Description A metaheuristic is a higher-level procedure designed to select a heuristic (partial search algorithm) that may lead to a sufficiently good solution to an optimization problem, especially with incomplete or imperfect information.
The basic principle of metaheuristics is to sample a set of solutions which is large enough to be completely sampled.
As metaheuristics make few assumptions about the optimization problem to be solved, they may be put to use in a variety of problems.
Metaheuristics do not however, guarantee that a globally optimal solution can be found on some class of problems since most of them implement some form of stochastic optimization.
Hence the solution found is often dependent on the set of random variables generated.
By searching over a large set of feasible solutions, metaheuristics can often find good solutions with less computational effort than optimization algorithms, iterative methods, or simple heuristics.
As such, they are useful approaches for optimization problems.
Even though the metaheuristics are robust enough to yield optimum solutions, yet they often suffer from time complexity and degenerate solutions.
In an effort to alleviate these problems, scientists and researchers have come up with the hybridization of the different metaheuristic approaches by conjoining with other soft computing tools and techniques to yield failsafe solutions.
In a recent advancement, quantum mechanical principles are being employed to cut down the time complexity of the metaheuristic approaches to a great extent.
Thus, the hybrid metaheuristic approaches have come a long way in dealing with the real life optimization problems quite successfully.
Proper and faithful analysis of digital images has been in the helm of affairs in the computer vision research community given the varied amount of uncertainty inherent in digital images.
Images exhibit varied uncertainty and ambiguity of information and hence understanding an image scene is far from bei.
De Gruyter este o editură academică de top cu sediul în Berlin, Germania, cu o istorie bogată de peste 270 de ani.
Fondată în 1749 de Gottlieb Anastasius von Gruyter, compania s-a impus ca un editor renumit de literatură academică, reviste academice și lucrări de referință din diverse discipline.
Specializat în științe umaniste, științe sociale, științe ale naturii și medicină, De Gruyter publică o gamă largă de cărți, reviste și resurse digitale care contribuie la dezvoltarea cunoștințelor și a burselor la nivel mondial.
Editura se angajează să disemineze cercetări de înaltă calitate și să faciliteze schimburile intelectuale între savanți, cercetători și cadre universitare din întreaga lume.
Catalogul lui De Gruyter cuprinde o gamă largă de subiecte, inclusiv filozofie, istorie, literatură, lingvistică, teologie, drept, economie, matematică, fizică, chimie, biologie și medicină.
Compania publică atât publicații tipărite, cât și digitale, oferind cititorilor acces la cercetări de ultimă oră, lucrări de referință cu autoritate și monografii academice în diferite formate.
Pe lângă programul său extins de publicare de cărți, De Gruyter este, de asemenea, renumit pentru portofoliul său de reviste academice, care includ titluri prestigioase în domenii precum lingvistică, teologie, drept și matematică.
Jurnalele companiei conțin articole de cercetare, recenzii și comentarii de la cercetători și experți de seamă în domeniile respective.
De Gruyter se angajează să încurajeze inovația și să îmbrățișeze noile tehnologii pentru a îmbunătăți comunicarea academică și accesul la cunoștințe.
Compania oferă platforme digitale și baze de date online care oferă cercetătorilor și instituțiilor acces convenabil la vasta sa colecție de resurse academice, facilitând cercetarea, colaborarea și descoperirea.
În general, De Gruyter rămâne în fruntea publicării academice, susținându-și tradiția de excelență și inovație, continuând să se adapteze la nevoile în evoluție ale comunității academice.
Prin angajamentul său față de calitate, integritate și rigoare intelectuală, De Gruyter joacă un rol vital în promovarea bursei și îmbogățirea discursului global în științe umaniste, științe sociale și științe naturale.
De Gruyter Machine learning for big data analysis, hardcover/siddhartha bhattacharyya
