Отзывы на "Современные алгоритмы оптимизации. Учебное пособие"

Современные алгоритмы оптимизации. Учебное пособие
Современные алгоритмы оптимизации. Учебное пособие
  • Рейтинг:
Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных стохастических популяционных алгоритмов решения однокритериальной задачи оптимизации. Рассмотрены методы повышения эффективности этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с однокритериальной рассматривается задача многокритериальной оптимизации и популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распараллеливания указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения тестовых и практически значимых задач оптимизации. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 "Информатика и вычислительная техника". Может быть полезно для всех студентов, изучающих курс "Методы оптимизации" и близкие по тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспирантов и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и программы оптимизации. 3-е издание, исправленное.
Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Написать отзыв
  • Общий рейтинг 4.11
  • Рейтинг покупателей 3.12
  • Рейтинг экспертов 4.41
  • Качество материалов 4.13
  • Надежность 4.11
  • Простота в использовании 4.34
  • Ремонтопригодность 4.00
  • Эффективность выполнения своих функций 4.01
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.11
  • Безопасность для пользователя4.21
  • Внешний вид 4.04
  • Удобство в уходе и чистке 4.30
  • Экологическая безопасность 4.46
  • Гарантия на товар 4.33
  • Соответствие стандартам качества 4.14
  • Инновационные технологии 4.33
  • Хит продаж 4.11
  • Скорость морального устаревания 4.10
  • Энергоэффективность 4.04
  • Универсальность использования 4.10
  • Наличие дополнительных функций 4.36
  • Соотношение цена-качество 3.43
  • Практичность и удобство хранения 4.11
  • Стабильность работы в различных условиях 4.62
  • Возможность персонализации 4.00
  • Ликвидность 4.01
  • Индекс рекомендаций 3.33