Classical and Modern Optimization Techniques Applied to Control and Modeling - Hedrea, Elena-Lorena
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Résumé : Chapter 1- Introduction Chapter 2- One-step Optimization Chapter 3- Discrete-time Optimization Chapter 4- Numerical Solving of Optimization Problems Chapter 5- Metaheuristic Optimization Algorithms Chapter 6- Optimization Algorithms in Artificial Neural Network Training Chapter 7- Introduction to Data Mining Chapter 8- Reinforcement Learning Applied to Optimal Control
Biographie: Dr. Rad?Emil Precup is a professor with the Department of Automation and Applied Informatics, Politehnica University of Timisoara, Romania, and Senior Researcher (CS I) and the Head of the Data Science and Engineering Laboratory of the Center for Fundamental and Advanced Technical Research, Romanian Academy - Timisoara Branch, Romania. Dr. Raul?Cristian Roman is a lecturer with the Department of Automation and Applied Informatics, Politehnica University of Timisoara, Romania. He received a PhD in systems engineering in 2018 from Politehnica University of Timisoara, Timisoara, Romania. Dr. Elena-Lorena Hedrea is an assistant lecturer with the Department of Automation and Applied Informatics, Politehnica University of Timisoara, Romania. Dr. Alexandra-Iulia Szedlak-Stinean is a lecturer with the Department of Automation and Applied Informatics, Politehnica University of Timisoara, Romania. Iuliu Alexandru Zamfirache is a PhD student with the Department of Automation and Applied Informatics, Politehnica University of Timisoara, Romania.
Sommaire:
The book presents a detailed and unified treatment of the theory and applications of optimization applied to control and modeling, focusing on nature-inspired optimization algorithms to optimally tune the parameters of linear and nonlinear controllers and models, with emphasis on tower crane systems and other representative applications....
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