Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Recent Metaheuristics Algorithms for Parameter Identification

Name: Recent Metaheuristics Algorithms for Parameter Identification
Brand: Springer Nature Switzerland AG
SKU: 33231154
Price: 108.36 EUR
Availability: InStock
Author: Omar Avalos
ISBN: 9783030289195

Omar Avalos

Jorge Gálvez

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 33231154

Издателство Springer Nature Switzerland AG, септември 2020

This book presents new, alternative metaheuristic developments that have proved to be effective in v... Цялото описание

Код Либристо: 33231154

263 b

108.36 €

211.93 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Memoire Sur La Necessite d'Une Bonne Et Prompte Reorganisation de l'Action Religieuse Castelli-P-P

С меки корици

12.69 € 24.83 лв

Der Paganini der Abschweifung/2 CD's Harry Rowohlt

Аудио компактдиск

15.28 € 29.88 лв

Reptiles Corts Rovira

С меки корици

5.83 € 11.40 лв

Himni, Quorum Usus Est In Ecclesiastico Dei Cultu (1573) Charles Wynckius

С меки корици

24.31 € 47.55 лв

This book presents new, alternative metaheuristic developments that have proved to be effective in various complex problems to help researchers, lecturers, engineers, and practitioners solve their own optimization problems. It also bridges the gap between recent metaheuristic techniques and interesting identification system methods that benefit from the convenience of metaheuristic schemes by explaining basic ideas of the proposed applications in ways that can be understood by readers new to these fields. As such it is a valuable resource for energy practitioners who are not researchers in metaheuristics. In addition, it offers members of the metaheuristic community insights into how system identification and energy problems can be translated into optimization tasks.