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Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation

Oliver Kramer (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
Evolutionary algorithms are successful biologically inspired meta-heuristics. Their success depends on adequate parameter settings. The question arises: how can evolutionary algorithms learn parameters automatically during the optimization? Evolution strategies gave an answer decades ago: self-adaptation. Their self-adaptive mutation control turned out to be exceptionally successful. But nevertheless self-adaptation has not achieved the attention it deserves. This book introduces various types of self-adaptive parameters for evolutionary computation. Biased mutation for evolution strategies is useful for constrained search spaces. Self-adaptive inversion mutation accelerates the search on combinatorial TSP-like problems. After the analysis of self-adaptive crossover operators the book concentrates on premature convergence of self-adaptive mutation control at the constraint boundary. Besides extensive experiments, statistical tests and some theoretical investigations enrich the analysis of the proposed concepts.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
19.08.2008
Sprache
Englisch
EAN
9783540692805
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
Oliver Kramer
Seitenanzahl
182
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Computational Intelligence, Computer-Aided Design (CAD), Evolution, Evolutionary Intelligence, Mutation, Operator, Self-Adaptive Heuristics, algorithm, algorithms, biologically inspired, evolutionary algorithm, evolutionary computation, heuristics, metaheuristic, optimization
Thema-Inhalt
UGC - Computer-Aided Design (CAD) TBJ - Mathematik für Ingenieure UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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