New Archive Based Evolutionary Multi-Objective Algorithms: Evolutionary Computation - Xavier Esquivel
-25% su kodu BOOKS
Pristatymas per 12-18 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
In this work we deal with the design of archive based multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) for the numerical treatment of multi objective optimization problems (MOPs). In particular, we design two generational operators one mutation and one crossover operator that are tailored to a class of archiving strategies and propose a new evolutionary strategy. Furthermore, we investigate here two widely ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
If Anyone Builds It, Everyone Dies: Why Superhuman AI Would Kill Us All
Eliezer Yudkowsky, Nate Soares
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
AI Engineering: Building Applications with Foundation Models
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Rust Programming Language
Steve Klabnik, Carol Nichols, Chris Krycho
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Art of Game Design: A Book of Lenses
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How To Think About AI: A Guide For The Perplexed
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Pragmatic Programmer: journey to mastery, 20th Anniversary Edition, 2/e: your journey to mastery, 20th Anniversary Edition
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
HBR Guide to Generative AI for Managers
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Web Application Hacker's Handbook: Discovering and Exploiting Security Flaws
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How Linux Works: What Every Superuser Should Know
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Fundamentals of Software Architecture: A Modern Engineering Approach
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Speak Data: Artists, Scientists, Thinkers, and Dreamers on How We Live Our Lives in Numbers
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Linux Basics for Hackers, 2nd Edition: Getting Started with Networking, Scripting, and Security in Kali
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
C Programming Language
Brian W. Kernighan, Brian Kernighan, Dennis Ritchie
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Hackers. 25th Anniversary Edition: Heroes of the Computer Revolution
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Proofs from THE BOOK
Martin Aigner, Günter M. Ziegler
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
In this work we deal with the design of archive based multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) for the numerical treatment of multi objective optimization problems (MOPs). In particular, we design two generational operators one mutation and one crossover operator that are tailored to a class of archiving strategies and propose a new evolutionary strategy. Furthermore, we investigate here two widely used indicators for the evaluation of Multi-objective Evolutionary Algorithms, the Generational Distance (GD) and the Inverted Generational Distance (IGD), with respect to the properties of ametric. We de¿ne a new performance indicator, ¿p, which can be viewed as an ¿averaged Hausdor¿ distance¿ between the outcome set and the Pareto front and which is composed of (slight modi¿cations of) the well-known indicators Generational Distance (GD) and Inverted Generational Distance (IGD). We will discuss theoretical properties of ¿p (as well as for GD and IGD) such as the metric properties and the compliance with state-of-the-art multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs).
Daugiau informacijos
| Autorius | Xavier Esquivel |
|---|---|
| Leidėjas | LAP LAMBERT Academic Publishing |
| Išleidimo metai | 2012 |
| Viršelio tipas | Minkšti viršeliai |
| EAN | 9783659184963 |