Biologically Inspired Techniques in Many-Criteria Decision Making (eBook)
258 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-39033-4 (ISBN)
This book addresses many-criteria decision-making (MCDM), a process used to find a solution in an environment with several criteria. In many real-world problems, there are several different objectives that need to be taken into account. Solving these problems is a challenging task and requires careful consideration. In real applications, often simple and easy to understand methods are used; as a result, the solutions accepted by decision makers are not always optimal solutions. On the other hand, algorithms that would provide better outcomes are very time consuming. The greatest challenge facing researchers is how to create effective algorithms that will yield optimal solutions with low time complexity. Accordingly, many current research efforts are focused on the implementation of biologically inspired algorithms (BIAs), which are well suited to solving uni-objective problems.
This book introduces readers to state-of-the-art developments in biologically inspired techniques and their applications, with a major emphasis on the MCDM process. To do so, it presents a wide range of contributions on e.g. BIAs, MCDM, nature-inspired algorithms, multi-criteria optimization, machine learning and soft computing.
| Erscheint lt. Verlag | 21.1.2020 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Learning and Analytics in Intelligent Systems | Learning and Analytics in Intelligent Systems |
| Zusatzinfo | XV, 258 p. 97 illus., 65 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik | |
| Schlagworte | ant colony optimization • Autonomy-Oriented Computing • bio-inspired algorithms • Biological Computing • BITMDM • BITMDS2019 • evolutionary algorithm • Fuzzy and Stochastic Optimization • Game Theory • Genetic Algorithm • molecular computing • Multi-Objective Optimization • Multiple Criteria Decision Making • Optimization Methods and Techniques • Particle swarm optimization • Swarm intelligence |
| ISBN-10 | 3-030-39033-0 / 3030390330 |
| ISBN-13 | 978-3-030-39033-4 / 9783030390334 |
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