってインテリジェントな技術を適用することができます。