Bioinspired algorithms and complex systems
PBN-AR
Instytucja
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
EN
Czasopismo
Journal of Computational Science (30pkt w roku publikacji)
ISSN
1877-7503
EISSN
1877-7511
Wydawca
Elsevier Science BV
DOI
Rok publikacji
2017
Numer zeszytu
Strony od-do
192--194
Numer tomu
23
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.2
Autorzy
(liczba autorów: 2)
Pozostali autorzy
+ 1
Słowa kluczowe
EN
complex systems
metaheuristics
bioinspired algorithms
Streszczenia
Język
EN
Treść
Bioinspired algorithms are search, optimization, and learning techniques whose functioning is based on some metaphor of a biological process. Prominent examples include evolutionary algorithms and swarm intelligence methods. The practical application of these techniques to real-world problems typically involves orchestrating the interplay among different algorithmic components in order to attain synergistic search capabilities. This is a common theme in complex systems, in which the whole is more than the sum of the parts due to the complex interaction patterns among system components, giving rise to emergent properties not anticipated at the base level. Indeed, such systems are prevalent in many contexts, both natural (biological systems, ecosystems, etc.) and artificial (social networks, finance markets, etc.). Analyzing and understanding such systems is not only of the foremost interest, but also constitutes in general a formidable task requiring powerful tools. Metaheuristics in general and bioinspired algorithms in particular can greatly contribute to this end. Furthermore, their intrinsic complex nature makes them prone to be also subject of analysis using a complex-system perspective.
Cechy publikacji
editorial
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:111389
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych