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Multimodal Optimization by Means of Evolutionary Algorithms

Mike Preuss

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 21072375

Verlag Springer International Publishing AG, März 2019

This book offers the first comprehensive taxonomy for multimodal optimization algorithms, work with... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 21072375

263 b

107.29 € inkl. MwSt.

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This book offers the first comprehensive taxonomy for multimodal optimization algorithms, work with its root in topics such as niching, parallel evolutionary algorithms, and global optimization. The author explains niching in evolutionary algorithms and its benefits; he examines their suitability for use as diagnostic tools for experimental analysis, especially for detecting problem (type) properties; and he measures and compares the performances of niching and canonical EAs using different benchmark test problem sets. His work consolidates the recent successes in this domain, presenting and explaining use cases, algorithms, and performance measures, with a focus throughout on the goals of the optimization processes and a deep understanding of the algorithms used. The book will be useful for researchers and practitioners in the area of computational intelligence, particularly those engaged with heuristic search, multimodal optimization, evolutionary computing, and experimental analysis.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Multimodal Optimization by Means of Evolutionary Algorithms

Autor Mike Preuss

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2019

Anzahl der Seiten 189

EAN 9783319791562

Libristo-Code 21072375

Verlag Springer International Publishing AG

Gewicht 332

Abmessungen 155 x 235 x 12

Kategorie

Mathematik und Naturwissenschaften > Mathematik > Optimierung

EDV und Informationstechnologie > Computerprogrammierung und Softwareentwicklung > Algorithmen und Datenstrukturen

EDV und Informationstechnologie > Informatik > Künstliche Intelligenz

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