Proceedings of 7th International Conference on Harmony Search, Soft Computing and Applications by Kim, Joong Hoon; Deep, Kusum; Geem, Zong Woo;

ICHSA 2022

Sorozatcím: Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies; 140;

20% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 213.99
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

88 752 Ft (84 526 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 20% (cc. 17 750 Ft off)
Kedvezményes ár 71 002 Ft (67 621 Ft + 5% áfa)

88 752 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadás sorszáma 1st ed. 2022
Kiadó Springer Nature Singapore
Megjelenés dátuma 2022. szeptember 2.
Kötetek száma 1 pieces, Book

ISBN 9789811929472
Kötéstípus Keménykötés
Terjedelem522 oldal
Méret 235x155 mm
Súly 1067 g
Nyelv angol
Illusztrációk XV, 522 p. 162 illus., 124 illus. in color. Illustrations, black & white

Kategóriák

Valószínűségelmélet és matematikai statisztika A mérnöki tudományok általános kérdései Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek Számítógépes programozás általában Mesterséges intelligencia Valószínűségelmélet és matematikai statisztika (karitatív célú kampány) A mérnöki tudományok általános kérdései (karitatív célú kampány) Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek (karitatív célú kampány) Számítógépes programozás általában (karitatív célú kampány) Mesterséges intelligencia (karitatív célú kampány)

Hosszú leírás:

The book covers different aspects of real-world applications of optimization algorithms. It provides insights from the Seventh International Conference on Harmony Search, Soft Computing and Applications held at Virtual Conference, Seoul, South Korea, in February 2022. Harmony search (HS) is one of the most popular metaheuristic algorithms, developed in 2001 by Prof. Joong Hoon Kim and Prof. Zong Woo Geem, that mimics the improvisation process of jazz musicians to seek the best harmony. The book consists of research articles on novel and newly proposed optimization algorithms; the theoretical study of nature-inspired optimization algorithms; numerically established results of nature-inspired optimization algorithms; and real-world applications of optimization algorithms and synthetic benchmarking of optimization algorithms.

Több

Tartalomjegyzék:

COVID-19 Chest X-rays Classification through The Fusion of Deep Transfer Learning and Machine Learning Methods.- Quantitative and Qualitative Analysis of Harmony Search Algorithm in Geomechanics and its Applications.- The Robustness of Tuned Liquid Dampers Optimized via Metaheuristic Methods.- Hybrid Generalized Normal Distribution Optimization with Sine Cosine Algorithm for Global Optimization.- Sensivity analysis on Structural Optimization using Jaya Algorithm.- Upgrading urban drainage systems for extreme rainfall events using multi-objective optimization: Case study of Tan Hoa-Lo Gom drainage catchment, HCMC, Vietnam.- Comparative Study on Optimization of Cantilever Retaining Walls via Several Metaheuristics.- Optimal Solving of Uninhabited Combat Air Vehicle Path Planning Using Neural Network Algorithm.- Cost Optimization and Comparison of Rectangular Cross-Section Reinforced Concrete Beams Using TS500, Eurocode 2 and ACI 318 code.- Training Neural Networks with Lévy Flight Distribution Algorithm.- Pressure Management in Water Distribution Networks Using Optimal Locating and Operating of Pressure Reducing Valves.- The Optimal Location and Dimensions of Flood Control Detention Dams at Kan River Basin, Tehran, Iran.- Minimization the CO2 Emission for Optimum Design of T-Shape Reinforced Concrete (RC) Beam.- Prediction of Minimum CO2 Emission for Rectangular Shape Reinforced Concrete (RC) Beam.- A generative adversarial approach for detecting malware in Android applications using Deep learning.

Több

Mostanában megtekintett