- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
-
зарубежная литература
- зарубежная деловая литература
- зарубежная драматургия
- зарубежная классика
- зарубежная компьютерная литература
- зарубежная литература о культуре и искусстве
- зарубежная образовательная литература
- зарубежная поэзия
- зарубежная прикладная литература
- зарубежная психология
- зарубежная публицистика
- зарубежная религиозная и эзотерическая литература
- зарубежная религиозная литература
- зарубежная справочная литература
- зарубежная старинная литература
- зарубежная фантастика
- зарубежная эзотерическая литература
- зарубежное фэнтези
- зарубежные боевики
- зарубежные детективы
- зарубежные детские книги
- зарубежные любовные романы
- зарубежные приключения
- зарубежный юмор
- современная зарубежная литература
- знания и навыки
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
Christine Solnon — Ant Colony Optimization and Constraint Programming
Купить и скачать за 18548.68 ₽
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: Christine Solnon
Издатель: John Wiley & Sons Limited
ISBN: 9781118619667
Описание: Ant colony optimization is a metaheuristic which has been successfully applied to a wide range of combinatorial optimization problems. The author describes this metaheuristic and studies its efficiency for solving some hard combinatorial problems, with a specific focus on constraint programming. The text is organized into three parts. The first part introduces constraint programming, which provides high level features to declaratively model problems by means of constraints. It describes the main existing approaches for solving constraint satisfaction problems, including complete tree search approaches and metaheuristics, and shows how they can be integrated within constraint programming languages. The second part describes the ant colony optimization metaheuristic and illustrates its capabilities on different constraint satisfaction problems. The third part shows how the ant colony may be integrated within a constraint programming language, thus combining the expressive power of constraint programming languages, to describe problems in a declarative way, and the solving power of ant colony optimization to efficiently solve these problems.