Multi-objective Optimization Techniques : Variants, Hybrids, Improvements, and Applications

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Multi-objective Optimization Techniques : Variants, Hybrids, Improvements, and Applications

Rashid, Tarik A. (EDT)/ Ahmed, Aram Mahmoon (EDT)/ Hassan, Bryar A. (EDT)

ウェブストア価格 ¥44,605（本体¥40,550）
CRC Press（2025/03発売）
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 342 p.
言語 ENG
商品コード 9781032589985
DDC分類 518.1

Full Description

The book establishes how to design, develop, and test different hybrids of multi-objective optimization algorithms. It presents several application areas of multi-objective optimization algorithms.

Presents a thorough analysis of equations, mathematical models, and mechanisms of multi-objective optimization algorithms.
Explores different alternatives of multi-objective optimization algorithms to solve binary, multi-objective, noisy, dynamic, and combinatorial optimization problems.
Illustrates how to design, develop, and test different hybrids of multi-objective optimization algorithms.
Discusses multi-objective optimization techniques for cloud, fog, and edge computing.
Highlights applications of multi-objective optimization in diverse sectors such as engineering, e-healthcare, and scheduling.

The text is primarily written for senior undergraduates, graduate students, and academic researchers in the fields of electrical engineering, electronics, communications engineering, computer science and engineering, and mathematics.

1. Introduction to Metaheuristic Algorithms. 2. A Review of Recent Multi-objective Optimization Algorithms. 3. A New Binary Multi-objective Grasshopper Optimization Algorithm. 4. Multi-objective Fox Optimization Algorithms. 5. A New Multi-objective Cat Swarm Optimization Algorithm. 6. Multi-objective Ant Nesting Optimization Algorithms. 7. Advanced Hybrid Multi-objective Optimization Algorithms. 8. Multi-objective Optimization for Engineering Applications. 9. Multi-objective Optimization for Feature Selection in E-Health Applications. 10. Multi-objective Optimization for Scheduling Applications. 11. Multi-objective Optimization for Cloud, Fog, and Edge Computing. 12. Conclusion.