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Archiving Strategies for Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms
Carlos Hernández (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book presents an overview of archiving strategies developed over the last years by the authors that deal with suitable approximations of the sets of optimal and nearly optimal solutions of multi-objective optimization problems by means of stochastic search algorithms. All presented archivers are analyzed with respect to the approximation qualities of the limit archives that they generate and… the upper bounds of the archive sizes. The convergence analysis will be done using a very broad framework that involves all existing stochastic search algorithms and that will only use minimal assumptions on the process to generate new candidate solutions. All of the presented archivers can effortlessly be coupled with any set-based multi-objective search algorithm such as multi-objective evolutionary algorithms, and the resulting hybrid method takes over the convergence properties of the chosen archiver. This book hence targets at all algorithm designers and practitioners in the fieldof multi-objective optimization. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
05.01.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030637729
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
Carlos Hernández
Seitenanzahl
234
Auflage
1st edition 2021
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Computational Intelligence, Archiving Strategies, Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms, Evolutionary Computation, Multi-objective Evolutionary Algorithms
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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