Cuốn sách truy cập mở này đóng vai trò như một nguồn thông tin nhỏ gọn về thuật toán sin cosine (SCA) và là nền tảng để phát triển và nâng cao SCA cũng như các ứng dụng của nó. SCA là một ứng cử viên mạnh mẽ, thân thiện với người dùng và dễ sử dụng trong lĩnh vực thuật toán siêu dữ liệu. Mặc dù là một thuật toán metaheuristic tương đối mới, nó đã nhận được sự chấp nhận rộng rãi của các nhà nghiên cứu nhờ khả năng thực hiện dễ dàng và khả năng tối ưu hóa mạnh mẽ. Hiệu quả và ưu điểm của nó đã được chứng minh trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ học máy, thiết kế kỹ thuật và mạng cảm biến không dây đến mô hình hóa môi trường. Cuốn sách cung cấp thông tin toàn diện về SCA, bao gồm chi tiết về các ý tưởng cơ bản, các phiên bản sửa đổi, các ứng dụng khác nhau và mã MATLAB hoạt động cho SCA cơ bản.

Abstract:

This open access book serves as a compact source of information on sine cosine algorithm (SCA) and a foundation for developing and advancing SCA and its applications. SCA is an easy, user-friendly, and strong candidate in the field of metaheuristics algorithms. Despite being a relatively new metaheuristic algorithm, it has achieved widespread acceptance among researchers due to its easy implementation and robust optimization capabilities. Its effectiveness and advantages have been demonstrated in various applications ranging from machine learning, engineering design, and wireless sensor network to environmental modeling. The book provides a comprehensive account of the SCA, including details of the underlying ideas, the modified versions, various applications, and a working MATLAB code for the basic SCA.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Jagdish Chand Bansal, Prathu Bajpai, Anjali Rawat, Atulya K. Nagar
Thông tin nhan đề:	Sine Cosine Algorithm for Optimization
Nhà xuất bản:	Springer
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/share-your-work/use-remix/cc-licenses/#by
Nguồn gốc:	https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-9722-8
Mô tả vật lý:	114p.
Năm xuất bản:	2023