StartGroepenDiscussieMeerTijdgeest
Doorzoek de site
Onze site gebruikt cookies om diensten te leveren, prestaties te verbeteren, voor analyse en (indien je niet ingelogd bent) voor advertenties. Door LibraryThing te gebruiken erken je dat je onze Servicevoorwaarden en Privacybeleid gelezen en begrepen hebt. Je gebruik van de site en diensten is onderhevig aan dit beleid en deze voorwaarden.

Resultaten uit Google Boeken

Klik op een omslag om naar Google Boeken te gaan.

Bezig met laden...

A Brief Introduction to Continuous Evolutionary Optimization (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology / SpringerBriefs in Computational Intelligence)

door Oliver Kramer

LedenBesprekingenPopulariteitGemiddelde beoordelingDiscussies
4Geen3,410,100GeenGeen
Practical optimization problems are often hard to solve, in particular when they are black boxes and no further information about the problem is available except via function evaluations. This work introduces a collection of heuristics and algorithms for black box optimization with evolutionary algorithms in continuous solution spaces. The book gives an introduction to evolution strategies and parameter control. Heuristic extensions are presented that allow optimization in constrained, multimodal and multi-objective solution spaces. An adaptive penalty function is introduced for constrained optimization. Meta-models reduce the number of fitness and constraint function calls in expensive optimization problems. The hybridization of evolution strategies with local search allows fast optimization in solution spaces with many local optima. A selection operator based on reference lines in objective space is introduced to optimize multiple conflictive objectives. Evolutionary search is employed for learning kernel parameters of the Nadaraya-Watson estimator and a swarm-based iterative approach is presented for optimizing latent points in dimensionality reduction problems. Experiments on typical benchmark problems as well as numerous figures and diagrams illustrate the behavior of the introduced concepts and methods.… (meer)
Onlangs toegevoegd doormorphismus, ptar3uitmee
Geen
Bezig met laden...

Meld je aan bij LibraryThing om erachter te komen of je dit boek goed zult vinden.

Op dit moment geen Discussie gesprekken over dit boek.

Geen besprekingen
geen besprekingen | voeg een bespreking toe

Onderdeel van de uitgeversreeks(en)

SpringerBriefs (Applied Sciences and Technology)
Je moet ingelogd zijn om Algemene Kennis te mogen bewerken.
Voor meer hulp zie de helppagina Algemene Kennis .
Gangbare titel
Oorspronkelijke titel
Alternatieve titels
Oorspronkelijk jaar van uitgave
Mensen/Personages
Belangrijke plaatsen
Belangrijke gebeurtenissen
Verwante films
Motto
Opdracht
Eerste woorden
Citaten
Laatste woorden
Ontwarringsbericht
Uitgevers redacteuren
Auteur van flaptekst/aanprijzing
Oorspronkelijke taal
Gangbare DDC/MDS
Canonieke LCC

Verwijzingen naar dit werk in externe bronnen.

Wikipedia in het Engels

Geen

Practical optimization problems are often hard to solve, in particular when they are black boxes and no further information about the problem is available except via function evaluations. This work introduces a collection of heuristics and algorithms for black box optimization with evolutionary algorithms in continuous solution spaces. The book gives an introduction to evolution strategies and parameter control. Heuristic extensions are presented that allow optimization in constrained, multimodal and multi-objective solution spaces. An adaptive penalty function is introduced for constrained optimization. Meta-models reduce the number of fitness and constraint function calls in expensive optimization problems. The hybridization of evolution strategies with local search allows fast optimization in solution spaces with many local optima. A selection operator based on reference lines in objective space is introduced to optimize multiple conflictive objectives. Evolutionary search is employed for learning kernel parameters of the Nadaraya-Watson estimator and a swarm-based iterative approach is presented for optimizing latent points in dimensionality reduction problems. Experiments on typical benchmark problems as well as numerous figures and diagrams illustrate the behavior of the introduced concepts and methods.

Geen bibliotheekbeschrijvingen gevonden.

Boekbeschrijving
Haiku samenvatting

Actuele discussies

Geen

Populaire omslagen

Snelkoppelingen

Waardering

Gemiddelde: Geen beoordelingen.

Ben jij dit?

Word een LibraryThing Auteur.

 

Over | Contact | LibraryThing.com | Privacy/Voorwaarden | Help/Veelgestelde vragen | Blog | Winkel | APIs | TinyCat | Nagelaten Bibliotheken | Vroege Recensenten | Algemene kennis | 203,232,108 boeken! | Bovenbalk: Altijd zichtbaar