Evolutionary Multi-objective Optimization in Uncertain Environments: Issues and Algorithms - Kay Chen Tan,Chi-Keong Goh
-25% su kodu BOOKS
Pristatymas per 12-18 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
Evolutionary algorithms are sophisticated search methods that have been found to be very efficient and effective in solving complex real-world multi-objective problems where conventional optimization tools fail to work well. Despite the tremendous amount of work done in the development of these algorithms in the past decade, many researchers assume that the optimization problems are deterministic and uncert ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
The Art of Electronics
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
If Anyone Builds It, Everyone Dies: The Case Against Superintelligent AI
Eliezer Yudkowsky, Nate Soares
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Design of Everyday Things
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Open Circuits: The Inner Beauty of Electronic Components
Eric Schlaepfer, Windell Oskay
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Get started with MicroPython on Raspberry Pi Pico: The Official Raspberry Pi Pico Guide
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Practical Electronics for Inventors
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Nucleo Boards Programming with the STM32CubeIDE: Hands-on in more than 50 projects
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Fundamentals of Aerodynamics ISE
Christopher Cadou, John D. Anderson
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Black Holes: The Key to Understanding the Universe
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
KiCad Like A Pro - Fundamentals and Projects: Getting started with the world's best open-source PCB tool
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Foundations of Flavor: The Noma Guide to Fermentation: Including Step-By-Step Information on Making and Cooking with: Koji, Kombuchas, Shoyus, Misos, Vinegars, Garums, Lacto-Ferments and black Fruits Vegetables
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Make: Electronics: Learning by Discovery: A hands-on primer for the new electronics enthusiast
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Idea Factory: Bell Labs and the Great Age of American Innovation
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Flowers For Algernon: A Modern Literary Classic
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Professional SMD Assembly: Practical Low-Cost Methods for Reliable PCB Production
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Blood in the Machine: The Origins of the Rebellion Against Big Tech
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Animal Feed Technology
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Learning the Art of Electronics: A Hands-On Lab Course
Thomas C. Hayes, Paul Horowitz, David Abrams
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Raspberry Pi 5 for Radio Amateurs: Program and Build Raspberry Pi 5 Based Ham Station Utilities with the RTL-SDR
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
Evolutionary algorithms are sophisticated search methods that have been found to be very efficient and effective in solving complex real-world multi-objective problems where conventional optimization tools fail to work well. Despite the tremendous amount of work done in the development of these algorithms in the past decade, many researchers assume that the optimization problems are deterministic and uncertainties are rarely examined. The primary motivation of this book is to provide a comprehensive introduction on the design and application of evolutionary algorithms for multi-objective optimization in the presence of uncertainties. In this book, we hope to expose the readers to a range of optimization issues and concepts, and to encourage a greater degree of appreciation of evolutionary computation techniques and the exploration of new ideas that can better handle uncertainties. "Evolutionary Multi-Objective Optimization in Uncertain Environments: Issues and Algorithms" is intended for a wide readership and will be a valuable reference for engineers, researchers, senior undergraduates and graduate students who are interested in the areas of evolutionary multi-objective optimization and uncertainties.
Daugiau informacijos
| Autorius | Kay Chen Tan, Chi-Keong Goh |
|---|---|
| Leidėjas | Springer Berlin Heidelberg |
| Series | Studies in Computational Intelligence |
| Išleidimo metai | 2010 |
| Viršelio tipas | Minkšti viršeliai |
| EAN | 9783642101137 |