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Probability Collectives (eBook)

A Distributed Multi-agent System Approach for Optimization
eBook Download: PDF
2015 | 2015
IX, 157 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-16000-9 (ISBN)

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Probability Collectives - Anand Jayant Kulkarni, Kang Tai, Ajith Abraham
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This book provides an emerging computational intelligence tool in the framework of collective intelligence for modeling and controlling distributed multi-agent systems referred to as Probability Collectives. In the modified Probability Collectives methodology a number of constraint handling techniques are incorporated, which also reduces the computational complexity and improved the convergence and efficiency. Numerous examples and real world problems are used for illustration, which may also allow the reader to gain further insight into the associated concepts.

Introduction to Optimization.- Probability Collectives: A Distributed Optimization Approach.- Constrained Probability Collectives: A Heuristic Approach.- Constrained Probability Collectives with a Penalty Function Approach.- Constrained Probability Collectives With Feasibility-Based Rule I.- Probability Collectives for Discrete and Mixed Variable Problems.- Probability Collectives with Feasibility-Based Rule II.

Erscheint lt. Verlag 25.2.2015
Reihe/Serie Intelligent Systems Reference Library
Intelligent Systems Reference Library
Zusatzinfo IX, 157 p. 68 illus.
Verlagsort Cham
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Naturwissenschaften Physik / Astronomie
Technik
Schlagworte collective intelligence • Computational Intelligence • Distributed Multi-agent Systems • Optimization • probability collectives
ISBN-10 3-319-16000-1 / 3319160001
ISBN-13 978-3-319-16000-9 / 9783319160009
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