NOWOCZESNE METODY OPTYMALIZACJI GLOBALNEJ...

1. Wstęp

2. Preliminaria

2.1. Optymalizacja

2.2 Funkcje celu i powierzchnie odpowiedzi

2.3. Twierdzenie No free lunch

3. Heurystyki i metaheurystyki

3.1. Definicje

3.2. Klasyfikacja metaheurystyk

3.3. Metaheurystyki popularcyjne

3.4. Eksploracja i eksploatacja

3.5. Analiza teoretyczna metaheurystyk

3.6. Parametry

4. Algorytmy ewolucyjne

4.1. Inspiracje

4.2. Ogólne idee

4.3. Główne rodzaje algorytmów ewolucyjnych

4.4. Mechanizmy ewolucji

4.5. Analiza teoretyczna

5. Ewolucja różnicowa

5.1. Inspiracje

5.2. Podstawowe idee

5.3. Schematy algorytmów różnicowych

5.4. Parametry

5.5. Warianty algorytmów różnicowych

5.6. Analiza teoretyczna

6. Optymalizacja rojem cząstek

6.1. Inspiracje

6.2. Podstawowe idee

6.3. Parametry metody

6.4. Topologie sąsiedztwa

6.5. Stagnacja i inne ograniczenia

6.6. Warianty i wersje hybrydowe

6.7. Analiza teoretyczna

7. Algorytmy mrówkowe

7.1. Inspiracje

7.2. Podstawowe idee

7.3. Warianty i wersje hybrydowe

7.4. Analiza teoretyczna

8. Inne metaheurystyki populacyjne

8.1. Algorytmy pszczół

8.2. Algorytmy świetlikowe

8.3. Algorytmy kukułcze