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En este libro hemos mostrado la aplicación de sistemas inteligentes y técnicas de optimización en el campo de la ingeniería interdisciplinaria. En el primer capítulo, hemos descrito el uso de IS, a saber, el sistema S para la inferencia de la red reguladora de genes (GRN) a partir de datos de microarrays de series de tiempo en el campo de la biología computacional y la bioinformática. En el segundo capítulo, hemos propuesto recientemente una técnica de optimización, a saber, el algoritmo de búsqueda de agua en enjambre de elefantes (ESWSA) para un modelado eficiente para la predicción y optimización de los parámetros de los procesos de molienda, que es un problema típico de la ingeniería mecánica. En el tercer capítulo, hemos utilizado una técnica de IA híbrida con la ayuda del árbol de decisión y la optimización paramétrica por el algoritmo genético en la predicción de la diabetes en el campo del campo biomédico mediante el análisis adecuado de disyunciones pequeñas y grandes presentes en conjuntos de datos médicos. En el capítulo 4, hemos utilizado una técnica híbrida de optimización de búsqueda de cuco (CSO) y optimización de enjambre de partículas (PSO) en el campo de las energías renovables. En el capítulo 5, una técnica de optimización híbrida utilizada por dos algoritmos evolutivos: algoritmo genético y optimización de enjambre de partículas en el campo de la mecatrónica.