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Konzepte und Anwendungen
Louise Reader
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Dieses Buch bietet einen Leitfaden zum Verständnis, zur Implementierung und zur Anwendung des Bienenalgorithmus – einer leistungsstarken, naturinspirierten Optimierungs-Metaheuristik, die das Sammelverhalten von Honigbienen nachahmt. In der heutigen hochgradig vernetzten Welt sind Systeme zunehmend schwer zu optimieren. Dieses Buch widmet sich der Herausforderung, komplexe Optimierungsprobleme zu lösen, indem es sich von den bemerkenswerten Problemlösungsfähigkeiten der Natur inspirieren lässt. Der Bienenalgorithmus stellt einen robusten und anpassungsfähigen Ansatz dar, um die Komplexität multimodaler oder zeitvariabler Probleme zu bewältigen – Probleme, an denen traditionelle Optimierungsmethoden oft scheitern. Das Buch bietet eine tiefgehende Analyse des Algorithmus und vermittelt ein Verständnis seiner zugrunde liegenden Prinzipien und Mechanismen. Es etabliert ein mathematisches Rahmenwerk, das einen Einblick in das Verhalten und die Leistungsfähigkeit des Algorithmus ermöglicht.Anhand empirischer Studien und Benchmarks wird die Effektivität des Algorithmus bei einer Vielzahl von Optimierungsproblemen demonstriert. Darüber hinaus werden praktische Anwendungen des Bienenalgorithmus in verschiedenen Bereichen wie Ingenieurwesen, Robotik und Fertigung vorgestellt. Abschließend werden die neuesten Entwicklungen und Varianten des Algorithmus diskutiert, wobei sein Potenzial für zukünftige Forschung und Innovation hervorgehoben wird.Mit seinem zugänglichen Stil und der schrittweisen Anleitung richtet sich dieses Buch an Forscher, Praktiker und Studierende aus den Bereichen Informatik, Ingenieurwesen und Optimierung. Es vermittelt das nötige Wissen und die Werkzeuge, um die Prinzipien der Schwarmintelligenz und Biomimikry zur Lösung realer Optimierungsprobleme im Zeitalter der Industrie 4.0 zu nutzen.
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Duc Truong Pham ist Chance Professor für Ingenieurwesen an der University of Birmingham. Zuvor war er Professor für rechnergestützte Fertigung und Direktor des Manufacturing Engineering Centre an der Cardiff University. Er hat über 600 wissenschaftliche Arbeiten und Bücher zu intelligenten Systemen, fortschrittlicher Fertigung und Wiederaufbereitung veröffentlicht und mehr als 100 Doktoranden betreut. Zu seinen Auszeichnungen zählen fünf Preise der Institution of Mechanical Engineers, ein Lifetime Achievement Award des World Automation Congress sowie ein Distinguished International Academic Contribution Award des IEEE. Er ist Fellow der Royal Academy of Engineering, der Learned Society of Wales, der SME, der IET und der IMechE. Zudem ist er Gründungsherausgeber der Springer Series in Advanced Manufacturing sowie Chefredakteur von Cogent Engineering und dem International Journal on Interactive Design and Manufacturing. Seine akademischen Abschlüsse (Bachelor, Ph.D. und D.Eng.) erhielt er von der University of Canterbury in Neuseeland.
Marco Castellani ist außerordentlicher Professor am Department of Mechanical Engineering der University of Birmingham. Mit über zwei Jahrzehnten Forschungserfahrung bewegt er sich in einem interdisziplinären Feld, das Ingenieurwesen, Biologie und Informatik vereint. Seine Arbeiten umfassen unter anderem Motorsteuerung, Fernerkundung, Mustererkennung, Optimierung, Systemmodellierung, natürliche Sprachverarbeitung und ökologische Modellierung. Er hat rund 80 wissenschaftliche Artikel veröffentlicht und auf internationalen Konferenzen präsentiert. Dr. Castellani interessiert sich besonders für evolutionäre und schwarmbasierte Intelligenz, mit einem Schwerpunkt auf der Entwicklung und Charakterisierung des Bienenalgorithmus. Als leidenschaftlicher Kommunikator hält er regelmäßig Vorträge über naturinspirierte Intelligenz.
Luca Baronti ist Senior Machine Learning Engineer bei Kingfisher Plc und spezialisiert auf fortschrittliche KI-Lösungen. Zuvor leitete er die technische Entwicklung bei Keyless Tech, wo er Deep-Learning-Anwendungen für biometrische Systeme entwickelte und ein Patent für eine Anti-Spoofing-Technologie zur Lebenderkennung erhielt. Dr. Baronti verfügt über umfangreiche Erfahrung in der akademischen und industriellen Forschung und Entwicklung. Seine Karriere umfasst unternehmerische Tätigkeiten – darunter die Gründung eines NLP-orientierten Unternehmens – sowie bedeutende Beiträge zur semantischen Segmentierung und zu Optimierungstechniken. Als aktives Mitglied der wissenschaftlichen Gemeinschaft hat er mehrere begutachtete Publikationen verfasst, beteiligt sich an Open-Source-Projekten und besitzt Expertise in zahlreichen Programmiersprachen, Cloud-Plattformen und Machine-Learning-Frameworks.
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